چگونه یک مهندس هوش مصنوعی خبره شویم؟

هوش مصنوعی چیست؟ 

خیلی از افراد هنوز هم با شنیدن واژه هوش مصنوعی به ربات‌ها فکر می‌کنند و تصور می‌کنند که منظور از هوش مصنوعی همان ربات‌های بی‌احساسی هستند که برای انجام راحت‌تر کارها طراحی شده‌اند و قرار است در آینده جای انسان‌ها را بگیرند. عامل این نگرش بیشتر فیلم‌های علمی و تخیلی هستند، اما واقعیت با آن‌چه که تصور می‌شود تفاوت زیادی دارد. هوش مصنوعی که امروزه از آن یاد می‌شود در واقع نوعی فناوری است که به نحوی قابلیت تفکر دارد. هوش مصنوعی (Artificial Intelligence) به توانایی سیستم کامپیوتری به تقلید رفتار انسانی اشاره دارد این نوع از هوش در ماشین‌آلات به کار گرفته می‌شود و می‌توان آن‌را با هوش طبیعی استفاده شده توسط انسان و حیوانات مقايسه کرد. در هوش مصنوعی ماشین‌ها از داده‌ها و اقدامات گذشته چه به شکل مثبت یا منفی درس می‌گیرند. با استفاده از این اطلاعات جدید ماشین‌ها می‌توانند دستوراتی برای خود تعریف کنند تا از بروز دوباره مشکلات جلوگیری شود و همین‌طور تنظیمات مورد نیاز برای اداره ورودی‌های جديد را انجام دهند تا در نهایت ماشین بتواند وظایف را شبیه انسان به انجام برساند.

یک مهندس هوش مصنوعی چه کاری انجام می‌دهد؟

یک مهندس هوش مصنوعی با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی یادگیری عمیق، مدل‌های هوش مصنوعی را برای ترسیم چشم‌اندازهای کسب‌و‌کارها ایجاد می‌کند که می‌تواند برای تصمیم‌گیری‌های تجاری که کل سازمان را تحت تاثیر قرار می‌دهد استفاده شود. این مهندسان بسته به این‌که چه اهدافی را دنبال می‌کنند هوش‌های مصنوعی قوی یا ضعيف ایجاد می‌کنند. مهندسان هوش مصنوعی درک کاملی از برنامه‌نویسی، مهندسی نرم‌افزار و علم داده‌ها دارند. آن‌ها از ابزارها و تکنیک‌های مختلفی استفاده می‌کنند تا بتوانند داده‌ها را پردازش کنند و سیستم‌های هوش مصنوعی را توسعه داده و نگهداری کنند.

مسئولیت‌های یک مهندس هوش مصنوعی 

به عنوان یک مهندس هوش مصنوعی موظف هستید تا وظایف مشخصی از جمله توسعه، آزمايش و استقرار مدل‌های هوش مصنوعی را از طریق الگوريتم‌های برنامه‌نویسی مثل جنگل تصادفی، رگرسیون لجستیک، رگرسیون خطی و غیره به انجام برسانید. این وظایف شامل موارد زیر هستند:

•  تبدیل مدل‌های یادگیری ماشین به رابط‌های برنامه‌نویسی اپلیکیشن (API) تا سایر اپلیکیشن ها بتوانند از آن استفاده کنند.
• ساخت تک‌تک مولفه‌های مدل‌های هوش مصنوعی و کمک به سایر بخش‌های سازمان (از قبیل مدیر محصولات و ذی‌نفعان) تا نتایجی که از این مدل‌ها به دست می‌آورند را بهتر درک کنند.
• ساخت زیرساخت‌های کاربردی و تبدیل داده‌ها.
• خودکارسازی زیرساخت‌هایی که گروه علم داده استفاده می‌کنند.
• اجرای تحلیل‌های آماری و بهینه‌سازی نتایج به شکلی که سازمان بتواند تصمیمات بهتری را اتخاذ کند.
•  تنظیم و مدیریت زیرساخت‌های موردنیاز برای اجرای مدل‌های هوشمند.
•  توانایی تعامل و هماهنگی با دیگران برای پیشبرد امور.

مهارت‌های مورد نیاز برای تبدیل شدن به یک مهندس هوش مصنوعی 

متخصصانی که تمایل به کسب جایگاه یک مهندس هوش مصنوعی را دارند باید با مهارت‌های مورد نیاز این حوزه آشنا باشند. برخی از این مهارت‌ها به شرح زیر هستند. 

