Dieser Inhalt wurde am 9. Juli 2020 aktualisiert
Wenn wir das Wort “Künstliche Intelligenz”, digitale Assistenten, chatbots, Roboter und selbstfahrende Autos sind das, was uns in den Sinn kommt. Dies sind einige echte Beispiele für künstliche Intelligenz, leistungsstark und interessant. Im Gegensatz zu anderen Technologien werden wir auch 2020 und darüber hinaus die Fortschritte von KI und ML sehen.wenn wir das Wort “Künstliche Intelligenz” hören, fallen uns digitale Assistenten, Chatbots, Roboter und selbstfahrende Autos ein. Dies sind einige echte Beispiele für künstliche Intelligenz, leistungsstark und interessant. Im Gegensatz zu anderen Technologien werden wir auch 2020 und darüber hinaus die Fortschritte von KI und ML sehen.
Es gibt andere Technologien, die stetig wachsen werden, aber Technologien wie Deep Learning und maschinelles Lernen werden uns schleichen. Inzwischen glauben viele CEOs, dass KI größer sein wird als die Internetrevolution.

Trotz der überwältigenden KI-Updates müssen Unternehmen noch KI-Initiativen einführen. KI ist hier, um die Art und Weise, wie wir arbeiten und leben, zu verändern. KI-Systeme können das Auftreten menschlicher Fehler minimieren.
KI ist hier, um Arbeitsplätze zu schaffen und nicht zu zerstören.
Laut Gartner soll KI bis Ende 2020 2,3 Millionen Arbeitsplätze schaffen, was zu einem Nettogewinn von 500.000 potenziell neuen Arbeitsplätzen führt. Und angesichts der COVID-19-Krise werden die Beschäftigungsmöglichkeiten für KI-Mitarbeiter zwangsläufig stark steigen.
Der globale wirtschaftliche Status ist nicht derselbe, aber KI-Talente können positiv bleiben.
- Laut der International Data Corporation (IDC) wird erwartet, dass die Zahl der KI-Jobs in diesem Jahr weltweit um 16 Prozent wachsen wird.Der Bericht von Gartner erwähnt auch, dass 85 Prozent der KI-Experten glauben, dass die Branche in den letzten Jahren diversifizierter geworden ist.
Angesichts der Tatsache, dass Unternehmen in allen Sektoren begonnen haben, KI und ML zu nutzen, ist es offensichtlich, dass Fachleute, die mit diesen Technologien vertraut sind, über 2020 hinaus sehr gefragt sein werden.
Wird KI die nächste digitale Grenze sein?
Die Pandemie hat Millionen von Arbeitsplätzen zerstört, doch große Giganten erweitern den Einsatz von KI. Ein Bericht von McKinsey aus dem Jahr 2017 prognostizierte, dass bis 2030 ein Drittel der Arbeitnehmer in den USA durch Automatisierung und Roboter ersetzt wird. Ereignisse wie die Pandemie werden sich sicherlich jederzeit ändern. Aber es liegt am Menschen zu entscheiden, wie er diese Technologie in die Welt integrieren möchte.
2020 ist in der Tat eine offene Tür für Fachleute, die sich bereits mit KI beschäftigen.
- Laut Gartner werden etwa 30 Prozent aller B2B-Unternehmen KI einsetzen, um mindestens einen ihrer Verkaufsprozesse zu verbessern.
- Laut Demandbase sagen 80 Prozent der Führungskräfte im B2B-Marketing, dass KI die Marketingbranche bis Ende 2020 revolutionieren wird.IDC prognostiziert, dass 75 Prozent der kommerziellen Apps bis 2021 KI nutzen werden.
Aber eine Umfrage von O’Reilly besagt, dass es einen Mangel an Talenten in KI-Fähigkeiten gibt und es das größte Hindernis für die KI-Einführung ist. Die Hauptsorge für die KI-Krise liegt in den akademischen und Schulungsprogrammen, die nicht mit den aktuellen Branchentrends übereinstimmen. Unternehmen brauchen nicht nur Fachleute, die sich mit KI-Technologien auskennen, sondern auch Mitarbeiter, die agil sind und ihre Fähigkeiten im Laufe der Zeit ändern.
Eine Karriere in der künstlichen Intelligenz ist keine Einheitsgröße.
Wenn Sie also daran interessiert sind, eine Karriere in der künstlichen Intelligenz zu beginnen, finden Sie hier eine Anleitung, der Sie heute folgen können:
Künstliche Intelligenz ist ein Bereich der Informatik und wird manchmal als maschinelle Intelligenz bezeichnet. In einfachen Worten, KI ist ein Bereich in der Informatik, der der Maschine beibringt, wie man den menschlichen Geist versteht und wie Menschen reagiert. KI zielt darauf ab, Maschinen zu bauen, die denken, sich verhalten und verstehen können, wie Menschen es tun.
