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Finden Sie Einen Job In Künstlicher Intelligenz Oder Maschinellem Lernen

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Video: Finden Sie Einen Job In Künstlicher Intelligenz Oder Maschinellem Lernen

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Der Informatiker Arthur Samuel soll behauptet haben, maschinelles Lernen sei ein Aspekt seines Fachgebiets, der "Computern die Fähigkeit gibt, zu lernen, ohne explizit programmiert zu werden". Aus diesem Grund wird maschinelles Lernen auch als Element der künstlichen Intelligenz oder KI betrachtet, die allgemeiner behandelt, wie Computer Dinge für sich selbst herausfinden können. Im Wesentlichen besteht die Idee darin, dass sich Computer bei einem guten Satz von Startregeln und Möglichkeiten zur Interaktion mit Daten und Situationen selbst programmieren oder die für sie bereitgestellten Basisprogramme verbessern können.

Mitte der 1980er-Jahre hofften die Informatiker, das Computing und die Fähigkeit von Computern, die Welt zu verstehen und mit ihr zu interagieren, zu verändern. Zu dieser Zeit gab es eine riesige Infusion von Interesse, Begeisterung und Geld, aber KI veränderte nicht die Welt, wie wir sie damals kannten. Im Laufe der Zeit stellte sich heraus, dass KI für eine relativ enge Reihe von Rechenaufgaben geeignet ist, z. B. für die Erstellung praktikabler Konfigurationen für komplexe Berechnungen. Aber die KI hat weder die Welt in Brand gesteckt noch ihre Grenzen und Formen neu definiert.

Mehr als 30 Jahre später erlebt die KI im Allgemeinen und das maschinelle Lernen eine spektakuläre Renaissance. Diese Technologien werden erfolgreich bei der Bewältigung aller Arten von interessanten Problemen im Bereich der Datenverarbeitung eingesetzt und weisen eine breite Palette von Erfolgen auf. Zu den bemerkenswerten Errungenschaften beim maschinellen Lernen gehören E-Mail-Filterung, Aufschaltungserkennung, optische Zeichenerkennung und Computersicht. Maschinelles Lernen und KI haben sich bei der Anwendung von Berechnungsstatistiken für die Verwendung von Datenanalysen zur Erstellung von Vorhersagen und zur Ermittlung von Trends als sehr effektiv erwiesen.

Da einige Unternehmen Technologien entwickeln oder einsetzen, die maschinelles Lernen und KI einsetzen, besteht ein erheblicher Bedarf an qualifizierten und sachkundigen Forschern und Entwicklern. Aber wenn irgendetwas einen plötzlichen, starken Anstieg der Nachfrage nach solchen Menschen erklärt, dann ist dies die zunehmende Verbreitung von Predictive Analytics in vielen Geschäftsbereichen. Die meisten Fortune-500-Unternehmen und viele andere Unternehmen und Organisationen außerhalb dieses Bereichs setzen jetzt Predictive Analytics ein, um einen Wettbewerbsvorteil zu erzielen oder ihre allgemeine Fähigkeit zu verbessern, Waren und Dienstleistungen an Kunden, Kunden oder Bürger zu liefern.

Im maschinellen Lernen geschulte Personen sind mittlerweile im gesamten Beschäftigungsspektrum stark gefragt. Das erklärt die sechsstelligen Gehälter, die für diejenigen, die solche Jobs bekommen, zunehmend zur Norm werden. Natürlich wirft dies für viele, die bereits in der IT arbeiten oder in diese Richtung gehen, die Frage auf: "Wie kann ich einen Job in KI oder maschinellem Lernen bekommen?" Die Antworten sind unkompliziert, wenn auch etwas arbeitsintensiv und zeitaufwändig.

Das Gebiet ist faszinierend für viele, die möglicherweise auch einen Bachelor-Abschluss in Informatik, Ingenieurwesen oder einer ähnlichen Disziplin vorweisen können. In der Tat ist es schwierig, ein seriöses Informatik-Programm für Hochschulabsolventen zu finden, das kein maschinelles Lernen in den jeweiligen Fächern beinhaltet. Wenn Sie den Weg zum maschinellen Lernen zurück in die Schule anstreben möchten, empfehlen wir Ihnen, entweder den Thread von Quora zu den besten Graduiertenschulen für maschinelles Lernen oder die Liste der besten künstlichen Intelligenz von US News & World Report zu konsultieren Programme als gute Orte für die Suche nach Kandidatenschulen.

Für diejenigen, die sich nicht vom Leben und Arbeiten lösen können, um ein Vollzeitstudium auf dem Campus zu absolvieren, bieten massiv geöffnete Online-Kurse, auch MOOCs genannt, eine Vielzahl von Alternativen. MOOCs können aktuelle Studiengänge an renommierten Universitäten, Zertifikatsprogramme mit umfassender Ausbildung, die jedoch keinen vollwertigen Abschluss bieten, oder ausgereifte Lehrpläne für maschinelles Lernen oder KI umfassen, die so tiefgreifend sind, wie man es sich wünscht lerne das Thema.

Eine schnelle Suche zum maschinellen Lernen in der MOOC-Suchmaschine führt zu Millionen von Treffern, die Folgendes umfassen:

  • Udacity bietet in diesem Bereich Hunderte von Kursen unterschiedlicher Länge, Komplexität und Tiefe an.
  • Zu den Maschinenlernangeboten von edX gehören ein Zertifikatsprogramm von Microsoft sowie zahlreiche Kurse und Lehrpläne für Hochschulabsolventen bekannter Hochschulen und Universitäten.
  • Das MIT bietet eine Vielzahl von Online-Kursen in diesem Bereich an, für die Sie College-Credits oder kostenlose Online-Audits erwerben können.
  • Stanford bietet auch eine Sammlung von Kursen zum maschinellen Lernen für Kredit oder Wirtschaftsprüfung an.

Es gibt keinen Ersatz dafür, die Ärmel hochzukrempeln und in die Entwicklungsarbeit einzusteigen, wenn Sie die Prinzipien der KI und des maschinellen Lernens wirklich verstehen wollen. Erwarten Sie, dass Sie sich Ihrer Maus und Tastatur widmen, wenn Sie mit kleinen Spielzeugdatensätzen und Basisanwendungen beginnen und sich dann zu ernsthafteren, realistischen Problemlösungen durcharbeiten. Das Abschlussprojekt für das Microsoft Professional Program in Data Science (kein Abschluss) läuft beispielsweise über vier Wochen und fordert Sie auf, eine Lösung für einen Datensatz mithilfe von maschinellem Lernen zu entwickeln, um Ihre Fähigkeiten zu testen.

Jeder, der sich mit diesem Thema beschäftigt, sollte damit rechnen, mehr als 15 Stunden pro Woche für Programmieraufgaben aufzuwenden. Außerdem sollten er Vorlesungen besuchen, Leseaufträge erledigen, Papiere schreiben und all die anderen Aufgaben, die das moderne Lernen heutzutage von den Schülern verlangt.

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