مهندسی و هوش مصنوعی: تقاطعی از دو دنیا

هوش مصنوعی (AI) شاخه‌ای از علوم کامپیوتر آموزشگاه فنی است که شامل برنامه‌نویسی ماشین‌ها می‌شود تا مانند مغز انسان فکر کنند. در حالی که شبیه‌سازی اعمال انسان ممکن است شبیه رمان‌های علمی تخیلی به نظر برسد، اما در واقع ابزاری است که به ما امکان می‌دهد درباره نحوه استفاده، تجزیه و تحلیل و ادغام اطلاعات برای بهبود تصمیم‌های تجاری تجدیدنظر کنیم. هوش مصنوعی زمانی که در امور مالی، امنیت ملی، مراقبت های بهداشتی، عدالت کیفری و حمل و نقل به کار می رود، پتانسیل بالایی دارد .

بر اساس مطالعه هوش مصنوعی جهانی پرایس واترهاوس کوپرز  تا سال 2030، هوش مصنوعی می تواند تا 15.7 تریلیون دلار به اقتصاد جهانی کمک کند، که بیشتر از مجموع تولید امروز چین و هند است. این رشد پیش‌بینی‌شده به این معنی است که سازمان‌ها برای کمک به تصمیم‌گیری‌های تجاری خود و افزایش کارایی به هوش مصنوعی روی می‌آورند.

برای یک مهندس هوش مصنوعی، این به معنای پتانسیل رشد زیاد و دستمزد مناسب است. برای کسب اطلاعات بیشتر در مورد کارهایی که یک مهندس هوش مصنوعی انجام می دهد و نحوه شروع کار، ادامه مطلب را بخوانید. مهندسی هوش مصنوعی رشته‌ای نوظهور است که بر توسعه ابزارها، سیستم‌ها و فرآیندهایی متمرکز است تا امکان استفاده از هوش مصنوعی در زمینه‌های دنیای واقعی را فراهم کند. برخلاف عجله رایج برای توسعه قابلیت‌ها و پیشرفت ابزارهای فردی، مهندسی هوش مصنوعی مجموعه‌ای از سؤالات را مطرح می‌کند: هوش مصنوعی چگونه می‌تواند به انسان‌ها در دستیابی به نتایج ماموریت کمک کند؟ محدودیت های سیستم های هوش مصنوعی در عمل امروز چیست؟ چگونه می توانیم اطمینان حاصل کنیم که استانداردهای اخلاقی با استقرار سیستم های هوش مصنوعی رعایت می شوند؟

افزایش در دسترس بودن قدرت محاسباتی و مجموعه داده‌های عظیم منجر به ایجاد هوش مصنوعی، مدل‌ها و الگوریتم‌های جدیدی شده است که هزاران متغیر را در بر می‌گیرد و قادر به تصمیم‌گیری سریع و تاثیرگذار است. با این حال، اغلب اوقات، این قابلیت‌ها فقط در محیط‌های کنترل‌شده کار می‌کنند و تکرار، تأیید و اعتبارسنجی در دنیای واقعی دشوار است.

نیاز به یک رشته مهندسی برای هدایت توسعه و استقرار قابلیت‌های هوش مصنوعی ضروری است. به عنوان مثال، در حالی که یک وسیله نقلیه خودران در یک روز آفتابی در یک مسیر خالی مسابقه به خوبی کار می کند، چگونه می توان آن را طوری طراحی کرد که به همان اندازه در طوفان تگرگ در شهر نیویورک کار کند؟ هدف مهندسی هوش مصنوعی ارائه چارچوب و ابزارهایی برای طراحی فعال سیستم های هوش مصنوعی برای عملکرد در محیط هایی است که با درجه بالایی از پیچیدگی، ابهام و پویایی مشخص می شود. هدف رشته مهندسی هوش مصنوعی تجهیز شاغلین برای توسعه سیستم‌ها در سراسر طیف شرکت تا لبه، پیش‌بینی الزامات در تغییر محیط‌ها و شرایط عملیاتی و اطمینان از ترجمه نیازهای انسانی به هوش مصنوعی قابل درک، اخلاقی و در نتیجه قابل اعتماد است.

مهندسی هوش مصنوعی

مهندسی هوش مصنوعی فرآیند ترکیب اصول مهندسی سیستم ها، مهندسی نرم افزار، علوم کامپیوتر و طراحی انسان محور برای ایجاد سیستم های هوشمندی است که می توانند وظایف خاصی را تکمیل کنند یا به اهداف خاصی برسند.

برای توضیح بهتر مهندسی هوش مصنوعی، مهم است که درباره مهندسان هوش مصنوعی یا برخی از افرادی که پشت ساخت ماشین‌های هوشمند هستند صحبت کنیم. مهندسان هوش مصنوعی با حجم زیادی از داده ها برای ایجاد ماشین های هوشمند کار می کنند. الگوریتم های پیچیده به مشاغل در همه صنایع از جمله بانکداری، حمل و نقل، مراقبت های بهداشتی و سرگرمی کمک می کند. هوش مصنوعی فناوری مخربی است که در پشت دستیارهای مجازی، خدمات پخش جریانی، رانندگی خودکار و تشخیص های حیاتی در مراکز پزشکی قرار دارد.

مهندسان هوش مصنوعی افرادی هستند که از هوش مصنوعی و تکنیک‌های یادگیری ماشین برای توسعه برنامه‌ها و سیستم‌هایی استفاده می‌کنند که می‌توانند به سازمان‌ها در افزایش کارایی، کاهش هزینه‌ها، افزایش سود و تصمیم‌گیری بهتر تجاری کمک کنند.

مهندسی هوش مصنوعی بر توسعه ابزارها، سیستم ها و فرآیندهایی تمرکز دارد که هوش مصنوعی را قادر می سازد در دنیای واقعی به کار گرفته شود. هر برنامه‌ای که در آن ماشین‌ها از عملکردهای انسانی مانند حل مسائل و یادگیری تقلید می‌کنند، می‌توان هوش مصنوعی در نظر گرفت. الگوریتم ها توسط داده ها “آموزش داده می شوند”، که به آنها کمک می کند تا یاد بگیرند و عملکرد بهتری داشته باشند.

ممکن است زمانی که از Netflix، Spotify یا YouTube استفاده می‌کنید، با نتایج مهندسی هوش مصنوعی مواجه شده باشید، جایی که یادگیری ماشین بر اساس رفتار شما پیشنهادات سفارشی‌سازی می‌کند. نمونه محبوب دیگر در حمل و نقل است، جایی که اتومبیل های خودران توسط هوش مصنوعی و فناوری یادگیری ماشین هدایت می شوند. این به ویژه در صنعت مراقبت های بهداشتی مفید است زیرا هوش مصنوعی می تواند ربات ها را برای انجام عمل جراحی و تولید تشخیص خودکار تصویر نیرو دهد.

حقوق و چشم انداز شغلی

کسب و کارها باید از هوش مصنوعی استقبال کنند. پس از آن، آینده مهندسان هوش مصنوعی و هوش مصنوعی امیدوار کننده است. بسیاری از متخصصان صنعت بر این باورند که نسخه‌های قوی هوش مصنوعی توانایی تفکر، احساس و حرکت مانند انسان‌ها را دارند، در حالی که هوش مصنوعی ضعیف – یا بیشتر هوش مصنوعی‌هایی که امروزه استفاده می‌کنیم – فقط ظرفیت تفکر حداقلی را دارد.

مهندسی هوش مصنوعی یک رشته تخصصی است که رشد شغلی امیدوارکننده ای دارد و تمایل به پرداخت خوب دارد. طبق گفته Glassdoor، متوسط حقوق پایه برای یک مهندس هوش مصنوعی در ایالات متحده 101991 دلار است. بر اساس دفتر آمار کار ایالات متحده، مهندسان هوش مصنوعی که در دسته‌های دانشمند تحقیقاتی کامپیوتر و اطلاعات قرار می‌گیرند، میانگین حقوق 131490 دلار دارند. رشد شغلی 22 درصدی بین سال‌های 2020 تا 2030 پیش‌بینی می‌شود که بسیار سریع‌تر از میانگین برای همه مشاغل (8 درصد) است.

مهندسان هوش مصنوعی معمولاً برای شرکت‌های فناوری مانند گوگل، آی‌بی‌ام و متا کار می‌کنند و به آنها کمک می‌کنند تا محصولات، نرم‌افزار، عملیات و تحویل خود را بهبود بخشند. آنها همچنین ممکن است در مراکز دولتی و تحقیقاتی که برای بهبود خدمات عمومی کار می کنند به کار گرفته شوند. طبق گزارش LinkedIn در سال 2020 Emerging Jobs رشد استخدام متخصصان هوش مصنوعی، از جمله مهندسان، در چهار سال گذشته سالانه 74 درصد رشد داشته است.

مسئولیت های مهندس هوش مصنوعی

مهندسان هوش مصنوعی نقش مهمی در سازمان هایی دارند که از هوش مصنوعی استفاده می کنند. آنها استراتژی هوش مصنوعی را ترسیم می کنند و مشکلاتی را که باید با هوش مصنوعی حل شوند را تعریف می کنند. آنها مسئول ایجاد زیرساخت توسعه و تولید هوش مصنوعی و سپس پیاده سازی آنها هستند. در اینجا برخی از وظایف و مسئولیت های خاص یک مهندس هوش مصنوعی آورده شده است:

1. ایجاد و مدیریت پروژه زیرساخت توسعه و تولید هوش مصنوعی
2. انجام تجزیه و تحلیل آماری و تفسیر نتایج برای هدایت و بهینه سازی فرآیند تصمیم گیری سازمان
3. زیرساخت های هوش مصنوعی را برای تیم علم داده خودکار کنید
4. مدل‌های هوش مصنوعی را از ابتدا بسازید و به مدیران محصول و سایر ذینفعان در تجزیه و تحلیل و پیاده‌سازی کمک کنید
5. تبدیل مدل‌های یادگیری ماشین به APIهایی که می‌توانند با سایر برنامه‌ها ادغام شوند
6. برای کمک به پذیرش هوش مصنوعی و بهترین شیوه ها، با تیم ها همکاری کنید

مهندسان هوش مصنوعی با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشینی (ML) و شبکه‌های عصبی عمیق (DNN) مدل‌های هوش مصنوعی می‌سازند تا بینش‌های تجاری را ترسیم کنند. آنها باید:

1. دانش کاملی از برنامه نویسی، مهندسی نرم افزار و علم داده داشته باشید
2. از ابزارها و تکنیک های مختلف برای پردازش داده ها استفاده کنید
3. توسعه و نگهداری سیستم های هوش مصنوعی

برخی از مسئولیت های مهندسان هوش مصنوعی عبارتند از:

1. مدل های هوش مصنوعی را از پایه بسازید و نتایج را برای مدیران محصول و سهامداران توضیح دهید
2. توسعه، آزمایش و استقرار مدل‌های هوش مصنوعی
3. مدل‌های یادگیری ماشین را به API تبدیل کنید تا سایر برنامه‌ها بتوانند از آن استفاده کنند
4. ساخت زیرساخت جذب داده و تبدیل داده
5. در کنار تحلیلگران داده و کسب و کار کار کنید
6. برای استخراج بینش بهتر، تجزیه و تحلیل آماری را اجرا کنید و نتایج را تنظیم کنید
7. زیرساخت استفاده شده توسط تیم علم داده را خودکار کنید
8. ایجاد و مدیریت زیرساخت توسعه و تولید هوش مصنوعی

مهندسان هوش مصنوعی نقش کلیدی در صنایع دارند زیرا داده های ارزشمندی دارند که می تواند شرکت ها را به سمت موفقیت هدایت کند. صنعت مالی از هوش مصنوعی برای شناسایی تقلب و صنعت مراقبت های بهداشتی از هوش مصنوعی برای کشف دارو استفاده می کند. صنعت تولید از هوش مصنوعی برای تغییر شکل زنجیره تامین استفاده می کند و شرکت ها از آن برای کاهش اثرات زیست محیطی و پیش بینی های بهتر استفاده می کنند. مهندسان هوش مصنوعی راه حل های ضروری را ارائه می دهند.

مهارت های یک مهندس هوش مصنوعی

یک مهندس هوش مصنوعی باید پایه ای در علوم کامپیوتر و دانش دیگر از جمله:

1. مهارت های برنامه نویسی
2. شبکه های عصبی
3. علم داده
4. آمار و احتمال
5. مهندسی داده
6. تجزیه و تحلیل داده های اکتشافی

سایر مهارت‌های عمومی به مهندسان هوش مصنوعی کمک می‌کنند مانند مهارت‌های ارتباطی مؤثر، توانایی‌های رهبری و دانش سایر فناوری‌ها به موفقیت برسند. دیگر فناوری‌های مخرب که مهندسان هوش مصنوعی می‌توانند با آن کار کنند، بلاک چین، ابر، اینترنت اشیا و امنیت سایبری است. شرکت‌ها برای مهندسانی که مدل‌های کسب‌وکار را درک می‌کنند و در رسیدن به اهداف تجاری نیز مشارکت دارند، ارزش قائل هستند. به هر حال، با آموزش و تجربه مناسب، مهندسان هوش مصنوعی می‌توانند به سمت‌های ارشد و حتی نقش‌های سطح C-suite پیشروی کنند.

