Lộ trình trở thành một kỹ sư AI

Hôm nay mình viết bài này để có thể lưu lại dòng thời gian mà mình đã tự học và trải nghiệm từ thực tế chia sẻ mọi nguời có cái nhìn tổng quan hơn về quá trình phát triển sự nghiệm trở thành một kỹ sư AI

AI là một lĩnh vực kỹ thuật phần mềm để tạo ra các chương trình hoặc máy móc thể hiện cái nhìn sâu sắc của con người và đang phát triển với tốc độ nhanh chóng. Bất kể là chọn nguồn tin tức của bạn, các mục trong danh sách Google hay nguồn cấp dữ liệu Facebook, AI đều thực hiện trách nhiệm của mình một cách hoàn hảo. Ít nhiều, AI Engineer là nghiên cứu về các loại máy móc có thể khám phá ra câu trả lời cho các trường hợp khẩn cấp như một con người.

Từ chỉ mục web cho đến phương tiện tự lái, AI đã và đang là tâm điểm của những hoạt động không thể tưởng tượng được. Theo dự đoán, trí tuệ nhân tạo sẽ bão hòa cuộc sống hàng ngày của bạn vào năm 2025.

Theo Glassdoor, mức thù lao bình thường hàng năm của một kỹ sư AI là 114.121 đô la ở Hoa Kỳ và ₹ 765.353 ở Ấn Độ. Việc trả lương có thể tương phản trong một vài hiệp hội và với thông tin và khả năng, bạn sẽ phải bàn.

Các công ty lớn thuê kỹ sư AI ở Ấn Độ bao gồm:

1. NVidia
2. Google
3. Accenture
4. Amazon
5. Uber
6. Facebook
7. Netflix
8. Tesla

Ngoài ra, các công việc Trí tuệ nhân tạo sẽ là một trong những công việc phát triển nhanh nhất trong lĩnh vực đổi mới. Điều này sẽ dẫn đến việc tạo ra khả năng chuyên nghiệp hơn cho những người có năng khiếu AI chính xác. Trí thông minh mô phỏng Các nghề kỹ sư được trả lương là một trong những nghề tốt nhất trên hành tinh. Với mối quan tâm ngày càng tăng trong lĩnh vực AI, câu hỏi cơ bản trở thành, làm thế nào để trở thành một kỹ sư AI?

Mình sẽ cố gắng tóm gọn trả lời trong bài viết này

Trí tuệ nhân tạo là gì? (Artificial Intelligent) AI là công nghệ sử dụng máy móc thu được từ việc học các thông tin và hoạt động trong quá khứ để bắt chước các hành động hoặc suy nghĩ của bộ não con người nếu nó được đặt trong một tình huống tương tự. Đó là khả năng của khung PC để phản ánh hành vi của con người. Máy móc thể hiện loại kiến thức này, có thể tương phản với cái nhìn sâu sắc đặc trưng mà con người và sinh vật thể hiện.

Với dữ liệu mới này, máy móc có thể tự sửa đổi để các vấn đề không tái phát, cũng như thực hiện bất kỳ thay đổi cơ bản nào phù hợp với việc xử lý các nguồn thông tin mới. Cuối cùng, máy móc có thể thực hiện các công việc vặt giống như con người.

Kỹ sư AI là ai? Trước tiên, chúng ta nên hiểu rằng nếu bạn xây dựng sự nghiệp trong lĩnh vực AI, bạn sẽ phục vụ những vai trò gì:

1. Nhà nghiên cứu Máy học (Researcher Machine Learning) Công việc này bao gồm việc điều tra mặt giả thuyết của AI. Vai trò này liên quan đến việc tạo điều kiện thúc đẩy cải tiến đổi mới hoặc áp dụng nó vào các lãnh vực mới. Họ thường là Thạc sĩ hoặc Tiến sĩ.

2. Giám đốc chương trình (Program Manager) Các kiến trúc sư này áp dụng AI vào một bộ thông tin nhất định. Lập trình vững chắc và năng khiếu công nghệ là bắt buộc cho công việc này.

3. Kỹ sư phân tích thông tin và khai thác dữ liệu (Information Analysis and Data Mining Engineers) Mô hình hóa và tạo ra các khung học tập sâu sắc để nhận thức và lập luận với các thiết kế.

4. Kỹ sư AI (Ai Engineer) Điều này am hiểu mọi thứ khác liên quan đến AI - ví dụ: các ứng dụng AI rõ ràng trong ngành. Vào cuối ngày, sử dụng và áp dụng các phương pháp AI để thực hiện công việc hoặc giải quyết các vấn đề trong môi trường kinh doanh.

Vậy các bước để trở thành Kỹ sư AI là gì?

1. Học cho xong đại học và nhận tấm bằng đại học cho ba mẹ vui Phần này thì mình cũng chưa chắc lắm ^^

2. Xây dựng kiến thức cho bản thân

Để có thể làm việc và trở thành một kỹ sư Ai được mọi người công nhận chúng ta cần phải hoàn thành và sưu tâp cho bản thân những kiến thức sau đây

1.1. Ngôn ngữ lập trình Bạn phải có bí quyết tuyệt vời về các ngôn ngữ lập trình, ví dụ: Python, R, Java, C ++, v.v. Điều cơ bản là phải hiểu rõ các lớp và cấu trúc thông tin. Đôi khi, chỉ có thông tin về những tiến bộ này có thể không làm được điều đó. Bạn có thể chạy qua các hoạt động mà bạn phải sử dụng thông tin thiết bị để nâng cấp. Bạn sẽ cảm thấy thoải mái với các phép tính cần thiết, các lớp, bộ nhớ bảng và kết nối.

1.2. Kiến thức thống kê Đến với thông tin thực tế, bạn nên làm quen với framework, vectơ và mạng tăng cường. Trong trường hợp bạn có hiểu biết về tích phân. Thông tin chi tiết sẽ mang lại rất nhiều điều. Ở bất kỳ tỷ lệ nào, hãy đảm bảo bạn biết về độ phân tán Gaussian, means. Tương tự như vậy, bạn cũng nên hiểu rõ về Xác suất để hiểu các mô hình như:

a. Guileless Bayes b. Gaussian Mixture Models c. Shrouded Markov Models

1.3. Toán ứng dụng trong Máy học Để trở thành một kỹ sư AI hiệu quả, bạn nên có thông tin bên trong và bên ngoài về giả thuyết tính toán và cách tính toán hoạt động. Trí óc do con người tạo ra sẽ đòi hỏi bạn phải biết các môn học. Chúng bao gồm Gradient Descent, Lagrange, Lập trình bậc hai, vi phân từng phần, v.v. Phép toán này có thể có vẻ phức tạp ngay từ đầu nếu bạn đã rời xa nó một thời gian. Sẵn sàng, Máy học và Trí tuệ nhân tạo được báo cáo toán học nhiều hơn đáng kể so với những thứ như cải tiến giao diện người dùng.

1.4. Xử lý ngôn ngữ tự nhiên Xử lý ngôn ngữ đặc trưng hợp nhất hai trong số các lĩnh vực quan trọng của Học máy và Trí tuệ nhân tạo: Ngôn ngữ học và Khoa học máy tính. Cơ hội để bạn làm việc với nội dung hoặc âm thanh hoặc video là rất cao. Theo những dòng này, điều quan trọng là phải có quyền lực lớn đối với các thư viện như Gensim, NLTK và các phương pháp như word2vec. 1.5. Học sâu và mạng thần kinh Đôi khi, chúng tôi có thể yêu cầu Học máy đối với các bài tập gây khó chịu một cách phi lý cho mọi người để viết mã một cách hợp pháp. Đây là nơi xuất hiện của các hệ thống thần kinh. Các hệ thống thần kinh được thiết kế theo bộ não của con người, có thể nhận biết các ví dụ số phụ thuộc vào thông tin xúc giác.

Thế giới Trí tuệ nhân tạo thường có các hệ thống thần kinh một lớp tiên tiến cho đến các hệ thống thần kinh Học sâu. Trong các hệ thống này, thông tin được trải qua nhiều lớp để xác nhận ví dụ ngày càng phức tạp. Hệ thống thần kinh sâu sắc là phương pháp chính xác nhất để giải quyết các vấn đề phức tạp. Chúng tương tự như Dịch thuật, Nhận dạng giọng nói và Phân loại hình ảnh, đảm nhận một công việc quan trọng trong AI.

1.6. SPARK Spark là một công cụ phân tích chủ yếu được sử dụng để xử lý dữ liệu liên quan đến các bộ dữ liệu lớn. Nó cung cấp các API cấp đáng kể trong Scala, Java, Python và R và một động cơ được nâng cấp hỗ trợ các sơ đồ tính toán chung để điều tra thông tin. Nó cũng tạo cơ sở cho sự sắp xếp phong phú của các thiết bị cấp quan trọng hơn bao gồm Spark SQL cho SQL và DataFrames, MLlib cho AI, GraphX ​​để chuẩn bị biểu đồ và Truyền có cấu trúc để xử lý luồng.

1.7. Công nghệ dữ liệu lớn Công nghệ dữ liệu khổng lồ có thể được mô tả như một Tiện ích-Phần mềm nhằm phân tích, xử lý và trích xuất thông tin từ một tập dữ liệu khổng lồ.

Phần mềm xử lý dữ liệu truyền thống không bao giờ có thể quản lý điều này. Chúng ta cần Công nghệ xử lý dữ liệu lớn để Phân tích thước đo khổng lồ này về thông tin Cơ hội thực và nghĩ đến Kết luận và Dự đoán để giảm bớt những nguy hiểm sau này. Các công nghệ dữ liệu lớn quan trọng nhất bao gồm Hadoop, Pesto, MongoDB, v.v.

3. Kỹ năng kinh doanh cần thiết để trở thành kỹ sư trí tuệ nhân tạo

Vì vậy, để xây dựng sự nghiệp trong lĩnh vực AI, bạn cũng phải sở hữu một số kỹ năng mềm ngoài những kỹ năng đã nêu ở trên. Các kỹ năng mềm này bao gồm:

1. Sáng tạo lý luận Điều rất quan trọng đối với một kỹ sư AI là phải có kỹ năng lập luận sáng tạo. Phát triển AI là tất cả về tư duy vượt trội, sáng tạo mà lý luận đổi mới là điều bắt buộc. Như một câu nói Einstein: "Logic sẽ đưa chúng ta từ điểm A đến điểm B. Trí tưởng tượng sẽ đưa chúng ta tới mọi nơi"

2. Kỹ năng giải quyết vấn đề AI là một phương pháp để giải quyết các vấn đề phức tạp mà con người phải đối mặt. Để phát triển công nghệ như vậy, kỹ năng giải quyết vấn đề rất quan trọng mình phải giải quyết trước cả AI nhận ra điều đó. Hì tính ra mình phải có bộ não siêu phàm nhỉ, không đâu mình sẽ người đưa ra hướng đi và chính AI sẽ hiểu và tự thực hiện theo hướng đi mình đưa ra ban đầu

3. Khả năng làm việc theo nhóm Làm việc nhóm là một đức tính không thể thiếu. Trong ngành công nghệ cũng vậy, những người làm việc theo nhóm luôn được ưu tiên rất cao. Thật ra một nhóm tốt thì tất cả phải đòng lòng và hiểu bản thân của mình, tránh hiện tượng kìm nén kiến thức riêng bản thân. Thông tin ngành: Để làm việc trong bất kỳ ngành nào, điều quan trọng là phải có kiến thức toàn diện về ngành đó và những thứ liên quan đến ngành đó. Điều này cũng xảy ra với các kỹ sư AI.

Tóm cái cái mỏm lại là Trở thành một kỹ sư AI đòi hỏi sự siêng năng và lòng khoan dung. Trong trường hợp bạn tận tâm và tận lực, bạn có thể theo đuổi một công việc tuyệt vời trong lĩnh vực AI sinh lợi. Giống như việc học mọi kỹ năng khác, Thực hành cũng là điều cốt yếu để học AI. Bạn càng thực hành nhiều, bạn càng trở nên tốt hơn.

Mình sẽ post một bài viết tiếp theo vào đầu tuần sau nhé!