През следващите 10 години, Българската държава ще инвестира 170 милиона лева в Института по Компютърни Науки, Изкуствен Интелект и Технологии – INSAIT, който е създаден в партньорство между Софийския университет и два от водещите технологични университети в света – швейцарските ETH Zurich и EPFL. Това е една отлична възможност за разивитие на технологиите и осигуряване на работни места за изкуствен интелект в България.
Някои от водещите световни технологични компании като Google, DeepMind и Amazon Web ще инвестират над 12 млн. лв. през следващите 3 години. Освен това институтът е привлякъл финансиране в размер на 14 млн. лв., от местни български предприемачи и инвеститори в областта на ИТ технологиите.
Това ще осигури добър потенциал за България и със сигурност ще увеличи нуждата от таланти в областта на изкуствения интелект в страната. В тази статия са разгледани видовете работни места за Изкуствен Интелект, които ще бъдат създадени, и нужните умения за тях.
Покачващата се популярност на ИИ
ИИ разработва интелигентен софтуер и системи според начина, по който човешкият ум мисли, учи, взема решения и решава проблеми. Той позволява на машините да изпълняват функции, подобни на човешките, като се учат чрез опит.
ИИ е широк термин, обхващащ общия изкуствен интелект, машинното обучение, експертните системи, извличане на данни и др. В съвременния свят възможностите на ИИ са широко търсени в различни индустрии – игри, роботика, софтуер за разпознаване на лица, оръжия, разпознаване на реч, визуално разпознаване, експертни системи и търсачки.
Най-Важните Умения за работа с Изкуствен Интелект
Има различни умения, които трябва да овладеете,
като всяко едно от тях изисква обучение. Тъй като в областта на Изкуствения Интелект има голямо разнообразие от кариерни възможности, знанието за това кои умения са най-търсени може да ви помогне да попаднете на желаната работа. Най-общият фактор във всички тези области е, че всички те изискват голям опит в областта на математиката и научните теми.
Ето, кои са основните умения в областта на изкуствения интелект, които трябва да притежавате:
- Езици за програмиране
- Линейна алгебра и статистика
- Техники за обработка на сигнали
- Архитектури на невронни мрежи
Важни Езици за програмиране за ИИ
- Python е широко използван в ИИ и машинното обучение, поради своята семплост, надежност на кода и по-бързо изпълнение
- Java също се използва доста в ИИ, за изработка на картографи и редуктори, интелигентно програмиране, генетично програмиране, алгоритми за търсене, невронни мрежи, ML решения и други.
- R: Нужен ви е R за статистически изчисления, цифров анализ, машинно обучение, невронни мрежи и други. R позволява да събирате и организирате набори от данни, да прилагате ML и статистически функции, да използвате матрични трансформации и линейна алгебра за обработка на данни.
- C++ се използва в ИИ, за процедурно програмиране и манипулиране на хардуерни ресурси.
Освен езиците за програмиране, трябва да имате познания и от различни рамки и библиотеки. Това ще ви помогне да пишете качествен код с по-голяма скорост. Някои от най-полезните в областта на изкуствения интелект са TensorFlow, SciPy, NumPy, Scikit-learn, Apache Spark, PyTorch и други.
Линейна алгебра и статистика
- Линейната и абстрактната алгебра, са в основата на много части на изкуствения интелект, като машинното обучение и компютърното зрение.
- Статистиката включва събиране, тълкуване и анализ на данни и съвпада с науката за данните.
- Вероятности: За да направите добра кариера в областта на изкуствения интелект, трябва да имате добри познания за вероятностите и разпределението на вероятностите.
- Графики: В изкуствения интелект е необходимо да знаете как да разглеждате графики и да разбирате какво предават те.
Техники за Обработка на Сигнали
Обработката на сигнали може да включва времево-честотен анализ, конволюция, Aнализ на Фурие и други концепции на ИИ. Приложенията на обработката на сигнали, са извличане на признаци като разпознаване на реч и разбиране на изображения, обработка на аудиосигнали като в музиката или представяне на реч.
Архитектура на Невронни Мрежи
Невронните мрежи имитират поведението на човешкия мозък, за да разрешават сложни проблеми. Те се използват за адаптивно управление, прогнозно моделиране, регресионен анализ, разпознаване на образи, обработка на данни и приложения за обучаване. Някои примери за използването са разпознаване на реч, управление на превозни средства, игри като шах или състезания, разпознаване на последователности и модели, медицинска диагностика, извличане на данни, финансови приложения, филтриране на спам по електронна поща и др.
Популярни Работни Места за Изкуствен Интелект в България
Инженер по Машинно Обучение
Инженерите, занимаващи се с машинно обучение, трябва да притежават силни софтуерни умения, да могат да прилагат прогнозни модели и да използват обработка на естествен език, докато работят с огромни масиви от данни. Също така, от инженерите по машинно обучение се очаква да познават методологията за разработване на софтуер, гъвкавите практики и пълния набор от съвременни инструменти за разработване на софтуер.
Предпочитани квалификации: съвременни езици за програмиране като Python, Java и Scala.
Учени по Роботика
Роботите могат да автоматизират работата, но изискват програмисти, които да работят зад кулисите, за да гарантират доброто им функциониране. Науката за роботи се използва за многобройни функции от космическите изследвания, здравеопазването, сигурността и много други научни области.
Предпочитани квалификации: Висша математика, физически науки, биология, компютърни науки, компютърно подпомагано проектиране и чертане (CADD), физика, динамика на флуидите и материалознание, както и свързани с тях сертификати за изкуствен интелект.
Учен по Данни
Учените, занимаващи се с данни, събират, анализират и интерпретират големи обеми от данни, като използват машинно обучение и прогнозен анализ, за да получат информация, надхвърляща статистическия анализ.
Предпочитани квалификации: Задълбочени познания по SAS и R, кодиране в Python, платформата Hadoop, опит в работата с облачни инструменти като S3 на Amazon и способност за разбиране на неструктурирани данни.
Учен Изследовател
Ученият изследовател е експерт в множество дисциплини на изкуствения интелект, включително машинно обучение, компютърна статистика и приложна математика, включително дълбоко обучение, графични модели, обучение с утвърждение, компютърно възприятие, обработка на естествен език и представяне на данни.
Предпочитани квалификации: Паралелни изчисления, изкуствен интелект, машинно обучение, познаване на алгоритми и разпределени изчисления, както и сравнителен анализ.
Разработчик на Бизнес Анализ
Основната задача е да се анализират сложни данни и да се търсят актуални бизнес и пазарни тенденции, като по този начин се повишава рентабилността и ефективността на организацията.
Предпочитани квалификации: Проектиране на хранилища за данни, извличане на данни, познаване на BI технологии, SQL заявки, SQL Server Reporting Services (SSRS) и SQL Server Integration Services (SSIS) и популярни сертификати за наука за данните.