مهارت‌های برنامه‌نویسی 

اولین مهارتی که به یک مهندس هوش مصنوعی به آن نیاز دارید برنامه‌نویسی است. یک مهندس هوش مصنوعی برای ساخت و پیاده‌سازی مدل‌ها باید زبان‌های برنامه‌نویسی از قبیل جاوا، آر، پایتون و سی‌پلاس‌پلاس را به خوبی آموخته باشد. داشتن درک قوی از کلاس‌ها و ساختار داده‌ها بسیار مهم است، اما در بیشتر موارد، تسلط بر مفاهیم نرم‌افزاری در پیش‌برد امور کافی نیست. شما ممکن است با پروژه‌هایی روبرو شوید كه برای پیشرفت در آن به دانش سخت‌افزاری هم نیاز باشد. شما باید با الگوریتم های پایه، کلاس‌ها، مدیریت حافظه و مباحث مربوط به پیوندها (اشاره‌گرها) آشنا باشید. 

جبر خطی، احتمال و آمار

برای درک و پیاده‌سازی مدل‌های مختلف هوش مصنوعی از جمله مدل پنهان مارکوف، مدل آمیخته گوسین و غیره باید دانش کافی در مورد جبر خطی، احتمال و آمار داشته باشید.

فناوری‌های بزرگ داده و اسپارک

مهندسان هوش مصنوعی با حجم عظیمی‌ از داده‌ها کار می‌کنند که می‌تواند شامل استریم یا کار بلادرنگ با اطلاعات در سطح ترابایت یا پتابایت باشد. برای کار با چنین داده‌هایی این مهندسان باید در مورد اسپارک و سایر فناوری‌های بزرگ داده و نحوه به کارگیری آن‌ها اطلاعات داشته باشند. علاوه بر Apache Spark، از سایر فناوری‌های بزرگ داده از قبیل کاساندرا، هدوپ و مونگودی‌بی هم می‌توان استفاده کرد.

الگوریتم‌ها و چارچوب‌ها

درک نحوه کار الگوریتم‌های یادگیری ماشین مانند رگرسیون خطی، KNN ، Naive Bayes ، Support Vector Machine و سایر موارد کمک می‌کند تا به راحتی مدل‌های یادگیری ماشین را پیاده‌سازی کنید. علاوه بر این، برای ساخت مدل‌های یادگیری ماشین با داده‌های بدون ساختار باید نحوه کار با الگوريتم‌های یادگیری عمیق را بدانید و آن‌ها را با استفاده از یک چارچوب مناسب پیاده‌سازی کنید. از مهم‌ترین چارچوب‌هایی که در حوزه هوش مصنوعی و به ویژه یادگیری ماشین استفاده می‌شوند باید به تنسورفلو، پای‌تورچ، کافی و Theano اشاره کرد. 

پردازش زبان طبیعی

پردازش زبان طبیعی دو بخش اصلی یادگیری ماشین و هوش مصنوعی را در هم آمیخته که شامل زبان‌شناسی و علوم کامپیوتر است. به احتمال زیاد در دوران کاری خود با متون، اصوات و ویدیوها زیاد کار می‌کنید. بنابراین داشتن مهارت در کار با کتابخانه‌هایی نظیرGensim ، NLTK و تکنیک‌هایی نظیر word2vec ، Sentimental Analysis و Summarization بسیار مهم هستند.

شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق

در برخی مواقع برای انجام وظایفی که انجام مستقیم آن برای انسان‌ها بسیار پیچیده است، ممکن است به یادگیری ماشین نیاز پیدا کنیم. این‌جا است که شبکه‌های عصبی وارد عمل می‌شوند. شبکه‌های عصبی بر اساس مغز انسان مدل‌سازی شده‌اند و می‌توانند الگوهای عددی را بر اساس داده‌های حسی تشخیص دهند. دنیای هوش مصنوعی به‌طور طبیعی شبکه‌های عصبی تک لایه را به شبکه‌های عصبی یادگیری عمیق تبدیل می‌کند که در آن داده‌ها برای شناسایی الگوی پیچیده‌تر از چند لایه عبور می‌کنند. شبکه‌های عصبی عمیق تاکنون دقیق‌ترین روش برای رویارویی با مسائل پیچیده مثل ترجمه، تشخیص گفتار و طبقه‌بندی تصویر بوده‌اند و نقش بسیار مهمی‌ در پیشبرد هوش مصنوعی داشته‌اند. 

مهارت‌های ارتباطی و حل مسئله

مهندسان هوش مصنوعی برای معرفی و ارائه ایده‌ها و محصولات خود به ذی‌نفعان باید توانایی برقراری ارتباط صحیح داشته باشند. علاوه بر این، آن‌ها برای حل موانع تصمیم‌گیری و ترسیم چشم‌اندازی مفید برای کسب و کار باید توانایی زیادی در حل مسئله داشته باشند. شما باید مفاهیم یادگیری ماشین و هوش مصنوعی را به افرادی که تجربه‌ای در این حوزه ندارند توضیح دهید. علاوه بر این، ممکن است لازم باشد از افرادی که در رشته برق و رباتیک هستند اطلاعات کسب کنید. مجهز بودن به مهارت‌های ارتباطی تمام این کارها را برای یک مهندس هوش مصنوعی راحت‌تر می‌کند.

دانش صنعتی

موفق‌ترین پروژه های هوش مصنوعی مواردی هستند که دقیقا روی نیازهای انسان کار کرده‌اند. در هر صنعتی که مشغول کار در آن هستید باید بدانید که آن صنعت چگونه کار می‌کند و چه چیزی برای آن صنعت مفید است. اگر یک مهندس هوش مصنوعی، تیزهوشی لازم در صنعت را  نداشته باشد که المان‌های یک تجارت موفق را تشخیص دهد، مهارت‌های تکنیکی او نمی‌توانند به‌طور خلاقانه با یکدیگر استفاده شوند. با مهارت‌های مذکور به‌طور حتم می‌توانید شغلی به عنوان مهندس هوش مصنوعی پیدا کنید، اما زمانی‌که کار می‌کنید باید بدانید که دقیقا روزانه چه کاری باید انجام دهید. 

فرصت‌های شغلی و میزان دستمزدی که یک مهندس هوش مصنوعی دریافت می‌کند

طبق گزارش گارتنر، هوش مصنوعی تا سال 2022 نزدیک به 2.5 میلیون فرصت شغلی ایجاد می‌کند. علاوه بر این، تقاضا برای استخدام مهندس هوش مصنوعی طی چند سال گذشته دو برابر شده است. شرکت بین‌المللی داده (IDC) پیش‌بینی می‌کند تعداد مشاغل هوش مصنوعی در جهان طی سال‌های آتی ۱۶ درصد رشد می‌کنند. همه‌گیری کووید ۱۹ میلیون‌ها شغل را از بین برده، با این‌ حال، غول‌های بزرگ اینترنتی در حال گسترش استفاده از هوش مصنوعی هستند. گزارش سال ۲۰۱۷ موسسه مک کنزی نشان می‌دهد که یک‌سوم کارگران در ایالات ‌متحده تا سال ۲۰۳۰ با اتوماسیون و ربات جایگزین شوند. در حال حاضر تقاضا برای استخدام متخصصان هوش مصنوعی از طرف شرکت‌های کوچک دانش بنیان مثل Argo AI تا ابر شرکت‌هایی مثل آی‌بی‌ام، مایکروسافت، آمازون، گوگل و غیره بسیار رونق دارد. یک مهندس هوش مصنوعی واجد شرایط به راحتی می‌تواند در سراسر دنیا شغل مورد نظر خود را پیدا کند. متوسط حقوق سالانه یک مهندس هوش مصنوعی در سطح ابتدایی در حدود 76،000 دلار است، در حالی که میانگین دستمزد یک متخصص هوش مصنوعی با تجربه به بیش از 250،000 دلار در سال می‌رسد.

گواهینامه دوره‌های آموزشی 

شما می‌توانید مهارت‌هایی که به آن‌ها اشاره شد را از طریق تمرین یا انتخاب یک دوره آموزشی صدور گواهینامه به دست آورید. برای تبدیل شدن به یک مهندس هوش مصنوعی دریافت یک گواهینامه در حوزه‌های علم داده، یادگیری ماشین یا هوش مصنوعی توصیه می‌شود. این گواهینامه‌ها ارزش رزومه شما را بالا برده و کمک می‌کنند علاوه بر تسلط کامل‌تر به مباحث هوش مصنوعی به حداکثر دستمزد تعیین شده برای یک مهندس هوش مصنوعی نیز نزدیک‌تر شوید. طبق گزارش گارتنر، طی سال‌های آینده مشاغل هوش مصنوعی در زمره مشاغل برتر فناوری اطلاعات قرار خواهند گرفت. مواردی مذکور نشان می‌دهند که چشم‌انداز تازه و درخشانی پیش‌روی افرادی قرار دارد که به شکل جدی روی مباحث هوش مصنوعی سرمایه‌گذاری می‌کنند.