Աշխատատեղեր արհեստական ​​ինտելեկտում. Ինչպե՞ս կարիերա ստեղծել AI-ում

Հիմնական տուփեր

• AI-ն այստեղ մնալու է, և դա, ամենայն հավանականությամբ, նշանակում է, որ որոշակի փոփոխություններ կլինեն աշխատանքի աշխարհում: Որոշ աշխատատեղեր կփոխվեն, իսկ մյուսներն ընդհանրապես կկորչեն:
• Այնուամենայնիվ, քանի որ արհեստական ​​ինտելեկտի արդյունաբերությունը պայթում է, կան մի շարք դերեր, որոնք ծայրամասերից կդառնան լայնորեն տարածված, և մյուսները, որոնք բոլորովին նոր են լինելու:
• Անկախ նրանից՝ դուք տեխնոլոգիաների վրա կենտրոնացած տվյալների գիտնական եք, թե ավելի շատ վաճառքի և մարքեթինգի տղա կամ աղջիկ, մենք ունենք AI-ի աշխատատեղերի ցանկ, որոնք, անկասկած, ինչ-որ բան կունենան ձեր փողոցում:

Եթե ​​ChatGPT-ի, Dall-E-ի, Tesla's Fully Self Driving ռեժիմի և *ahem* Q.ai-ի շուրջ բոլոր աղմուկը մեզ ինչ-որ բան ցույց տվեց, ապա դա այն է, որ արհեստական ​​ինտելեկտը այստեղ է: Շատ հնաոճ մսի մեքենաների, կներեք, մարդկանց, ծնկների ցնցման արձագանքը մտահոգություն է այն մասին, թե դա ինչ է նշանակում նրանց եկամուտների համար:

Տարիներ շարունակ մեզ ասում էին, թե ինչպես է արհեստական ​​ինտելեկտը պատրաստվում գրավել մեր աշխատանքը, և ճիշտ է, որ շատ ոլորտներում մեքենաները, ռոբոտները և այլ տեխնոլոգիաները կտրուկ կրճատել են աշխատուժի թիվը:

Դրանով հանդերձ, մինչ այժմ արհեստական ​​ինտելեկտի կողմից ձեռնարկված շատ գործեր հաճախ համարվում են վտանգավոր, կրկնվող և ձանձրալի: Այնտեղ շատ մարդիկ չկան, ովքեր աշխատանքային մեծ բավականություն կստանան՝ շաբաթական 5 ժամ արտադրական գծի վրա նույն 40 պտուտակները պտտելուց:

Բայց մեքենա՞։ Նրանք թքած ունեն։

Այսպիսով, այո, մենք կշարունակենք տեսնել աշխատուժի փոփոխությունը, քանի որ AI-ի նորարարությունները օգնում են փորձագետներին ավելի լավ աշխատել և կտրել որոշ ավելի հիմնական և հիմնարար դերեր բազմաթիվ տարբեր ոլորտներում:

Նույնիսկ ավելի լավ է, որ AI-ն նույնպես պատրաստվում է ստեղծել բազմաթիվ աշխատատեղեր: Մենք արդեն տեսնում ենք, որ արդյունաբերությունը պայթում է, և ստորև մենք լուսաբանել ենք լավագույն աշխատատեղերից մի քանիսը, որոնք պետք է հաշվի առնել, եթե ցանկանում եք աշխատանքի անցնել այս արագ զարգացող ոլորտում:

Ներբեռնեք Q.ai-ն այսօր AI-ի վրա հիմնված ներդրումային ռազմավարությունների հասանելիության համար:

AI հետազոտող գիտնական

Սկսենք սկզբից։ AI հետազոտող գիտնականը հետազոտություն է անցկացնում արհեստական ​​ինտելեկտի և մեքենայական ուսուցման ոլորտում՝ նպատակ ունենալով մշակել նոր մեթոդներ և ալգորիթմներ, որոնք կարող են օգտագործվել խնդիրների լայն շրջանակ լուծելու համար: Նրանք սովորաբար պատրաստվում են աշխատել այնպիսի վայրերում, ինչպիսիք են համալսարանները, հետազոտությունները: ինստիտուտներում կամ խոշոր տեխնոլոգիական ընկերությունների R&D բաժիններում, և նրանք առաջատար դիրքերում են նոր AI տեխնոլոգիաների զարգացման ամենավաղ փուլերում: Ոչ միայն դա, այլև նրանք հաշվի են առնում արհեստական ​​ինտելեկտի օգտագործման հետ կապված բոլոր խնդիրները: Այս հետազոտական ​​նախագծերը կարող են ավարտվել տարիներով և պահանջում են զգալի ռեսուրսներ (այսինքն կանխիկ գումար): Նրանց հետազոտությունը կարող է ներառել այնպիսի ոլորտներ, ինչպիսիք են արդյունաբերությունները, որոնք, ամենայն հավանականությամբ, AI-ի, էթիկայի և նույնիսկ համատարած AI-ի օգտագործման բնապահպանական հետևանքների վրա ազդեցություն կունենան: AI հետազոտող գիտնականի առաջնային ուշադրությունը նոր գիտելիք արտադրելն է և ոլորտում արդի առաջադիմությունը, այլ ոչ թե կոնկրետ բիզնես խնդիրների լուծումը:

AI հետազոտող գիտնականի աշխատանքն ընդգրկում է մի տոննա հող, որը պահանջում է փորձ համակարգչային գիտության, մաթեմատիկայի և վիճակագրության ոլորտներում, ինչպես նաև քննադատական ​​և ստեղծագործ մտածելու կարողություն:

AI տվյալների գիտնական

AI տվյալների գիտնականը մի քայլ առաջ է գնում հետազոտող գիտնականի զուտ տեսական բնույթից և շարժվում դեպի AI տեխնոլոգիայի և տեսության գործնական կիրառություն: Նրանք օգտագործում են իրենց հմտությունները արհեստական ​​ինտելեկտի և մեքենայական ուսուցման մեջ՝ վերլուծելու և մեկնաբանելու բարդ տվյալների հավաքածուներ՝ հաճախ արժեքավոր պատկերացումներ հայտնաբերելու և կանխատեսող մոդելներ կառուցելու նպատակով: Հիմնականում նրանք բարձր տեսության գործնական կիրառություններ են գտնում հետազոտողների կողմից:

AI տվյալների գիտնականները հաճախ աշխատում են նախագծերի վրա, որոնք առնչվում են բնական լեզվի մշակմանը (NLP, օրինակ՝ ChatGPT), համակարգչային տեսլականին (ինչպես Tesla-ի ինքնակառավարման ռեժիմը) կամ խոսքի ճանաչմանը (Siri և Alexa):

Նրանք նաև լավ կարգավորում են բարդ մոդելները՝ թույլ տալու նրանց սովորել տվյալներից և կանխատեսումներ կամ որոշումներ կայացնել՝ առանց դրա համար հստակ ծրագրավորված լինելու:

AI տվյալների գիտնականները պետք է շատ բան իմանան մեքենայական ուսուցման ալգորիթմների և տեխնիկայի մասին, և նրանք պետք է կարողանան աշխատել մեծ և բարդ տվյալների հավաքածուների հետ: Այստեղ մենք չենք խոսում Excel-ի մի քանի աղյուսակների մասին:

Machine Learning ինժեներ

Շարունակելով գործընթացը՝ մենք ավելի ենք մոտենում իրական AI արտադրանքներին և ծառայություններին, որոնք կարող են օգտագործվել սպառողների կողմից: Դա այն է, ինչ անում է մեքենայական ուսուցման ինժեները:

Նրանք, ովքեր կիրառում են մեքենայական ուսուցման և ծրագրային ապահովման ճարտարագիտության իրենց գիտելիքները՝ նախագծելու, մշակելու և տեղակայելու համակարգեր, որոնք կարող են սովորել տվյալներից և ժամանակի ընթացքում բարելավել իրենց կատարումը:

Մեքենայի ուսուցման ինժեներները հաճախ սերտորեն համագործակցում են տվյալների գիտնականների հետ՝ հետազոտական ​​փուլից մեքենայական ուսուցման մոդելները արտադրության մեջ բերելու համար: Տվյալների գիտնականները տալիս են նրանց ալգորիթմները, իսկ ինժեներները այդ ալգորիթմները դնում են իրական արտադրանքի մեջ:

Նրանք նաև հաճախ կարիք ունեն ինտեգրելու իրենց մոդելները գոյություն ունեցող ծրագրային համակարգերի հետ, ինչը պահանջում է ծրագրային ապահովման ճարտարագիտության լավագույն փորձի լավ պատկերացում և տեղակայման հարթակի և ենթակառուցվածքների խորը պատկերացում:

Հավատարիմ մնալով Tesla-ի ինքնակառավարման ռեժիմի օրինակին՝ տվյալների գիտնականը կստեղծի ծրագիր, որով AI համակարգը կկարողանա դասավորել իր ուսուցման պատմությունը և ճանաչել օրինաչափությունները:

Այս ալգորիթմն է, որը թույլ կտա հրամանը, որն ասում է՝ «Սա մեքենա է, երբ տեսնում ես, որ մեկը դուրս է գալիս քո առջևից՝ սեղմիր արգելակները»: Ինժեները կաշխատի այս ալգորիթմը ներդնել Tesla-ի մեջ, որպեսզի այն աշխատի այնպես, ինչպես նախատեսված է և մեքենայի մյուս բոլոր տեխնոլոգիաների հետ համատեղ:

Մեքենայի ուսուցման ինժեների դերը հաճախ ավելի լայն է, քան տվյալների գիտնականի դերը: Նրանց հիմնական նպատակն է վերցնել մոդելը և պատրաստեցնել այն արտադրությանը և համոզվել, որ այն կատարողական է և մասշտաբային:

AI արտադրանքի մենեջեր

Եթե ​​դուք տեխնիկական մարդ չեք, մի անհանգստացեք: AI-ում դերեր կան նաև ձեզ համար: AI արտադրանքի մենեջերը ավելի քիչ գիտնական կամ ինժեներ է, և ավելի շատ վաճառքի և շուկայավարման մարդ:

Նրանք պատասխանատու են արհեստական ​​ինտելեկտի վրա հիմնված արտադրանքի և ծառայությունների մշակման և գործարկման համար: Նրանք պետք է հասկանան հաճախորդների կարիքները և շուկայի միտումները, սահմանեն արտադրանքի ռազմավարությունը և աշխատեն բազմաֆունկցիոնալ թիմերի հետ՝ AI արտադրանքը շուկա հանելու համար:

AI արտադրանքի մենեջերը պետք է լավ պատկերացում ունենա AI-ի և մեքենայական ուսուցման հայեցակարգերի մասին, ինչպես նաև գիտելիքներ արդյունաբերության և շուկայի մասին, որտեղ արտադրանքը կօգտագործվի: Դրանով նրանք հստակ չեն հասկանում, թե ինչպես է աշխատում տեխնոլոգիան, պարզապես ինչի է այն ընդունակ:

AI արտադրանքի մենեջերները կարող են աշխատել տարբեր միջավայրերում, ինչպիսիք են տեխնոլոգիական ընկերությունները, նորաստեղծ կամ խորհրդատվական ընկերությունները կամ ոլորտի տարբեր ուղղահայաց ոլորտներում: Նրանք սերտորեն համագործակցում են տվյալների գիտնականների, ինժեներների և այլ շահագրգիռ կողմերի հետ՝ ապահովելու, որ արտադրանքը հաջողությամբ մշակվի և գործարկվի:

AI արտադրանքի մենեջերը պետք է կարողանա հավասարակշռել տեխնիկական գիտելիքները, շուկայի ըմբռնումը, հաճախորդների կարիքները և բիզնես նպատակները՝ հաջող արտադրանք ստեղծելու և շուկա հանելու համար:

AI խորհրդատու

AI խորհրդատուն մեկն է, ով օգնում է ոչ AI ընկերություններին և կազմակերպություններին տեսնել, թե ինչպես կարող են AI-ն ներդնել իրենց բիզնեսում:

AI խորհրդատուն պետք է լավ պատկերացում ունենա AI-ի և մեքենայական ուսուցման ոլորտի, ներառյալ առկա տեխնոլոգիաների և հարթակների մասին: Նրանք պետք է նաև փորձ ունենան որոշակի ոլորտում կամ տիրույթում և հասկանան, թե ինչպես կարող է AI-ն կիրառվել այդ ոլորտում բիզնես մարտահրավերներին դիմակայելու համար: Ահա թե ինչու շատ խորհրդատուներ մասնագիտանալու են որոշակի ոլորտներում, ինչպիսիք են առողջապահությունը կամ գյուղատնտեսությունը:

Սա ևս մեկ դեր է, որը պարտադիր չէ, որ պահանջում է AI ալգորիթմների և մեքենայական ուսուցման խորը տեխնիկական, գիտական ​​ըմբռնում: Փոխարենը, դուք կարող եք ձեռք բերել գիտելիքների լայն բազա որոշակի ոլորտներում հասանելի AI ապրանքների և ծառայությունների վերաբերյալ, թե ինչ են նրանք անում և ինչպես են դրանք աշխատում:

Ինչպես կարող եք ձեռք բերել AI ներդրումային օգնական

Եթե ​​համոզված եք, որ AI-ն ապագան է, միգուցե ցանկանում եք օգտագործել այն որպես ձեր սեփական օգնական ձեր առօրյա կյանքում: Եթե ​​դուք արդեն ունեք Alexa, Ring դռան զանգ, Roomba (վայ, Amazon-ն իսկապես ինտելեկտուալ արհեստական ​​ինտելեկտի վրա է, հա՞:) և փնտրում եք ձեր հաջորդ AI օգնականին, ի՞նչ կասեք ձեր ներդրումային պորտֆելի մասին:

Q.ai-ում մենք օգտագործում ենք AI-ի հզորությունը, որպեսզի ներդրողներին հնարավորություն ընձեռվի մուտք գործել նորագույն ռազմավարություններ, որոնք սովորաբար վերապահված են միայն բարձր թռիչքային հեջ-ֆոնդի հաճախորդների համար:

Օրինակները ներառում են մեր Զարգացող տեխնոլոգիական հավաքածու, որն օգտագործում է արհեստական ​​ինտելեկտը՝ չորս տեխնոլոգիական ուղղահայաց արդյունքները կանխատեսելու համար, այնուհետև ամեն շաբաթ ավտոմատ կերպով վերակշռում է այդ կանխատեսումների հիման վրա:

Կամ Forbes հավաքածու, որն օգտվում է Forbes-ի հետ մեր հարաբերություններից և օգտագործում է նրանց սեփականության տվյալները և բնական լեզվի մշակումը` թրենդային ընկերությունների, նրանց ընդհանուր տրամադրությունների և բաժնետոմսերի գների միջև հարաբերություններ գտնելու համար:

Ոչ միայն դա, այլ նաև մեր Հիմնադրամի հավաքածուներում մենք առաջարկում ենք Պորտֆոլիոյի պաշտպանություն. Սա օգտագործում է AI-ն՝ վերլուծելու ձեր պորտֆելի զգայունությունը մի շարք տարբեր ռիսկերի նկատմամբ, ինչպիսիք են տոկոսադրույքի ռիսկը և անկայունության ռիսկը, և այնուհետև ավտոմատ կերպով ներդրում է բարդ հեջավորման ռազմավարություններ՝ օգնելու պաշտպանվել դրանցից:

Ինչպես ասացինք, դա նորագույն իրեր է, և այն հասանելի է բոլորին:

Ներբեռնեք Q.ai-ն այսօր AI-ի վրա հիմնված ներդրումային ռազմավարությունների հասանելիության համար: