10 مهارت برتر هوش مصنوعی برای یافتن شغل در سال 2023

هوش مصنوعی (AI) یکی از زمینه های برتر و فرصت طلب در فناوری است. صرف‌نظر از مهارت‌های فعلی‌تان، به‌راحتی می‌توان شغلی را در هوش مصنوعی به دست آورد، به‌خصوص زمانی که استخدام‌کنندگان دائماً به دنبال نامزدهای ماهر هستند. یک امکان گسترده و آسان برای ارتقاء مهارت و تغییر شغل وجود دارد. بنابراین، سفر برای تبدیل شدن به یک نامزد برتر با مهارت هوش مصنوعی نیاز به اشتیاق و تلاش سخت دارد. این مقاله بالاترین شاخه‌هایی را پوشش می‌دهد که به شما امکان می‌دهد مهارت‌های هوش مصنوعی را ایجاد کنید تا شما را به یک نامزد بالقوه تبدیل کند شرکت های سطح 1 هوش مصنوعی.

مهارت های هوش مصنوعی چیست؟

مهارت‌های هوش مصنوعی شامل طیف وسیعی از توانایی‌ها و تخصص مورد نیاز برای طراحی، توسعه و پیاده‌سازی راه‌حل‌های هوش مصنوعی است. این مهارت ها شامل مهارت در زبان های برنامه نویسی مانند پایتون، الگوریتم های یادگیری ماشین، شبکه های عصبی، پردازش زبان طبیعی، پیش پردازش داده ها، تجسم داده ها، یادگیری تقویتی، تجزیه و تحلیل داده ها، حل مسئله و ملاحظات اخلاقی است. مهارت‌های هوش مصنوعی متخصصان را قادر می‌سازد تا سیستم‌های هوشمندی را ایجاد کنند که می‌توانند کارهایی مانند هوش انسانی و پیشرفت فناوری در صنایع مختلف را یاد بگیرند، تطبیق دهند و انجام دهند.

10 مهارت برتر هوش مصنوعی 

در اینجا لیستی از 10 مهارت برتر هوش مصنوعی و زیربخش های آنها آمده است:

1. درک چشم انداز هوش مصنوعی
2. تسلط به زبان های برنامه نویسی
3. تسلط بر یادگیری ماشین
4. پیش پردازش و تجزیه و تحلیل داده ها
5. یادگیری عمیق و شبکه های عصبی
6. مهارت های پردازش زبان طبیعی (NLP).
7. مهارت بینایی کامپیوتر
8. اخلاق هوش مصنوعی و آگاهی تعصب
9. استقرار ابر و هوش مصنوعی
10. یادگیری مستمر و سازگاری

درک چشم انداز هوش مصنوعی

هوش مصنوعی به یک پلتفرم چند رشته‌ای با شاخه‌های متنوع اشاره دارد که هر کدام با عملکردهای متفاوتی از دانش و رفتار انسان در ماشین‌ها تقلید می‌کنند. برنامه های هوش مصنوعی در صنایعی مانند خودروسازی، مهندسی هوافضا، بیوتکنولوژی، بیوانفورماتیک، مراقبت های بهداشتی و غیره یافت می شوند. 

شروع به درک مفاهیم از سطوح پایه تا پیشرفته کنید تا بتوانید خودتان را بسازید مهارت های هوش مصنوعی در زمینه تخصصی هوش مصنوعی برخی از شاخه های اصلی هوش مصنوعی عبارتند از:

1. فراگیری ماشین: به عنوان پایه هوش مصنوعی، بر روی الگوریتم‌هایی کار می‌کند تا امکان یادگیری از داده‌ها را فراهم کند و ویژگی‌ها را با گذشت زمان افزایش دهد.
2. پردازش زبان طبیعی (NLP): شاخه ای از هوش مصنوعی که ماشین ها را قادر می سازد زبان انسان را تقلید و تفسیر کنند.
3. رباتیک: ارتباط هوش مصنوعی با مهندسی برای تولید مدل‌ها یا ماشین‌هایی که می‌توانند به طور مستقل عمل کنند.
4. بینایی کامپیوتر: هوش مصنوعی که به شناخت و درک اطلاعات بصری کمک می کند.

تسلط به زبان های برنامه نویسی

در هوش مصنوعی، چندین زبان برنامه نویسی برای تولید الگوریتم ها و طراحی مدل ها خاص هستند. توانایی زبان های برنامه نویسی برای توانمندسازی ماشین ها برای تجسم، جذب و بازتاب، سیستم های هوشمند را زنده می کند.

زبان های برنامه نویسی مختلفی در هوش مصنوعی به طور خاص برای کارهای مختلف استفاده می شود، مانند:

پــایتــون

پایتون به دلیل سادگی، خوانایی و تطبیق پذیری به قلب و روح توسعه هوش مصنوعی مدرن تبدیل شده است. یک اکوسیستم غنی از کتابخانه‌ها و چارچوب‌های هوش مصنوعی موجود در پایتون، مانند Keras، PyTorch، TensorFlow و ScriptLearn، در توسعه مدل‌های پیچیده حکمرانی می‌کند. این کتابخانه ها و چارچوب ها بر شبکه های عصبی، تجزیه و تحلیل داده ها و یادگیری ماشینی تسلط دارند.

با استفاده از پایتون، می‌توانیم به راحتی چندین کار را در مدت زمان انجام دهیم، از جمله خراش دادن وب، محاسبات علمی، اسکریپت، ایجاد مدل‌های مالی، توسعه وب، تجسم داده‌ها و شبیه‌سازی.

دوره رایگان ما را کاوش کنید و پایتون را برای علم داده و هوش مصنوعی بیاموزید.

زبان R

R یکی دیگر از زبان های ضروری کامپیوتری است که در عرصه هوش مصنوعی مورد استفاده قرار می گیرد. تحلیلگران و محققان از آن به طور گسترده در پروژه های علم داده استفاده می کنند. چندین صنعت مانند بانکداری، امور مالی و مراقبت های بهداشتی از زبان قدرتمند R برای تجسم داده ها و تصمیم گیری از طریق تجزیه و تحلیل آماری استفاده می کنند.

همچنین خواندن: یک آموزش کامل برای یادگیری علم داده در R از ابتدا

جولیا 

در عصر محاسبات علمی و هوش مصنوعی، جولیا به یک ستاره در حال ظهور تبدیل شد زیرا شکاف بین عملکرد و بهره‌وری را پر می‌کند. این به طور گسترده ای در شبیه سازی، تجزیه و تحلیل داده ها و یادگیری ماشین توسط چندین توسعه دهنده، محقق و دانشمند هوش مصنوعی استفاده می شود. علاوه بر این، این زبان کاربر پسند و سریع است و آن را به رقیبی برای چندین پروژه هوش مصنوعی تبدیل می کند.

پرداخت: یک آموزش جامع برای یادگیری علم داده با جولیا از ابتدا

تسلط بر یادگیری ماشین

یادگیری ماشینی (ML) زیرشاخه‌ای از هوش مصنوعی است که باعث می‌شود سیستم‌های کامپیوتری داده‌ها را بیاموزند و عملکرد را با گذشت زمان افزایش دهند. این شامل سه نوع مختلف از مفاهیم اساسی یادگیری است، از جمله 

یادگیری تحت نظارت

مدل‌هایی که بر اساس یادگیری از داده‌های برچسب‌گذاری شده ایجاد شده‌اند. به طور عمدی در رگرسیون و طبقه بندی داده ها استفاده می شود. به عنوان مثال، این مدل بر اساس اطلاعات ذخیره شده قبلی، تقلبی بودن تماس را پیش بینی می کند. 

یادگیری بدون نظارت

مدل‌های هوش مصنوعی بر روی داده‌های از پیش تعریف‌شده کار می‌کنند، که شامل یافتن همبستگی یا تشخیص الگو می‌شود. به عنوان مثال، یک نقشه بدون هیچ گونه طبقه بندی یا طبقه بندی.

پرداخت: یادگیری تحت نظارت در مقابل یادگیری بدون نظارت - راهنمای سریع برای مبتدیان

یادگیری تقویت شده

یک پارادایم ML که در آن مدل هوش مصنوعی بر اساس تغییرات محیطی یاد می گیرد و تطبیق می یابد. مشابه دیگران، یادگیری تقویت شده به عملیات در مقیاس هوش مصنوعی کمک می کند. به عنوان مثال، اتومبیل های خودکار ترافیک را مشاهده می کنند و اقدامات مؤثر را بر این اساس بهینه می کنند. یادگیری ماشینی شامل چندین الگوریتم حیاتی برای عملکردهای مختلف است. موارد مهم در میان آنها به شرح زیر است:

1. درختان تصمیم به طور قابل توجهی در رگرسیون و طبقه بندی داده ها استفاده می شوند. به عنوان مثال، طبقه بندی داده ها و کشف تقلب.
2. شبکه‌های عصبی تحت تأثیر مغز انسان، تصاویر، الگوها و زبان‌های عصبی را شناسایی و پردازش می‌کنند.
3. الگوریتم Support Vector Machines داده‌های جدانشدنی را جدا می‌کند و به طور گسترده در تشخیص تصویر، بیوانفورماتیک و پیش‌بینی بازار استفاده می‌شود. 

یادگیری ماشین به دلایل زیر به عنوان بخش مهمی از هوش مصنوعی در چندین صنعت عمل می کند:

1. بودجه: هوش مصنوعی را برای مشاهده داده ها و تصمیم گیری عقلانی توانمند می کند.
2. صنایع خودرو: کارها را تسهیل می کند و فوراً با تغییرات یا تغییرات در محیط اطراف سازگار می شود.
3. سرگرمی/بازاریابی: کمک به تفسیر اطلاعات بصری، از جمله طبقه بندی تصویر، شناسایی چهره و تشخیص اشیا.
4. مراقبت های بهداشتی: به طور گسترده در تجزیه و تحلیل داده های بیمار استفاده می شود و وضوح آگاهانه را برای درمان های سفارشی ارائه می دهد.

پیش پردازش و تجزیه و تحلیل داده ها

داده‌های تمیز و سازمان‌یافته، زیربنای یک پروژه هوش مصنوعی کامل است که کیفیت، دقت و قابلیت اطمینان را برای مجموعه داده به ارمغان می‌آورد. مهارت های هوش مصنوعی که برای پردازش و تجزیه و تحلیل داده ها باید داشته باشید ممکن است شامل موارد زیر باشد:

1. پاکسازی داده ها: این روش شامل تصحیح داده های متناقض، انتساب و یافتن و سازماندهی نقاط پرت است.
2. تبدیل داده ها: این تکنیک شامل مهندسی داده ها، رمزگذاری متغیرها و غیره است که مدل را بر اساس نیازها تغییر می دهد.
3. نرمال سازی داده ها: این شامل مقیاس بندی یا عادی سازی مجموعه داده در یک محدوده ثابت بدون به خطر انداختن دقت است. مثال متداول نرمال سازی z-score است.

ابزارهای رایج تجسم داده ها برای تشخیص الگو و کاوش داده ها به شرح زیر است: 

1. matplotlib: یک کتابخانه انعطاف پذیر که تجسم تعاملی، متحرک یا ایستا را در پایتون (زبان برنامه نویسی) ایجاد می کند. 
2. متولدین دریا: این برنامه ابزارهای بهینه شده را برای جذاب تر کردن گرافیک آماری ارائه می دهد.

یادگیری عمیق و شبکه های عصبی

یادگیری عمیق شاخه ای از یادگیری ماشینی است که به طور برجسته در هوش مصنوعی رشد می کند. به حل مسائل پیچیده در حوزه های مختلف کمک می کند. این بهترین برای تجزیه و تحلیل تصویر در تشخیص پزشکی، تقویت بینایی کامپیوتر، تشخیص تقلب، افزایش تجربه بازی و غیره است. 

علاوه بر این، معماری شبکه‌های عصبی مانند مغز انسان است که ورودی را دریافت می‌کند، اطلاعات را تجزیه و تحلیل و پردازش می‌کند و به طور سیستماتیک منعکس می‌کند. یادگیری عمیق شامل سه لایه شبکه عصبی است، به عنوان مثال،

1. لایه ورودی، که اطلاعات را برای پردازش می گیرد.
2. لایه پنهان که ویژگی های پیچیده داده های ورودی را جدا می کند.
3. لایه خروجی که داده های آموخته شده از لایه پنهان را طبقه بندی می کند.

