Quer iniciar uma carreira em IA? Aqui estão os conjuntos de habilidades em demanda

Quando pensamos em inteligência artificial, geralmente pensamos nos robôs humanóides dos filmes retratados como os vilões que dominam o mundo. Mas, na realidade, ainda não temos robôs que superem a inteligência humana.

Dito isto, a IA já assumiu nossas vidas. Seus dispositivos Smart Home, o reconhecimento de identificação facial em seu telefone, os chatbots com os quais você interage enquanto faz compras on-line, suas músicas, vídeos e recomendações de compras são todos alimentados por IA.

O que é IA (Inteligência Artificial)?

Em palavras simples, IA é qualquer programa que possa realizar tarefas 'inteligentes' semelhantes a um ser humano. Mas não é apenas um software simples.

Como a IA aprende?

Em um programa de software, sua saída depende apenas do que o código diz. Por exemplo, digamos que você escreveu um código para identificar gatos. Seu código diz que qualquer coisa com quatro patas, cauda e pêlo é um gato.

Ele identificará cada animal peludo como um gato, mesmo que esteja vendo um cachorro, tigre ou urso polar. A única maneira de corrigi-lo é alterar o código para incluir características específicas de um gato, como tamanho, forma, cor e padrão de pele.

No caso da IA, os especialistas em aprendizado de máquina treinam o algoritmo para se corrigir. Eles digitam uma grande quantidade de dados (no nosso caso, fotos de animais), recompensam o programa toda vez que identifica o gato corretamente e punem se cometer um erro.

Quando você o treina repetidamente com grandes quantidades de dados, o algoritmo acabará aprendendo a identificar o gato. Além disso, gerará padrões a partir dos dados e identificará outros animais também. Isso é chamado de Aprendizado de Máquina.

O Deep Learning leva o aprendizado de máquina para o próximo nível com menor necessidade de intervenção humana. Com a ajuda de redes neurais complexas, cada algoritmo pode aprender e mudar a si mesmo. Redes neurais artificiais são algoritmos modelados a partir de neurônios no cérebro humano. Os algoritmos são executados em computadores poderosos para conectar, interagir e aprender uns com os outros, assim como nossos neurônios.

Fazendo uma carreira em IA

A IA está presente na maioria das indústrias líderes, do comércio eletrônico à saúde e agricultura. As empresas confiam na IA para recomendações personalizadas, análise de mercado, detecção de fraudes e realidade virtual/aumentada.

É preciso uma equipe especializada para construir projetos de IA. Para começar, precisamos identificar dados confiáveis, analisá-los, alimentá-los para a máquina e depois treiná-la para aprender. Portanto, as oportunidades são infinitas para quem gosta de trabalhar com dados e aprendizado de máquina.

Como um campo dinâmico, altamente técnico e especializado, os empregos de IA são bem remunerados e você deve ser altamente qualificado e adepto da tecnologia para entrar no mercado. Se você está de olho em uma carreira no campo da IA, precisa agir agora. Aqui estão suas opções:

Análise e Pesquisa de Negócios

A pesquisa é o primeiro passo do processo de IA. As pessoas-chave que conduzirão isso serão especialistas de domínio, analistas de negócios e pesquisadores. Eles são especialistas em seu setor ou domínio, como bancos, seguros, manufatura, etc., e desempenham um papel papel central na identificação de oportunidades, definição de escopo, pesquisa de mercado e dinamização decisões. Eles também fazem a ligação entre a empresa e as equipes principais de IA.

Conjunto de Habilidades Necessário:

Para ser um especialista ou pesquisador de domínio, você precisará de um diploma avançado em seu campo. Por exemplo, os analistas de negócios são formados em Negócios, Economia, Estatística ou áreas relacionadas. Pensamento crítico, resolução de problemas e flexibilidade são habilidades essenciais para alguém em uma equipe de pesquisa e análise. Além disso, a paixão pela tecnologia e a vontade de aprender coisas novas o ajudarão a assumir essas funções em um projeto de IA.

