مهارت های برتر هوش مصنوعی که مورد نیاز جوانان است

هوش مصنوعی کلمه کلیدی برای انقلاب تکنولوژیکی است که در حال حاضر در سراسر جهان در علم، صنعت و آموزش اتفاق می افتد. ایجاد ماشین‌هایی که می‌توانند یاد بگیرند، پاسخ دهند و مطابق با نتیجه مطلوب عمل کنند، چیزی است که همه برای آن تلاش می‌کنند. با توجه به این اهمیت، سازمان‌ها بیشتر و بیشتر برای جایگزینی سیستم‌های قدیمی‌تر با سیستم‌های جدیدتر که از طریق هوش مصنوعی اداره می‌شوند، سرمایه‌گذاری می‌کنند. حل سؤالات کارکنان با استفاده از ربات‌های گفتگو، غربالگری درخواست‌های شغلی از طریق سیستم‌های مجهز به هوش مصنوعی، ارزیابی ریسک، یادگیری و توسعه از جمله زمینه‌هایی است که شرکت‌های بزرگ‌تر روی هوش مصنوعی سرمایه‌گذاری کرده‌اند و از مزایایی آنها بهره می‌برند. خوشبختانه سازمان‌های کوچک‌تر و استارت‌آپ‌ها نیز از این موضوع دور نیستند. با افزایش نیاز به هوش مصنوعی، تقاضای زیادی برای متخصصان هوش مصنوعی و متخصصان یادگیری ماشین وجود دارد. دانشجویان رشته های مهندسی بخصوص مهندسی کامپیوتر نیز برای ورود به صنعت و استفاده بهتر از فرصت های شغلی، علاقه مند هستند که در این موضوع مهارت کسب کنند. از همین رو در ادامه در مورد مهارت های برتر هوش مصنوعی که جوانان می توانند با تخصص در آنها آینده شغلی فوق العاده ای برای خود ایجاد نمایند اشاره شده است.

در حالی که هوش مصنوعی نتیجه مجموعه‌ای از فناوری‌های دخیل در ایجاد یک فرآیند «هوشمند» است، یادگیری ماشین، شبکه‌های عصبی، علم داده و .. برخی از بلوک‌های سازنده‌ای هستند که برای کسب حرفه در زمینه هوش مصنوعی باید آموخت. خوشبختانه این “مهارت”ها را می توان با شرکت در دوره های مربوط به آموزش هوش مصنوعی بدست آورد.

 

لیست مهارت های برتر مورد نیاز در حوزه هوش مصنوعی

در مورد مهارت‌ها، باید توجه داشته باشیم که یک شغل موفق در هوش مصنوعی با یادگیری موضوعات ذکر شده در این مقاله تضمین نمی‌شود. باید برخی از شایستگی‌های رفتاری یا نگرشی ذاتی در یک فرد وجود داشته باشد یا از طریق تمرین به دست آمده باشد، که باعث می‌شود آن فرد به یک کاندیدای قوی در جلب آن فرصت شغلی تبدیل شود. همانطور که دانش نظری شناخت داروها و آناتومی انسان، کسی را به یک پزشک خوب تبدیل نمی کند. یک متخصص به مهارت‌های دیگری مانند انعطاف‌پذیری، پایداری، توجه به جزئیات و توانایی‌های حسی قوی نیاز دارد. به همین ترتیب، یک فرد حرفه ای در هوش مصنوعی نیز به مهارت هایی نیاز دارد که البته می توان آنها را همراه با دوره یاد گرفت یا به دست آورد. برای سهولت، ما مهارت ها را بر اساس فرمت شایستگی شغلی به 3 دسته تقسیم کرده ایم: موضوعات (دانش)، زبان ها و ابزارها (مهارت ها)، و رفتاری (ویژگی ها). در ادامه باهم به برخی از این موارد بعنوان مهارت های برتر هوش مصنوعی نگاهی خواهیم داشت:

 

الف. موضوعات (دانش هوش مصنوعی)

1) یادگیری ماشینی

یادگیری ماشین زیرمجموعه ای از هوش مصنوعی است. هوش مصنوعی به ماشین قدرت می‌دهد تا هوشمندانه رفتار کند. یادگیری ماشینی فرآیند “آموزش” ماشین برای نشان دادن چنین هوشی است. یادگیری ماشینی مدلی را بر روی داده ها می سازد که به ماشین کمک می کند بدون استفاده از الگوریتم کدگذاری شده پیش بینی های هوشمندانه ای انجام دهد. برای مثال پیشنهاداتی که نتفلیکس برای نمایش فیلم های پیشنهادی اش دارد (بر اساس موارد مشابه)، فیلتر کردن اسپم از میان ایمیل، برخی از کاربردهای فراوان ML در زندگی روزمره هستند. هیچ یادگیری هوش مصنوعی بدون مهارت در یادگیری ماشینی (ML) وجود ندارد. یادگیری ماشینی از 3 رویکرد برای “آموزش” ماشین استفاده می کند: یادگیری تحت نظارت، بدون نظارت و تقویت شده.