مهارت های فنی

افراد حرفه ای که به دنبال مهندس هوش مصنوعی هستند نیز باید در مورد مهارت های مورد نیاز در این زمینه بدانند. برخی از آنها عبارتند از:

مهارت های برنامه نویسی: اولین مهارت مورد نیاز برای تبدیل شدن به یک مهندس هوش مصنوعی برنامه نویسی است. برای تسلط به هوش مصنوعی، یادگیری زبان های برنامه نویسی مانند Python، R، Java و C++ برای ساخت و پیاده سازی مدل ها بسیار مهم است.

جبر خطی، احتمالات و آمار: برای درک و پیاده‌سازی مدل‌های مختلف هوش مصنوعی – مانند مدل‌های مارکوف پنهان، بی‌بی‌سابقه، مدل‌های مخلوط گاوسی، و تجزیه و تحلیل تفکیک خطی – باید دانش دقیقی از جبر خطی، احتمال و آمار داشته باشید.

فن آوری های داده های بزرگ: مهندسان هوش مصنوعی با حجم زیادی از داده‌ها کار می‌کنند، که می‌تواند جریان یا داده‌های سطح تولید در زمان واقعی در ترابایت یا پتابایت باشد. برای چنین داده‌هایی، این مهندسان باید درباره Spark و دیگر فناوری‌های کلان داده بدانند تا آن را درک کنند. در کنار آپاچی اسپارک، می توان از سایر فناوری های داده های بزرگ مانند Hadoop، Cassandra و MongoDB نیز استفاده کرد.

الگوریتم ها و چارچوب ها: درک نحوه عملکرد الگوریتم‌های یادگیری ماشینی مانند رگرسیون خطی، KNN، Naive Bayes، Support Vector Machine و دیگران به شما کمک می‌کند مدل‌های یادگیری ماشین را به راحتی پیاده‌سازی کنید. علاوه بر این، برای ساخت مدل‌های هوش مصنوعی با داده‌های بدون ساختار، باید الگوریتم‌های یادگیری عمیق (مانند شبکه عصبی کانولوشن، شبکه عصبی تکراری و شبکه متخاصم مولد) را درک کرده و آنها را با استفاده از یک چارچوب پیاده‌سازی کنید. برخی از چارچوب های مورد استفاده در هوش مصنوعی عبارتند از PyTorch، Theano، TensorFlow و Caffe.

مهارت های فردی

تفاوت بین مهندسان موفق و کسانی که تلاش می کنند ریشه در مهارت های نرم آنها دارد. اگرچه مهندس هوش مصنوعی بودن در درجه اول یک شغل فنی است، اما توانایی برقراری ارتباط موثر با دیگران، مقابله با مشکلات، سازماندهی موثر زمان و همکاری با دیگران عوامل کلیدی هستند که تعیین می کنند پروژه با موفقیت تکمیل و تحویل شود یا خیر.

مهارت های ارتباطی: طیف وسیعی از افراد با سطوح مختلف شایستگی وجود دارد که مهندسان هوش مصنوعی باید با آنها صحبت کنند. فرض کنید که شرکت شما از شما می خواهد که یک مدل هوش مصنوعی جدید را ایجاد و به هر بخش در داخل شرکت ارائه دهید. اگر می خواهید افکار و مفاهیم پیچیده را به مخاطبان گسترده ای منتقل کنید، احتمالاً می خواهید توانایی های ارتباطی نوشتاری و گفتاری خود را تقویت کنید.

توانایی حل مسئله: برای اینکه یک دانشمند داده یا مهندس نرم افزار موفق باشید، باید بتوانید خلاقانه فکر کنید و مشکلات را حل کنید. از آنجایی که هوش مصنوعی به دنبال حل مشکلات در زمان ظهور است، نیاز به توسعه مهارت‌های حل مسئله دارد که هم حیاتی و هم خلاق هستند.

تخصص دامنه: مهندسان در زمینه یادگیری ماشینی باید هم خواسته‌های شرکت و هم انواع موانعی را که طراحی‌هایشان برطرف می‌کند، بشناسند تا بتوانند برنامه‌های خودگردان و راه‌حل‌های بهینه‌سازی مورد استفاده سازمان‌ها و مشتریان را ایجاد کنند. فقدان تخصص در زمینه مربوطه ممکن است به پیشنهاداتی نادرست، کار ناقص و مدلی که ارزیابی آن دشوار است منجر شود.

مدیریت زمان: مهندسان در زمینه هوش مصنوعی باید بین نیازهای چند ذینفع و نیاز به انجام تحقیق، سازماندهی و برنامه ریزی پروژه ها، ایجاد نرم افزار و آزمایش کامل آن تعادل برقرار کنند. توانایی مدیریت موثر زمان برای تبدیل شدن به عضوی سازنده در تیم ضروری است.

کار گروهی: اعضای انجمن های هوش مصنوعی و فناوری اطلاعات اغلب با یکدیگر همکاری می کنند. توانایی عملکرد موفق و سازنده در یک تیم یک مهارت ارزشمند است. ممکن است از شما خواسته شود که با گروه های کوچک و بزرگ برای دستیابی به اهداف پیچیده کار کنید. در نظر گرفتن نظرات دیگران و ارائه نظرات خود از طریق ارتباط واضح و مختصر ممکن است به شما کمک کند تا به عضوی موفق در یک تیم تبدیل شوید.

هوش تجاری: اکثر مشکلات مربوط به مدیریت یک سازمان ممکن است با ابتکارات موفق هوش مصنوعی حل شود. اگر هوش تجاری داشته باشید، می‌توانید ایده‌های فناوری خود را به سرمایه‌گذاری‌های تجاری سازنده تبدیل کنید. شما ممکن است تلاش کنید تا یک درک اساسی از نحوه عملکرد شرکت ها، مخاطبانی که به آنها ارائه می دهند و رقابت درون بازار، بدون توجه به بخشی که در حال حاضر در آن مشغول به کار هستید، ایجاد کنید.

توانایی تفکر انتقادی: مدل‌های خلاقانه هوش مصنوعی و راه‌حل‌های فناوری ممکن است نیاز به ارائه پاسخ‌های متعدد برای یک موضوع داشته باشند. شما همچنین باید به سرعت حقایق داده شده را ارزیابی کنید تا نتیجه گیری های منطقی داشته باشید. شما می توانید بسیاری از این قابلیت ها را در حین کسب مدرک لیسانس خود به دست آورید و تقویت کنید، اما در صورت تمایل ممکن است به دنبال تجربیات و فرصت های اضافی برای گسترش استعدادهای خود در این زمینه باشید.

توسعه رشته مهندسی هوش مصنوعی

مهندسی هوش مصنوعی به عنوان یک رشته در حال حاضر در سازمان ها و موسسات مختلف در حال شکل گیری است.

مهندسی هوش مصنوعی زمینه ای از تحقیق و عمل است که اصول مهندسی سیستم، مهندسی نرم افزار، علوم کامپیوتر و طراحی انسان محور را برای ایجاد سیستم های هوش مصنوعی مطابق با نیازهای انسان برای نتایج ماموریت ترکیب می کند

هوش مصنوعی انسان محور

کلید اجرای هوش مصنوعی در زمینه، درک عمیق افرادی است که از این فناوری استفاده خواهند کرد. این ستون به بررسی نحوه طراحی سیستم‌های هوش مصنوعی برای همسویی با انسان‌ها، رفتارها و ارزش‌های آن‌ها می‌پردازد.

هوش مصنوعی مقیاس پذیر

سیستم‌های هوش مصنوعی مؤثر برای توسعه نیاز به سرمایه‌گذاری کلان زمان و پول دارند. این ستون بررسی می‌کند که چگونه زیرساخت‌ها، داده‌ها و مدل‌های هوش مصنوعی ممکن است در دامنه‌های مشکل و استقرار مجدد استفاده شوند.

هوش مصنوعی قوی و ایمن

یکی از بزرگ‌ترین چالش‌های پیش روی پذیرش گسترده فناوری‌ها و سیستم‌های هوش مصنوعی، دانستن این موضوع است که سیستم‌های هوش مصنوعی زمانی که خارج از محیط‌های توسعه، آزمایشگاه و آزمایش کاملاً کنترل‌شده مستقر شوند، همانطور که انتظار می‌رود، کار خواهند کرد. این ستون به بررسی نحوه توسعه و آزمایش سیستم‌های هوش مصنوعی انعطاف‌پذیر می‌پردازد.

راهنمای کامل مهندسی هوش مصنوعی

هوش مصنوعی (AI) به هر کجا که نگاه کنید وجود دارد: تلفن های همراه، ماشین ها، کامپیوترها، تلویزیون ها و بیمارستان ها. ماشین‌ها که برای تقلید از رفتار انسان ساخته شده‌اند، کارهایی را انجام می‌دهند که یا برای انسان خیلی سخت است، یا ما به سادگی نمی‌خواهیم انجام دهیم. بحث در مورد تصاحب مشاغل توسط هوش مصنوعی یک موضوع داغ است. با این حال یک چیز مسلم است. پشت AI گروهی از متخصصان با مهارت بالا قرار دارند که سخت تلاش می کنند تا خواسته های هوش مصنوعی ما را برآورده کنند. مهندسی هوش مصنوعی چیست و چه کسانی ماشین های هوشمند را ایجاد می کنند؟

تبدیل شدن به یک مهندس هوش مصنوعی مستلزم مهارت های اولیه کامپیوتر، فناوری اطلاعات (IT) و ریاضی است، زیرا اینها برای مانور برنامه های هوش مصنوعی حیاتی هستند. در اینجا نحوه شروع مهندسی هوش مصنوعی آورده شده است.

1. مهارت های مورد نیاز را بیاموزید.

شما باید مهارت های فنی خود را ایجاد کنید، از جمله دانش ابزارهایی که مهندسان هوش مصنوعی معمولاً از آنها استفاده می کنند.

برنامه نویسی: شما می خواهید زبان های برنامه نویسی مانند پایتون، R، جاوا و سی پلاس پلاس را یاد بگیرید تا بتوانید مدل ها را بسازید و پیاده سازی کنید.

احتمال، آمار و جبر خطی: اینها برای پیاده سازی مدل های مختلف هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی مورد نیاز هستند.

فناوری‌های کلان داده: مهندسان هوش مصنوعی با مقادیر زیادی داده کار می‌کنند، بنابراین برای مدیریت همه آن‌ها باید Apache Spark، Hadoop و MongoDB را بشناسید.

الگوریتم‌ها و چارچوب‌ها: شما می‌خواهید الگوریتم‌های یادگیری ماشینی مانند رگرسیون خطی و Naive Bayes و همچنین الگوریتم‌های یادگیری عمیق مانند شبکه‌های عصبی مکرر و شبکه‌های متخاصم مولد را درک کنید و بتوانید آنها را با یک چارچوب پیاده‌سازی کنید. چارچوب های رایج هوش مصنوعی شامل Theano، TensorFlow، Caffe، Keras و PyTorch هستند.

2. برای مشاغل درخواست دهید.

وقتی تجربه کمی در زمینه ای ندارید، درخواست برای شغل می تواند ترسناک باشد. اما ممکن است مفید باشد که بدانید افراد هر روز برای مشاغلی بدون تجربه استخدام می شوند. راه های زیادی مثل دوره آموزش پایپینگ برای افزایش رزومه برای موفقیت در جستجوی کار وجود دارد. برای مشاغل مهندسی هوش مصنوعی، می‌خواهید پروژه‌های خاصی را که برای مشاغل یا کلاس‌هایی روی آن‌ها کار کرده‌اید برجسته کنید که درک وسیع شما از مهندسی هوش مصنوعی را نشان می‌دهد.

هنگامی که برای شغل درخواست دادید، امیدواریم مصاحبه ای دریافت کنید. اگر برای ده‌ها شغل درخواست می‌کنید و جوابی نمی‌شنوید، دلسرد نشوید  علم داده به طور کلی یک زمینه شغلی مورد تقاضا (و پرسود) است که شرکت‌ها می‌توانند صدها درخواست برای یک شغل دریافت کنند.

آماده شدن برای مصاحبه نیاز به تمرین و آمادگی دارد، به ویژه برای مشاغل فنی مانند مهندس هوش مصنوعی. شما می خواهید مهارت های مصاحبه خود را تقویت کنید، بنابراین می توانید به مدیران استخدام ثابت کنید که برای این کار عالی هستید. از شما انتظار می رود که استدلال خود را برای توسعه، استقرار و مقیاس بندی الگوریتم های خاص توضیح دهید. این مصاحبه‌ها می‌توانند بسیار فنی باشند، بنابراین مطمئن شوید که می‌توانید به وضوح توضیح دهید که چگونه یک مشکل را حل کرده‌اید و چرا آن را به این طریق حل کرده‌اید.