Ciência de dados

Os dados impulsionam nosso mundo moderno e não há IA sem dados. O sucesso de qualquer projeto de IA depende da qualidade dos dados. É por isso que há uma enorme demanda por analistas de dados, cientistas de dados e engenheiros de dados.

Os analistas de dados são responsáveis ​​por coletar dados e analisá-los para obter insights de negócios.

Os cientistas de dados levam isso para o próximo passo, procurando padrões usando diferentes técnicas, como aprendizado profundo e redes neurais. Os insights ajudam as empresas a resolver problemas e inovar.

O trabalho de um engenheiro de dados é construir a infraestrutura necessária para o manuseio de dados. Os engenheiros configuram o banco de dados e os pipelines de comunicação para o fluxo de dados.

Na maioria das vezes, essas funções são definidas vagamente em uma equipe de dados, e você pode esperar que use mais de um chapéu.

Conjunto de Habilidades Necessário:

Para entrar em qualquer uma das funções de manipulação de dados, suas habilidades técnicas básicas serão mais ou menos as mesmas, variando ligeiramente em graus. Você deve aprimorar suas habilidades STEM, aprender a codificar, compreender conceitos de banco de dados e se formar em Ciência da Computação, Matemática ou Estatística. Você provavelmente começará como analista de dados e fará a transição para um cientista ou engenheiro com experiência. Você pode conferir alguns de nossos Aprendizagem de ciência de dados sugestões ou aprender Python, uma escolha popular de linguagem de programação para Data Science.

Aprendizado de máquina

Programadores, engenheiros e arquitetos de aprendizado de máquina são o grupo de pessoas que projetará, desenvolverá e testará algoritmos complexos de IA. Eles também treinarão os algoritmos para procurar padrões e aprimorar suas saídas ao longo do tempo.

Conjunto de Habilidades Necessário:

Ajudaria se você tivesse um diploma avançado em ciência da computação e habilidades analíticas e criatividade. Você deve ser hábil em linguagens de programação e conceitos de software. Se você já é um engenheiro de software, pode entrar no Machine Learning com cursos de certificação de curta duração em IA. Você pode usar esses Ideias de projetos de aprendizado de máquina para dar o pontapé inicial no seu aprendizado.

Design de produto

O produto final de um design de IA pode ser uma tela ou um robô gigante, mas o trabalho do designer de produto é garantir que o produto seja acessível e fácil de usar.

Conjunto de Habilidades Necessário:

Os designers de produto são de diversas origens - você pode ser um designer de interface do usuário, engenheiro ou artista. Juntamente com a especialização em seu campo, você deve ser um entusiasta da tecnologia que possa ter empatia com os usuários finais. Flexibilidade, adaptabilidade e uma abordagem centrada no ser humano são essenciais para prosperar em uma equipe de design de IA.

Hardware de IA

Os sistemas de IA precisam de memória e poder de processamento colossais. Graças à inovação da computação em nuvem, os sistemas de IA estão em toda parte agora. Os dados na nuvem são armazenados em diferentes servidores em vários locais. Armazenar e processar dados precisa de hardware como memória, CPUs e GPUs. Há também a necessidade de infraestrutura como redes em nuvem.

Conjunto de Habilidades Necessário:

Considere obter um diploma em Engenharia Elétrica, Eletrônica ou de Rede para trabalhar com hardware de IA.

Outras funções

Se você não é um técnico, não desista do seu sonho de entrar no mundo da IA. Há sempre outras funções, como gerentes de projeto, escritores, linguistas e advogados. À medida que indústrias mais centradas nas pessoas, como saúde e educação, adotam a IA, novas oportunidades, como eticistas e futuristas, também estão se abrindo.

AI é uma carreira à prova de futuro hoje

A IA é um campo empolgante e futuro para você iniciar sua carreira. No entanto, para aqueles em outras áreas, você ainda tem a opção de escolher sua carreira em IA – tudo o que você precisa é a curiosidade de aprender e se aprimorar.

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