چارچوب های معروف یادگیری عمیق عبارتند از:

1. PyTorch: نمودارهای محاسباتی پویا را ارائه می دهد که اشکال زدایی و آزمایش را آسان می کند. این توسط آزمایشگاه هوش مصنوعی فیس بوک توسعه یافته است.
2. TensorFlow: این معماری قابل تنظیم مناسب برای چندین عملکرد و پلتفرم ارائه می دهد. گوگل برای ساخت و درک مدل های یادگیری عمیق توسعه یافته است.

مهارت های پردازش زبان طبیعی (NLP).

پردازش زبان طبیعی (NLP) یک مهارت بسیار مهم مهندس هوش مصنوعی است که ماشین‌ها را قادر می‌سازد تا زبان انسان را تشخیص دهند، تجزیه و تحلیل کنند و با آن ارتباط برقرار کنند. را مهارت هوش مصنوعی در زمینه های مختلف مانند تجزیه و تحلیل متن و احساسات و ایجاد زبان مهم است. منبع تعامل یا ارتباط بین ماشین ها و انسان است.

یک فرد باید مهارت های NLP مانند

1. توکن سازی: برای ادامه تجزیه و تحلیل متن، مهم است که متن را به بخش های کوچکتر تفکیک کنید.
2. بخشی از برچسب زدن گفتار: هوش مصنوعی جملات را با اسم، افعال، صفت و غیره طبقه‌بندی می‌کند. بینش‌های ارزشمندی در مورد نقش‌های کلمه و دستور زبان جملات به ما می‌دهد.
3. شناسایی نهاد نامگذاری شده: این هدف کمک به شناسایی نام سازمان ها، تاریخ های فردی، مکان ها و غیره در متن است. 

کتابخانه های NLP برای انجام کار موثر وجود دارد، مانند

1. جعبه ابزار زبان طبیعی: این یک کتابخانه محبوب مخصوص زبان پایتون برای وظایف NLP است. ابزارهایی را برای برچسب گذاری بخشی از گفتار، شناسایی موجودیت نام، نشانه گذاری و غیره ارائه می دهد.
2. فضایی: کتابخانه ای سریع که مدل های از پیش آموزش دیده را برای عملکردهای متمایز NLP ارائه می دهد.

پرداخت: 13 پروژه برتر NLP که باید در سال 2023 بدانید

مهارت بینایی کامپیوتر

دیگری است مهارت مورد نیاز برای یک مهندس هوش مصنوعی. بینایی کامپیوتر جزئی از هوش مصنوعی است که به شفاف سازی و درک آمار بصری از تصاویر و ویدئوها کمک می کند. به عنوان مثال، تشخیص شی و تغییرات تصویر. 

برخی از مهارت های مهم هستند مورد نیاز برای هوش مصنوعی برای بینایی کامپیوتری مانند

1. تشخیص اشیا: مبتنی بر بینایی کامپیوتری مهارت هوش مصنوعی برای شناسایی و محدود کردن اشیاء درون تصاویر و ویدئوها در زمان واقعی استفاده می شود. این مهارت به طور گسترده در چندین صنعت مانند نظارت، رباتیک و خودرو استفاده می شود. 
2. تقسیم بندی تصویر: تصویر به بخش های متمایز موازی با مناطق یا اشیاء مختلف طبقه بندی می شود. این تکنیک به طور گسترده در تشخیص پزشکی استفاده می شود، جایی که متخصصان بافت ها و بیماری های مختلف را در تصویربرداری پزشکی تشخیص و مشاهده می کنند.
3. تشخیص چهره: یکی از موارد مهم مهارت های مهندس هوش مصنوعی شناسایی و تأیید افراد بر اساس ویژگی های چهره است. این به طور گسترده در دسترسی به کنترل، امنیت و تجربیات شخصی کاربر استفاده می شود.

علاوه بر این، دو چارچوب اصلی مورد استفاده برای بینایی کامپیوتر به شرح زیر است:

1. TensorFlow و PyTorch: اینها چارچوب‌های یادگیری عمیق هستند که به طور ماهرانه کتابخانه‌ای از ماژول‌های بینایی رایانه را برای تقسیم‌بندی تصویر و شناسایی اشیا فراهم می‌کنند. 
2. OpenCV: به طور معمول یک کتابخانه بینایی کامپیوتری منبع باز با عملکردهای بینایی کامپیوتری مختلف برای جداسازی صفات، دستکاری تصویر دیجیتال، ردیابی اشیا و غیره نامیده می شود.

اخلاق هوش مصنوعی و آگاهی تعصب

اخلاق هوش مصنوعی یک چیز دیگر است مهارت توسعه دهنده هوش مصنوعی که به دلیل افزایش تقاضا برای توسعه و استقرار آن مورد توجه قرار گرفت. 

درک اهمیت ملاحظات اخلاقی در توسعه هوش مصنوعی بسیار مهم است. این شامل تعصب و انصاف است. اهمیت این موارد به شرح زیر است:

1. تعصب در الگوریتم هوش مصنوعی: الگوریتم‌های هوش مصنوعی ممکن است نتایجی را از اطلاعات آموخته‌شده ذخیره‌شده در مجموعه داده تولید کنند. این ممکن است نتایج ناعادلانه ای به همراه داشته باشد که منجر به سوگیری یا تبعیض در صورت وجود مجموعه داده های مغرضانه شود. به عنوان مثال، اطلاعات مربوط به نابرابری های تاریخی.
2. انصاف: سیستم‌های هوش مصنوعی باید برای ارائه انصاف بدون توجه به وجود یا عدم وجود سوگیری‌ها در سیستم، مجموعه داده یا جامعه توجه داشته باشند. نتیجه ناعادلانه نابرابری را به همراه دارد و سوگیری های قبلی را در جامعه افزایش می دهد.

بنابراین، ایجاد آینده ای بهتر از طریق هوش مصنوعی مسئول که ممکن است شامل شود، مهم است

1. ساخت تیم های هوش مصنوعی متنوع با چشم اندازهای وسیع. دیدگاه‌های متمایز می‌توانند سوگیری‌هایی را که توسط تیم‌های همگن مورد توجه قرار نمی‌گیرند، تصدیق و حل کنند.
2. اجرای تنظیمات در حین آموزش مدل های هوش مصنوعی بسیار مهم است. الگوریتم‌های آگاه از انصاف، تقویت داده‌ها و الگوریتم‌های نمونه‌برداری مجدد ممکن است به حذف سوگیری کمک کنند. 
3. پیروی از دستورالعمل های اخلاقی باید یک کد اصلی برای رفتار باشد مهارت های مورد نیاز مهندسان هوش مصنوعی. به عدالت، برابری و رفاه اجتماعی اهمیت می دهد.

استقرار ابر و هوش مصنوعی

توسعه هوش مصنوعی و رایانش ابری بسیار مهم هستند مهارت های توسعه دهنده هوش مصنوعی برای یافتن شغل رایانش ابری با ارائه رزولوشن های مقرون به صرفه، منابع گسترده و ابزارهای پیشرفته، چشم انداز توسعه هوش مصنوعی را تغییر داده است. پلتفرم هایی مانند وب سرویس آمازون (AWS)، Google Cloud و Azure توسط مایکروسافت به سرعت بخشیدن به سرویس سفارشی شده برای توسعه و استقرار هوش مصنوعی کمک می کنند.

بیایید اهمیت مدل‌های هوش مصنوعی که بر زندگی واقعی تأثیر می‌گذارند را بیاموزیم.

1. پشتیبانی تصمیم: مدل‌های هوش مصنوعی که در موقعیت‌های واقعی مستقر شده‌اند، به تصمیم‌گیری عاقلانه در چندین صنعت کمک می‌کنند.
2. اعتبارسنجی و یادگیری: استقرار واقعی جهان به درک رفتار مدل هوش مصنوعی در شرایط واقعی کمک می کند تا بتوان به طور مداوم آن را اصلاح کرد.
3. نوآوری و سازگاری: یکی از موارد مهم مهارت های مورد نیاز مهندسان هوش مصنوعی برای هدایت نوآوری با استفاده از استقرار هوش مصنوعی در دنیای واقعی. توانایی های جدیدی برای انطباق با شرایط با تغییر ارائه می دهد.