2) یادگیری عمیق

نمای 360 درجه با دوختن تصاویر از دوربین های واقع در چهار طرف وسیله نقلیه نمونه رایج یادگیری عمیق است. یادگیری عمیق زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشینی است و روشی است که در آن سیستم هوش مصنوعی «یاد می‌گیرد». در این روش از چندین لایه برای انتخاب ویژگی های عمیق تر از یک تصویر یا یک صدا استفاده می شود. لایه‌های بالاتر، حاوی جزئیات دقیق‌تر هستند، در حالی که لایه‌های پایین‌تر فقط طرح کلی تصویر را استخراج می‌کنند. تشخیص تصویر، گفتار یا تشخیص صدا برخی از زمینه‌هایی هستند که از یادگیری عمیق استفاده می‌شود. یادگیری عمیق کاربردهای گسترده ای دارد و مهارتی است که در دوره هوش مصنوعی آموخته می شود.

3) علم داده

پس از علم نظری، تجربی و محاسباتی، علم داده چهارمین پارادایم علم است. این علم ریاضیات، آمار و الگوریتم ها را برای “خواندن” بینش ها و کسب دانش از داده های ساختاریافته و بدون ساختار ترکیب می کند. علم داده یکی از جنبه های مهم هوش مصنوعی و برخی از زمینه های دیگر است که در درجه اول به تجزیه و تحلیل داده ها بستگی دارد. علم داده یک مهارت ضروری است که همراه با یک دوره آموزشی در زمینه هوش مصنوعی است. TensorFlow، PyTorch، Apache Hadoop و Jupyter notebook از جمله پلتفرم هایی هستند که در Data Science برای پردازش داده ها استفاده می شوند.

4) شبکه های عصبی

شبکه‌های عصبی یا شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN) بر اساس مدل شبکه‌های عصبی بیولوژیکی در مغز انسان ساخته شده‌اند. درست مانند نورون‌های مغز، شبکه‌های عصبی مصنوعی نیز دارای گره‌هایی هستند که در شبکه به هم متصل هستند تا ورودی‌ها را به شکل «سیگنال» از یکی به دیگری منتقل کنند. از جمله کاربردهای ANN ها می توان به بازسازی سه بعدی، تشخیص دست نوشته ها، فیلتر کردن هرزنامه ها و بازی ها اشاره کرد. این مطلب به خودی خود یک موضوع گسترده است. با این حال، یک دوره هوش مصنوعی جامع زمینه ای را برای درک ابتدایی موضوع شبکه های عصبی فراهم می کند.

 

ب. زبان و ابزار (مهارت های هوش مصنوعی)

5) زبان ها: 

در هر کجای جهان که باشید، زبان پایتون به عنوان پرکاربردترین زبان برای برنامه نویسی سیستم های هوش مصنوعی شناخته شده است. برای تبدیل شدن به یک متخصص هوش مصنوعی، دانش برنامه نویسی با استفاده از پایتون و چند زبان دیگر مهم است. جاوا، PROLOG، R، LISP، C++ چند زبان دیگر هستند که در هوش مصنوعی استفاده می شوند. یادگیری برنامه نویسی به این زبان ها از طریق چندین منبع آنلاین به راحتی امکان پذیر است. اکثر آنها توسط نرم افزارهای منبع باز (open source) میزبانی می شوند و می توانند در دسترس همه قرار گیرند. پایتون به دلیل کتابخانه گسترده و سهولت استفاده یا سادگی آن بسیار مورد استفاده قرار می گیرد. منظور از کتابخانه نمونه مسایل حل شده در حوزه هوش مصنوعی با این زبان است که به شکل عمومی جهت استفاده دیگران منتشر شده اند. از همین رو زبان برنامه نویسی پایتون را حتی افرادی با پیشینه غیر تکنولوژی نیز می توانند یاد بگیرند. اکثر سیستم‌های هوش مصنوعی بر پایه پایتون ساخته شده‌اند و اگر به این زبان تسلط داشته باشید، مطمئناً به شما برتری می‌دهد. پایتون یک مهارت زبانی است که برای ورود به حرفه هوش مصنوعی، از ایجاد الگوریتم تا رمزگذاری، باید یاد گرفته شود.