Inmitten all des Tumults ebnet die KI bereits den Weg in eine Phase, in der redundante Jobrollen durch intelligente Geräte und Automatisierung ersetzt werden sollen. Wir sind jedoch noch nicht an einem Punkt angelangt, an dem Maschinen unseren Alltag übernehmen werden.
Als KI-Aspirant haben Sie viele Beschäftigungsmöglichkeiten in diesem Bereich. Einige KI-Jobs umfassen Maschinenlerningenieure, Datenwissenschaftler, Business Intelligence-Entwickler, Wissenschaftler und KI-Ingenieure. Artificial Intelligence Engineer ist heute eine der prominentesten Jobrollen in der KI-Branche. Als Ingenieur ist es wichtig, über technische Innovationen auf dem Laufenden zu bleiben. Also, hier ist ein Blick auf die Verantwortung, die künstliche Intelligenz gegenüber dem Engineering hat.
👉Ein Ingenieur für künstliche Intelligenz hat folgende Aufgaben:
- Erforschung geeigneter Algorithmen für maschinelles Lernen.
- Transformieren von Data Science Prototypen.
- Basierend auf den Anforderungen muss der KI-Ingenieur Anwendungen für maschinelles Lernen entwickeln.
- Arbeiten eng mit Elektroingenieuren und Robotik-Team.
- Führen Sie Tests für maschinelles Lernen durch.
- Zugsysteme bei Bedarf.
- Auswahl geeigneter Datensätze und Datendarstellungstechniken.
Die Verantwortlichkeiten variieren je nach Fachwissen (frischer oder erfahrener Fachmann). Dies sind jedoch die allgemeinen Rollen und Verantwortlichkeiten, die ein künstlicher Ingenieur ausführen wird.
👉Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung, um eine Karriere als Ingenieur für künstliche Intelligenz zu beginnen
- Ein Bachelor-Abschluss in den folgenden Fächern-
- Informatik
- Informationstechnologie
- Mathematik und Statistik
- Finanzen
- Wirtschaft
Neben einem Bachelor-Abschluss müssen analytische Fähigkeiten, Fähigkeiten zur Problemlösung, kreatives Denken, effektive Kommunikation und branchenkenntnisse. Diese Fähigkeiten können durch Online-Umschulung oder einen Master-Abschluss erreicht werden. Da künstliche Intelligenz jedoch das Schlagwort der heutigen Tech-Welt ist, ist es ratsam, Online- und Schulungsprogramme von akkreditierten Institutionen in Anspruch zu nehmen.
Idealerweise könnte ein Bachelor-Abschluss Ihnen nur helfen, eine Einstiegsposition zu erreichen.
Ein Master-Abschluss –
Wenn Sie schauen, um in Führungspositionen mit Aufsicht zu bekommen, müssen Sie einen Master-Abschluss oder einen Ph.D. haben.Ein Master-Abschluss, der eine fortgeschrittene Informatikausbildung mit einer Spezialisierung auf künstliche Intelligenz oder einen Master-Abschluss in künstlicher Intelligenz bietet, ermöglicht es Ihnen, Ihre KI-Karriere zu weben. Das Master-Programm konzentriert sich in der Regel auf die Entwicklung von Fachleuten. Die robuste Kursarbeit beinhaltet reale Probleme und Anwendungsbereiche.
Ein Berufstätiger –
Für jemanden in der IT-Branche ist es wichtig, Ihre technischen Fähigkeiten zu verfeinern. Um 🔗ein KI-Ingenieur zu werden, muss man die neuesten Fähigkeiten und Technologien erlernen. KI-Ingenieure sind nicht nur qualifizierte Fachleute, sondern verfügen über fundiertes praktisches und theoretisches Wissen. Ein praktischer Ansatz für diese Technologien wird Ihnen helfen, sich einen Vorteil gegenüber anderen Wettbewerbern zu verschaffen. Zusätzliche Add-On-KI-Zertifizierungsprogramme bringen Ihnen Brownie-Punkte bei der Suche nach Jobs in der KI.
👉Die erforderlichen Fähigkeiten
Eine Roadmap auf dem Weg zum KI-Ingenieur. KI ist eine aufstrebende Technologie; Die meisten Fachleute entscheiden sich für KI-Zertifizierungen von einigen der besten Online-Programme. Fachleute, die eine Karriere in der KI anstreben, müssen sich die technischen und geschäftlichen Fähigkeiten, die sie beherrschen müssen, genauer ansehen.
👉Technische Fähigkeiten
- Programmiersprachen wie R, Python, Java und C++
Ein Händchen für das Programmieren zu haben, ist eine wichtige Fähigkeit, die man als KI-Ingenieur haben muss. Kenntnisse in Programmiersprachen wie R, Python, Java und C ++ sind wichtig. Dies wird helfen, Konzepte wie Datenstrukturen und Klassen zu verstehen. Das Erlernen von mehr als einer Programmiersprache wird sich immer als zusätzlicher Vorteil erweisen, da sich Unternehmen heutzutage auf Personen mit mehreren Fähigkeiten konzentrieren.
- Statistik, Lineare Algebra und Analysis
Um zu verstehen, wie Algorithmen und maschinelles Lernen funktionieren, ist es wichtig, dass man Statistik versteht. Gaußsche Verteilungen, Standardabweichung und Mittelwert werden viel auftauchen. Ein solides Verständnis von Wahrscheinlichkeiten und Modellen wie Naive Bayes, Hidden Markov-Modellen und Gaußschen Mischungsmodellen ist ratsam.
Zusätzlich muss man mit Vektoren, Matrizen, Matrixmultiplikation und dem Verständnis von Integralen und Ableitungen vertraut sein.
- Natural Language Processing
NLP ist ein wichtiges Teilgebiet der künstlichen Intelligenz, das es Computern ermöglicht, menschliche Sprachen zu verstehen und zu verarbeiten. Kurz gesagt, die Verarbeitung natürlicher Sprache bringt den Computer einem menschlichen Sprachverständnis näher.
Dies umfasst zwei große Arbeitsbereiche wie Linguistik und Informatik, es gibt Möglichkeiten, mit Audio, Video oder Text zu arbeiten. Aus diesem Grund ist es wichtig, eine gute Kontrolle und Kenntnisse in Bibliotheken wie NLTK und Gensim und Techniken wie sentimental Analysis, Summarization und word2vec zu haben.
- Neuronale Netzwerkarchitekturen
Wenn Aufgaben für den Menschen zu komplex und kompliziert werden, um sie zu programmieren, kommt die Rolle des maschinellen Lernens zum Tragen. Allerdings haben die jüngsten Fortschritte im maschinellen Lernen es Computern ermöglicht, Aufgaben zu erledigen, die für den menschlichen Geist zu unpraktisch sind.
Neuronale Netze haben sich als der präzise Weg erwiesen, um Probleme wie Spracherkennung, Bildklassifizierung und Übersetzung anzugehen.
👉Nichttechnische Fähigkeiten
Wie sonst kann ein KI-Ingenieur Stakeholdern und Personen ohne technisches Know-how die kritischen Ereignisse erklären, ohne über die nichttechnischen Fähigkeiten zu verfügen? Um ein erfolgreicher KI-Ingenieur zu werden, ist es auch wichtig, Kenntnisse im nichttechnischen Bereich zu haben.
- Branchenkenntnisse
Fundiertes Wissen über das Branchenszenario wird sich für KI-Profis, die in diesem Bereich arbeiten, als vorteilhaft erweisen, da dies Fachleuten hilft, das reale Szenario und die Schwachstellen der Branche zu verstehen.
- Kommunikationsfähigkeiten
Konzepte wie künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen zu erklären, kann schwierig sein, wenn man nicht in einfacher Sprache kommuniziert. Gute Kommunikationsfähigkeiten zu haben wird viel einfacher sein, wenn man solche Konzepte Personen mit sehr wenig technischem Wissen erklären muss.
- Kritisches Denken
Zahlen und Daten sollten KI-Ingenieure faszinieren, sie müssen in der Lage sein, diese Erkenntnis zu nutzen und zu aufschlussreichen Schlussfolgerungen zu gelangen.
Mit dem Aufkommen von KI versucht nun jede Branche, künstliche Intelligenz zu implementieren, was die Nachfrage nach Fachleuten um das 2-fache erhöht.
Wort an die Weisen
Wir leben in einer technologiegetriebenen Ära mit mehr Fachleuten, die sich für die New-Age-Tech-Jobs aufrüsten wollen. Sie können viele Online-Programme und Online-Trainingsinstitute finden, die AI-Zertifizierung, AI Engineer-Zertifizierung und Machine Learning-Zertifizierung usw. anbieten.
Die meisten KI-Zertifizierungsprogramme wurden von Branchenexperten gut ausgearbeitet. Das Programm bietet eine Linse, die die technische Kompetenz des Antragstellers validieren hilft. Es fungiert als Brücke zwischen jemandem, der nicht über alle Fähigkeiten in der KI verfügt, und den aktuellen Branchenanforderungen.Professionelle Zertifizierungen sind eine der wichtigsten Möglichkeiten, einem Arbeitgeber das Vertrauen und die Glaubwürdigkeit der Person zu geben, die er einstellen möchte.
KI macht riesige Fortschritte, alles, was wir brauchen, sind die Regeln, um mit der Technologie Schritt zu halten.
Bilden Sie sich noch heute weiter, um die Jobs von morgen abzubilden!
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