یادگیری مستمر و سازگاری

یادگیری و انطباق مداوم مهارت های بسیار مهمی برای مهندسان هوش مصنوعی است. فناوری هوش مصنوعی پویا و به طور مداوم در حال توسعه است. مهم است که با پیشرفت های هوش مصنوعی به روز بمانیم تا به نفع خودمان باشیم تا در این زمینه رقابتی کارآمد بمانیم. ماهیت در حال تکامل فناوری هوش مصنوعی چالش ها، فرصت ها و برنامه های کاربردی را برای افراد به ارمغان می آورد و نیازمند مشارکت در یادگیری مداوم است. 

در اینجا دلایلی وجود دارد که چرا به روز ماندن برای افراد مهم است.

1. آستانه رقابت: در حال به روز رسانی در مهارت های هوش مصنوعی شما را به یک نامزد بالقوه در بازار کار تبدیل می کند.
2. حل مشکلات و ارائه راه حل های بهینه: پیشرفت چالش هایی را به همراه دارد. همگام شدن با پیشرفت‌های هوش مصنوعی مهارت‌هایی را برای انتخاب تکنیک‌ها و ابزارهای مناسب برای تکمیل کار به طور مؤثر و نزدیک شدن به راه‌حل ایجاد می‌کند.

می توانید به روز بمانید و بسازید مهارت های هوش مصنوعی با کمک کلاس ها و کارگاه های آنلاین، وبلاگ ها، نشریات، وبینارها و کنفرانس ها. آنها دوره های مختلفی از سطح مقدماتی تا پیشرفته را پوشش می دهند و یادگیری عمیق را در هر حوزه هوش مصنوعی پرورش می دهند. علاوه بر این، شما بینش های ارزشمندی از کارشناسان و همتایان خود دارید که می توانید ایده های خود را به اشتراک بگذارید و نوآوری را به ارمغان بیاورید. یادگیری مداوم و انطباق با به روز رسانی های فناوری جدید به ارائه فرصت های جدید برای یافتن شغل کمک می کند.

مهارت های ضروری در عصر هوش مصنوعی

بهترین مهارت های هوش مصنوعی غیر فنی

نتیجه

انواع مهارت های هوش مصنوعی که در بالا نشان داده شد در بسیاری از بخش های صنعتی و دانشگاهیان کاربرد دارد. جستجوی شغل در این زمینه طیف وسیعی از فرصت ها را ارائه می دهد. با این حال، با فقدان مهارت های مناسب، این گزینه چالش برانگیز می شود. Analytics Vidya با ارائه یک راه حل ساده و موثر برای داوطلبان مشتاق در این زمینه، گواهینامه ارائه می دهد AI و ML BlackBelt Plus برنامه ها با نرخ های مقرون به صرفه - یک گام یادگیری مهم برای افزایش مهارت های شما و افزایش اعتماد به نفس شما در بخش های مختلف هوش مصنوعی. 

پرسش و پاسخهای متداول

مربوط

• محتوای مبتنی بر SEO و توزیع روابط عمومی. امروز تقویت شوید.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. به خودت قدرت بده دسترسی به اینجا.
• PlatoAiStream. هوش وب 3 دانش تقویت شده دسترسی به اینجا.
• PlatoESG. خودرو / خودروهای الکتریکی، کربن ، CleanTech، انرژی، محیط، خورشیدی، مدیریت پسماند دسترسی به اینجا.
• PlatoHealth. هوش بیوتکنولوژی و آزمایشات بالینی. دسترسی به اینجا.
• ChartPrime. بازی معاملاتی خود را با ChartPrime ارتقا دهید. دسترسی به اینجا.
• BlockOffsets. نوسازی مالکیت افست زیست محیطی. دسترسی به اینجا.
• منبع: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/08/ai-skills/