6) آشنایی با تکنیک های پیشرفته پردازش سیگنال

بخشی از این سرفصل در یادگیری ماشینی پوشش داده شده است. با این حال، پردازش سیگنال یکی از جنبه های مهم هوش مصنوعی است. یادگیری برخی از تکنیک های پیشرفته پردازش سیگنال برای مهارت در هوش مصنوعی ضروری است. همانطور که می دانید شکل‌های موج فیزیکی مانند صدا با استفاده از پردازنده‌های الکترونیکی به سیگنال‌های الکتریکی تبدیل می‌شوند. همین امر در مورد تصاویر زمانی که به پیکسل برای تبدیل اطلاعات الکترونیکی معنی دار تبدیل می شوند صدق می کند. پروژه های این زمینه مانند حل الگوریتم ها در پردازش سیگنال می توانند به شما در تبدیل شدن به یک متخصص هوش مصنوعی کمک کنند.

7) ابزارهای یونیکس

اکثر اختراعات و کارهای هوش مصنوعی در حال حاضر بر روی تغییرات سخت افزاری و نرم افزاری متمرکز شده اند تا زندگی را در بانکداری، جستجوی آنلاین، رابط کاربری، مراقبت های بهداشتی و ارتباط موثر با مشتری آسان تر کنند. تقریباً تمام کار پردازش داده این پروژه ها در اکوسیستم منبع باز لینوکس اتفاق می افتد. بنابراین، کار بر روی عملکردهای مختلف هوش مصنوعی بدون عادت به سیستم های مبتنی بر لینوکس و ابزارهای یونیکس مانند cut، sort، ark، tr، grep و غیره دشوار است.

 

ج- رفتاری (ویژگی های هوش مصنوعی)

8) حل مسئله

مسایل هوش مصنوعی با روش های معمول حل مسئله امکان پذیر نیستند. هوش مصنوعی در واقع تلاشی مداوم برای حل مشکلاتی است که می تواند زندگی را برای بشر آسان تر کند. هوش مصنوعی برای پیدا کردن پاسخ سوالاتی است که با روش های معمول حل مساله قابل حل نیستند. قضیه لری تسلر می‌گوید: “هوش مصنوعی همان چیزی است که هنوز انجام نشده است.” وقتی این کار انجام شد، یا مشکلی حل شد، دیگر بحث «هوش» مطرح نیست بلکه آنچه باقی می ماند فقط تکرار کدهاست.

با توجه به موارد فوق، حل مسئله و تجزیه و تحلیل به بخش بزرگی از هوش مصنوعی تبدیل شده است. چه هوش مصنوعی در بانک ها و چه هوش مصنوعی در جنگ، هوش مصنوعی در دنیای پزشکی، یا هوش مصنوعی در علوم داده، تجزیه و تحلیل مشکل ضروری است. برای حل این مسایل متخصصان هوش مصنوعی چه می کنند؟ در پایان روز، متخصصان هوش مصنوعی خستگی ناپذیر برای حل یکی از مشکلات بسیاری که انسان با آن مواجه است و نوآوری فناوری که می تواند زندگی ما را آسان تر کند، کار می کنند.

ایجاد یک ماشین از مجموعه قوانین از پیش تعیین شده وظیفه یک متخصص هوش مصنوعی نیست. بلکه ایجاد مجموعه ای جدید از قوانین هر بار برای حل مجموعه جدیدی از مشکلات، کاری است که کارشناسان هوش مصنوعی انجام می دهند. مدیر عامل مایکروسافت در همین زمینه گفته است: “آینده ای که ما خواهیم ساخت، انتخابی است که می کنیم. نه فقط اتفاقی که می افتد.» ایجاد آینده کاری است که در آن متخصصان هوش مصنوعی از طریق مهارت های حل مسئله خود در آن سهم زیادی دارند.

9) ارتباط و همکاری

در فیلم‌ها نشان داده می شود که یک دانشمند، با استعدادی معجزه‌آسا روی کدها یا لوله‌های آزمایش کار می‌کند و ناگهان از روی صندلی خود می‌پرد و می‌گوید: «اورکا؛ یافتم». ولی در دنیای واقعی محققان یا دانشمندان یا مهندسان به این‌ شکل کار نمی‌کنند. در بیشتر موارد، آنها در بخش تحقیق و توسعه یک سازمان همراه با ده ها عضو دیگر تیم کار می کنند. آن افراد دیگر مسئول شروع، توسعه، تکمیل، تحویل، آزمایش و ارائه فناوری هستند که با هم برای حل مساله ای یا کشف موضوعی همکاری می کنند. در این محیط، اعضای تیم دائماً با یکدیگر بحث می‌کند، طوفان فکری می‌کند و افکار و ایده‌های خود را از طریق تماس‌ها، جلسات، ارائه‌ها، بررسی‌ها و بحث‌ها به اشتراک می‌گذارد. به همین دلیل است که درک این نکته مهم است که مهمترین مهارت برای همه مشاغل ارتباطات و همکاری است.

