Jak získat práci v AI nebo učení strojů

Informátor Arthur Samuel se říká, že strojní učení je aspekt jeho oboru, který dává "počítačům schopnost učit se bez výslovného naprogramování". Proto je strojové učení považováno za prvek umělé inteligence nebo AI, která se obecněji zabývá tím, jak mohou počítače počítají sami. V podstatě je myšlenka, že s ohledem na dobrý soubor výchozích pravidel a příležitostí k interakci s daty a situacemi se počítače mohou samy naprogramovat nebo zlepšit základní programy, které jim byly poskytnuty.

V polovině osmdesátých let počítačové vědky doufali, že přeměnit počítač a schopnost počítačů porozumět a komunikovat se světem. V té době došlo k obrovské inflaci zájmu, nadšení a peněz, ale AI nezměnil svět, jak jsme to tehdy věděli. Postupně se ukázalo, že AI je vhodná pro poměrně úzkou množinu výpočetních úloh, jako je vytvoření životaschopných konfigurací pro složité výpočty. Ale AI ani neohrožuje svět, ani nedefinuje jeho hranice a tvar.

Více než 30 let později se AI ve všeobecném a strojovém učení těší velkolepé renesanci. Tyto technologie se úspěšně používají k řešení všech druhů zajímavých problémů v oblasti výpočetní techniky a těší se široké škále úspěchů. Významné úspěchy pro strojové učení zahrnují filtrování e-mailů, detekci narušení, optické rozpoznávání znaků a počítačové vidění. Strojové učení a AI se ukázaly být docela efektivní při použití výpočetní statistiky pro použití datových analýz pro předpovědi a spotové trendy.

Strojové učení je horké, horké, horké

Protože některé firmy staví nebo používají technologie, které využívají strojové učení a AI , existuje značná poptávka po kvalifikovaných a znalých výzkumných pracovnících a vývojářích. Pokud však něco vysvětluje náhlý, prudký nárůst poptávky po takovýchto lidech, je stále častěji využíváno prediktivní analýzy v mnoha oblastech podnikání. Většina Fortune 500 a mnoho dalších společností a organizací, které se nacházejí mimo tuto oblast, nyní používají prediktivní analytiku, aby hledali konkurenční výhodu nebo zlepšili svou celkovou schopnost dodat zboží a služby zákazníkům, klientům nebo občanům.

Jednotlivci vyškolení v strojovém učení jsou nyní v celém zaměstnaneckém spektru značně žádoucí. To vysvětluje šestimístné platy, které jsou stále častěji normou pro ty, kteří takové zaměstnání přistávají. Samozřejmě, pro mnohé, kteří již pracují v oblasti IT nebo kteří směřují tímto směrem, vzniká otázka "Jak mohu získat práci v AI nebo strojovém učení?" Odpovědi jsou jednoduché, jsou-li poněkud náročné na práci a časově náročné.

Tradiční přístup: Získejte titul

Oblast je zajímavá pro mnohé, kteří mohou mít také bakalářský titul v oboru informatika, strojírenství nebo podobná disciplína pod pásy. Ve skutečnosti je těžké najít renomovaný program postgraduální informatiky, který nezahrnuje strojové učení mezi cílovými tématy. Pokud se chcete zaměřit na to, že hvězdy přijíždějí zpět na školní cestu ke strojnímu učení, doporučil bych poradit se buď o vlákno Quora na nejlepších postgraduálních školách pro strojní učení, nebo o seznamu nejlepších umělých inteligencí US News & World Report programy jako dobré místo pro hledání kandidátských škol

Využijte co nejvíce nabídek MOOC

Pro ty, kteří se nemohou odtrhnout od života a pracovat na absolvování denního studia v areálu, aka MOOC, nabízejí řadu alternativ. MOOC mohou zahrnovat skutečné studijní programy na uznávaných vysokých školách, certifikační programy, které poskytují dostatečnou odbornou přípravu, ale neposkytují plnohodnotné studium nebo mapované výukové programy ve strojírenském učení nebo AI, které pokrývají půdu tak hluboko, učit se předmět.

Rychlé vyhledání na strojovém učení ve vyhledávači MOOC vytváří miliony hitů, které zahrnují následující:

• Udacity nabízí stovky kurzů s různou délkou, složitostí a hloubkou v této oblasti.
• Nabídky strojového učení společnosti edX zahrnují program certifikátů od Microsoftu, stejně jako mnoho kurzů a učebních osnov na úrovni absolventa od známých vysokých škol a univerzit.
• MIT nabízí celou řadu on-line kurzů v této oblasti, za zaplacené kredity ve škole nebo bezplatný on-line audit. také nabízí sbírku kurzů strojového učení pro kredity nebo audit
• Hands-on je místo, kde se učení stává skutečným

Neexistuje žádná náhrada za rozvinutí rukávů a vykopávání do vývojových prací, pokud chcete skutečně porozumět zásadám AI a strojové učení. Očekávejte, že se budete věnovat myší a klávesnici, protože začnete s malými sadami dat o hračkách a základními aplikacemi, a pak budete postupovat až k vážnějším problémům a řešením v reálném světě. Projekt capstone pro program Microsoft Professional v oboru Data Science (ne stupně) trvá například čtyři týdny a vyzývá vás, abyste vyvinuli řešení k datové sadě pomocí strojového učení k otestování vašich dovedností.

Každý, kdo se shromáždí tento předmět by měl předvídat výdaje 15 hodin týdně na programovací úkoly, kromě účasti na přednáškách, dokončení úkolů čtení, psaní článků a všech dalších úkolů, které moderní žádá žáky dnešní výuky.

Když jste připraveni rock, nechte svět vědět

Jakmile dokončíte tento titul, obdržíte certifikát nebo vyrazíte z podstatné části osnov, můžete začít se sami postavit současným nebo budoucím zaměstnavatelům jako někdo s dovednostmi a znalostmi v strojovém učení a AI . Pokud jste také vybrali praktické zkušenosti z reálného světa v dosažení tohoto profesionálního milníku, zůstaňte pokorní ohledně svých schopností a schopností v této aréně. Varování stranou, vyhlídky pro ty, kteří mohou vidět sebe přes čas, úsilí a náklady na zvládnutí strojového učení a AI by měly být jasné.

Pracuje tvrdě nebo přepracovává? Proč byste měli odpočívat

Neustále kontrolujete pracovní e-mail? Pracovat přes víkend a na vaše dny? Telefonní hovory z kanceláře můžete kdykoli a všude? Zatímco nejste sama, pravděpodobně jste také mnohem více stresující, než byste měli být. Četné studie ukázaly, že přepracovaní zaměstnanci mají mnohem vyšší riziko fyzických, duševních a emočních zdravotních problémů.

(Kariéra)

5 Chování společnosti v oblasti sociálních médií, které by vám mohly stát,

Různé chyby v sociálních médiích sledují uchazeče o zaměstnání z práce na otevřených pozicích, objevuje nová studie OfficeTeam. Obecně negativní tón na sociálních médiích je největší faux pas pro lidi manažerů zdrojů, ukázala studie. Výzkum zjistil, že 45 procent respondentů, kteří se zabývají pronájmem, uvádí, že nejvíce shlíží na uchazeče o zaměstnání, kteří mají v minulosti negativní nebo nevhodné komentáře k sociálním médiím.

(Kariéra)