Tajemnice bycia wolnym inżynierem AI – odkryj jak stać się jednym!

W dzisiejszym świecie sztuczna inteligencja odgrywa coraz większą rolę w biznesie, otwierając wiele możliwości. Jednakże, brakuje wystarczającej liczby profesjonalistów posiadających umiejętności z dziedziny AI, którzy mogliby rozwijać inteligentne rozwiązania przy użyciu intuicyjnych programów. Dlatego firmy coraz częściej zwracają się w stronę freelancerów z umiejętnościami z zakresu AI, którzy są w stanie tworzyć inteligentne rozwiązania dla ich potrzeb.

Jeśli masz ambicje rozpocząć karierę jako wolny inżynier sztucznej inteligencji, zapraszam do dalszego czytania.

10 niezbędnych umiejętności dla wolnego inżyniera sztucznej inteligencji

Aby odnieść sukces jako wolny inżynier sztucznej inteligencji, musisz rozwijać swoje umiejętności poprzez odpowiednie wykształcenie i doświadczenie. Oto kilka ważnych umiejętności, które pracodawcy będą poszukiwać:

1. Zrozumienie koncepcji z zakresu uczenia maszynowego, analizy predykcyjnej, głębokiego uczenia, przetwarzania języka naturalnego (NLP), analizy sentymentu, rozpoznawania obrazów, itp.
2. Umiejętność korzystania z narzędzi takich jak TensorFlow, Scikit-learn, Keras, itp.
3. Tworzenie inteligentnych chatbotów przy użyciu Pythona lub Node.js.
4. Tworzenie inteligentnych systemów przy użyciu rozpoznawania mowy i interfejsów API takich jak Amazon, Google Cloud Speech czy IBM Watson.
5. Budowanie modeli uczenia maszynowego do wykrywania anomalii.
6. Zastosowanie sztucznej inteligencji w aplikacjach IoT.
7. Trening botów przy użyciu uczenia ze wzmocnieniem.
8. Używanie narzędzi do wizualizacji danych takich jak Gephi, Tableau, Matplotlib, itp.
9. Tworzenie inteligentnych aplikacji przy użyciu interfejsów API do uczenia maszynowego takich jak Google, IBM Watson czy Wit.ai.
10. Implementacja modeli AI przy użyciu języków programowania takich jak Java, Scala, itp.

Wynagrodzenie dla wolnych inżynierów sztucznej inteligencji

Dobrą wiadomością jest to, że istnieje wiele stron internetowych, na których wolni inżynierowie sztucznej inteligencji mogą szukać pracy. Jedną z takich stron jestUpwork, gdzie można znaleźć zarówno zlecenia, jak i zatrudniać freelancerów. Platforma pobiera opłatę tylko wtedy, gdy klient jest zadowolony z wykonanej pracy i włączył płatności. Można również rozważyćFreelancer.com orazGuru, które działają na podobnych zasadach.

Według raportuLinkedIn Emerging Job Report z 2020 roku, sztuczna inteligencja jest najbardziej obiecującym obszarem zatrudnienia w Stanach Zjednoczonych, z 74% wzrostem popytu na tę profesję w ciągu ostatnich czterech lat. Popyt na specjalistów z dziedziny AI, którzy potrafią tworzyć aplikacje i systemy wykorzystujące głębokie uczenie i inne inteligentne procesy, będzie nadal rosnąć. Firmy takie jak Google, Apple i Facebook ciągle poszukują specjalistów z dziedziny AI, którzy mogą pracować nad projektami wymagającymi specjalistów z zakresu uczenia maszynowego.

Wolni inżynierowie AI zarabiają średnio 134 168 dolarów rocznie, wedługZip Recruiter. Jednak ta liczba może wzrosnąć w zależności od poziomu ekspertyzy i rodzaju projektu, na który zostaniesz zatrudniony. Jeśli prowadzisz badania w dziedzinie AI, możesz zarabiać nawet 152 000 dolarów rocznie.

Niektóre firmy preferują wolnych inżynierów AI nad pełnoetatowymi specjalistami, ponieważ są oni elastyczni pod względem czasu pracy i mogą pracować z dowolnego miejsca na świecie. Są również bardziej opłacalni, ponieważ firmy nie muszą inwestować w infrastrukturę biurową ani tworzyć odpowiedniego środowiska dla swoich pracowników.

Perspektywy dla wolnych inżynierów sztucznej inteligencji w przyszłości

Sztuczna inteligencja nie jest już tylko koncepcją znajdującą się w fazie eksperymentalnej. Została już przyjęta przez firmy we wszystkich sektorach, i w przyszłości będzie jeszcze więcej miejsc pracy dla specjalistów, którzy będą w stanie wprowadzać tę technologię w życie. Oto niektóre z kluczowych obszarów, w których inżynierowie AI mogą mieć znaczący wpływ:

• Chatboty i asystenci wirtualni: Sztuczna inteligencja umożliwi rozwinięcie chatbotów, które będą w stanie zrozumieć zapytania użytkowników i odpowiednio na nie reagować. O ile różnią się one od asystentów wirtualnych, takich jak Alexa i Siri? Cóż, chatboty oparte na AI mogą być szkoleni do nauki preferencji użytkowników, a także innych osób, na podstawie danych posiadanych na temat różnych jednostek.
• Wąska AI kontra ogólna AI: Rozwój inteligencji o wąskim zasięgu jest kluczem do sukcesu chatbotów opartych na AI i asystentów wirtualnych. Na przykład, Google Assistant i Siri reagują jedynie na konkretne pytania i polecenia. Nie potrafią prowadzić otwartej rozmowy tak jak ludzie, ponieważ brakuje im “ogólnej” inteligencji, która pozwalałaby im rozumieć świat i naturalnie się nim poruszać.
• Aplikacje oparte na uczeniu maszynowym: Jak znaleźć taksówkę, aby dotrzeć do celu? Jak znaleźć najlepsze oferty na bilety lotnicze na nadchodzącą podróż? To tylko niektóre z pytań, na które odpowiedź znajdziemy w algorytmach uczenia maszynowego. Coraz większe zapotrzebowanie na tego typu aplikacje można zauważyć w codziennym życiu.

Podsumowanie

Jeśli masz doświadczenie w dziedzinie inżynierii oprogramowania lub nauk danych, a także zaawansowaną wiedzę z zakresu Pythona, UC San Diego Extension Machine Learning Engineering Bootcamp może pomóc Ci rozwijać umiejętności i zdobyć doświadczenie niezbędne do rozpoczęcia kariery jako inżynier sztucznej inteligencji.

W ramach 6-miesięcznego programu online będziesz miał możliwość pracować z mentorem branżowym, który spotyka się z Tobą osobiście co tydzień. Poprzez realizację ponad 15 mini-projektów, które wzmacniają pojęcia techniczne, oraz projektu końcowego, który będziesz mógł zaprezentować w swoim portfolio zawodowym, zdobędziesz praktyczne doświadczenie niezbędne do zatrudnienia. Po ukończeniu bootcampu otrzymasz certyfikat ukończenia i status absolwenta UCSD Extension.

Wejdź na stronęUC San Diego Extension Machine Learning Engineering Bootcamp i podejmij pierwszy krok w kierunku kariery inżyniera sztucznej inteligencji już dziś. Osoby posiadające doświadczenie w dziedzinie inżynierii oprogramowania lub nauk danych są zachęcane do aplikowania.