10) راندمان محاسباتی

چگونه به یک ماشین توان “یادگیری” می دهید؟ ماشین‌ها هوش طبیعی و توانایی‌های شناختی برای یادگیری از طریق محیط اجتماعی ندارند. آنها از طریق داده ها “آموزش” داده می شوند. برای این منظور حجم عظیمی از داده ها به آنها داده می شود تا بتوانند با الگوها ارتباط برقرار کنند و بتوانند آنها را شناسایی کنند و بنابراین “یاد بگیرند”.

یکی از ساده‌ترین مثال ها از هوش مصنوعی در ادامه توضیح داده شده است: برای اینکه ماشینی تصویری را به عنوان «گربه» «شناسایی» کند، باید با تصاویر بی‌پایانی از «گربه‌ها» از انواع مختلف، از زوایای مختلف تغذیه شود و به آن گفته شود که «این‌ها گربه‌ها هستند». دستگاه “به خاطر می سپرد” و وقتی یک گربه به آن نشان داده شود، دستگاه آن را “گربه” می نامد.

با این حال، مهم است که توجه داشته باشید که یک مهندس هوش مصنوعی با داده ها کار خواهد کرد. حجم عظیمی از داده ها که بر روی آنها ریاضیات، برنامه نویسی و الگوریتم ها را اعمال می کنند. داده‌ها می‌توانند آنقدر عظیم باشند که ممکن است مجبور شوند در سیستمی از ماشین‌ها یا خوشه‌ها توزیع شوند، و این مساله به عنوان «محاسبات توزیع‌شده» شناخته می‌شود. دانستن محاسبات برای یک مشتاق هوش مصنوعی کافی نیست. شما باید همچنین در توزیع محاسبات راحت باشید. مشتاقان هوش مصنوعی باید در محاسبات داده ها، آمار، ریاضیات کاربردی و کار با احتمالات مهارت داشته باشند. این مهارت برای همه مهندسان هوش مصنوعی ضروری و ضروری است.

 

مشخصات شخصیتی یک متخصص هوش مصنوعی

در مورد مهارت ها – دانش یا اسناد، یک متخصص هوش مصنوعی باید به طور ذاتی خلاق و کنجکاو باشد. این مهارت ها در یک فرد ذاتی هستند. آنها یا آنجا هستند یا نیستند. از خود بپرسید، آیا من کنجکاو هستم که حتی پس از میلیون ها بار شکست، بیشتر بیاموزم؟ آیا من حوصله کار کردن و شکست خوردن، کار کردن و نرسیدن به یک راه حل را دارم؟ آیا من کسی هستم که نیازهای مصرف کننده را درک می کنم؟

هوش مصنوعی در مورد نوآوری برای طراحی راه حل هایی برای نیازهای جدیدتر است. بنابراین یک متخصص هوش مصنوعی دائماً در تلاش برای درک این نیازها – نیازهای اجتماعی و نیازهای لجستیکی کاربر نهایی است. تنها از طریق درک این نیازها است که اختراعات جدید و بیان مشکلات جدیدی که سپس برای حل آنها مورد نیاز خواهد بود، به وجود می آیند.

این خود ارزیابی، همراه با حس عمیق علاقه به موضوع، شما را به سمت شغلی سوق می دهد که نه تنها جالب است، بلکه بسیار مورد تقاضا نیز هست. تسلط بر مجموعه مهارت های ذکر شده در بالا، موفقیت شما را در آن حرفه تضمین می کند.

 

اگر می خواهید شخصیت خود را ارزیابی کنید می توانید به بخش استعداد سنجی سایت وارلی مراجعه فرمایید. همچنین در صورت تمایل می توانید مهارت های لازم در زمینه هوش مصنوعی را از دوره های آموزشی ما در مدرسه مهارت های کسب و کار وارلی بیاموزید.

______________________________________________

مقاله “10 مهارت برتر برای کسب هوش مصنوعی در سال 2021” ترجمه مقاله انگلیسی در رابطه با آموزش مهارت های ضروری در زمینه مهارت های برتر هوش مصنوعی که مورد نیاز جوانان است می باشد که توسط مدرسه مهارت های کسب و کار وارلی برای مطالعه و استفاده شما دانش آموزان عزیز ترجمه و ویرایش شده است.