3. تجربه کاری کسب کنید.

ممکن است چندین دور مصاحبه وجود داشته باشد، حتی برای یک موقعیت اولیه یا کارآموزی. اما اگر شغلی پیدا کردید، وقت آن است که خودتان را ثابت کنید و تا حد امکان یاد بگیرید. شما می‌توانید مهارت‌هایی  را که آموخته‌اید برای ارائه بینش‌های تجاری و راه‌حل‌هایی که می‌توانند زندگی مردم را تغییر دهند، چه در مراقبت‌های بهداشتی، سرگرمی، حمل‌ونقل یا تولید محصولات مصرفی، به کار ببرید.

نکاتی در مورد چگونگی تبدیل شدن به یک مهندس هوش مصنوعی

تبدیل شدن به یک مهندس هوش مصنوعی یک کار چالش برانگیز است. علاوه بر داشتن دانش عمیق در علوم کامپیوتر، یک مهندس هوش مصنوعی باید برای یک شرکت سازگار و ارزشمند باشد. در اینجا چند نکته وجود دارد که می تواند شما را به سمت هدفتان راهنمایی کند:

1. آموزش: بسیاری از آگهی های شغلی برای موقعیت مهندس هوش مصنوعی نیاز به مدرک کارشناسی ارشد دارند. در عین حال، بسیاری از آگهی‌های شغلی به منعطف بودن اشاره می‌کنند. برخی از مدارک مورد نظر کارفرمایان عبارتند از:

1. علوم کامپیوتر
2. آمار
3. ریاضیات
4. مهندسی برق
5. تجهیزات ثابت
6. فیزیک
7. اقتصاد

2. مهارت ها و مفاهیم فنی: اگر می خواهید مهندس هوش مصنوعی شوید، تقویت مهارت های فنی خود بسیار مهم است. برنامه نویسی، چرخه عمر توسعه نرم افزار، مدولار بودن، و آمار و ریاضیات برخی از مهارت های مهمی هستند که باید در حین اخذ مدرک بر روی آنها تمرکز کرد. علاوه بر این، مهارت‌های فنی ضروری در داده‌های بزرگ و خدمات ابری نیز مفید هستند.

3. تجربه: داشتن تجربه در مهندسی هوش مصنوعی برای یافتن موقعیت مناسب بسیار مهم است. شروع به کار در یک شرکت به عنوان کارآموز می تواند کمک کننده باشد. اکثر پیشنهادات از سوی شرکت های بزرگ با بیش از 10000 کارمند ارائه می شود. علاوه بر این، بیشتر آگهی‌های شغلی مربوط به فناوری اطلاعات و صنایع خرده‌فروشی و عمده‌فروشی است. همچنین تعداد قابل توجهی از موقعیت های شغلی باز در مشاوره و تجارت، آموزش و خدمات مالی وجود دارد. این اطلاعات می تواند در یافتن موقعیت های سطح ابتدایی کمک کند.

4. موقعیت جغرافیایی: یافتن موقعیت های شغلی فناوری به معنای دنبال کردن شرکت های فناوری است. در حالی که بسیاری از شرکت های فناوری در ایالات متحده مستقر هستند، شرکت های بزرگ بسیاری نیز در سراسر جهان وجود دارند. علاوه بر این، استارت آپ های فناوری یک جنبش جهانی هستند. این بدان معناست که شما می توانید یک موقعیت مهندسی هوش مصنوعی در اکثر کشورها پیدا کنید. با این وجود، ایالات متحده دارای تعداد زیادی موقعیت مهندسی هوش مصنوعی است.

5. آموزش مداوم: ادامه تحصیل در هر صنعتی مفید است. گذراندن دوره‌هایی در زمینه تحول دیجیتال، فناوری مخرب، رهبری و نوآوری، راه‌حل‌های تاثیرگذار و آگاهی فرهنگی می‌تواند به شما در پیشرفت شغلی به عنوان یک مهندس هوش مصنوعی کمک کند.

منابع:

https://professionalprograms.mit.edu/blog/technology/artificial-intelligence-engineering/

https://www.coursera.org/articles/ai-engineer

https://www.sei.cmu.edu/our-work/artificial-intelligence-engineering/