مهارت‌های کاربردی برای مهندس یادگیری ماشین و هوش مصنوعی

دنیا همگام‌ با پیشرفت فناوری‌های یادگیری ماشین (ML) و هوش مصنوعی (AI)، در حال تغییر و تحول است و به همین دلیل نیاز به مهندس یادگیری ماشین و هوش مصنوعی محسوس‌تر شده است.  ML و AI در بسیاری از دستگاه‌ها، از سیستم‌های آندروید گوشی‌های همراه و سایر دستگاه‌های الکترونیک گرفته تا خودروهای خودران، نقش مهمی ایفا کرده‌اند. اهمیت این نقش به صورت روزافزون در حال افزایش است، به طوری که برآورد می‌شود طی دو سال آینده، هوش مصنوعی بیش از 2 میلیون فرصت شغلی ایجاد کند.

بر اساس گزارشات شرکت Market & Markets، انتظار می‌رود ارزش بازار یادگیری ماشینی که در سال 2016 معادل 1 میلیاد دلار بود، در سال 2022 به 9 میلیارد دلار برسد؛ این ارقام حاکی از یک CAGR (نرخ رشد مرکب سالانه) 44 درصدی هستند. طبق پیش‌بینی‌ها، بازار هوش مصنوعی نیز تا قبل از سال 2025 به یک صنعت 190 میلیارد دلاری تبدیل خواهد شد. این روند رو به رشد باعث شده تقاضای مشاغل مهندس یادگیری ماشین و هوش مصنوعی به میزان چشم‌گیری افزایش یابد.

در این نوشتار، علاوه بر فرصت‌های شغلی ML و AI، مهارت‌های لازم و برنامه‌های اعطاکننده گواهینامه‌های مربوطه را نیز معرفی می‌کنیم.

فرصت‌های شغلی هوش مصنوعی

با افزایش کاربرد ML و AI، مشاغل موجود در این حوزه‌ها دقیق‌تر و تخصصی‌تر می‌شوند. در این قسمت، برخی از این مشاغل و میانگین درآمد سالانه‌ی آن‌ها را معرفی می‌کنیم:

• مهندس هوش مصنوعی: مهندسان هوش مصنوعی موظف به حل مسئله، ساخت مدل‌های هوش مصنوعی و آزمایش و پیاده‌سازی آن‌ها هستند. علاوه بر این، باید قادر به مدیریت زیرساخت‌های هوش مصنوعی نیز باشند. مهندسان AI به کمک الگوریتم‌های یادگیری ماشینی و شناختی که از شبکه های عصبی دارند، مدل‌های هوش مصنوعی بهتری می‌سازند.

میانگین درآمد سالانه: 116540 دلار

• مهندس یادگیری ماشین: این متخصصان مسئول ساخت و نگهداری نرم‌افزارهای خودرانی هستند که به کاربردهای یادگیری ماشینی کمک می‌کنند. از آن‌جایی که مهندس یادگیری ماشین با حجم زیادی داده سر و کار دارند، باید تسلط کافی بر مباحث مدیریت داده ها داشته باشند.

میانگین درآمد سالانه: 121106 دلار

• توسعه‌دهنده هوش تجاری (BI): توسعه‌دهنده‌های BI باید داده‌هایی پیچیده را طراحی، مدلسازی، تحلیل و نگهداری کنند. این افراد با ترکیب هوش تجاری و هوش مصنوعی، به رشد درآمد شرکت‌ها کمک می‌کنند.

میانگین درآمد سالانه: 90430 دلار

• متخصص رباتیک: وظیفه‌ی این متخصصان، ارتقای کارآمد مسائلی است که توسط ربات‌ها انجام می‌شود. صنایع عمده تمایل دارند دستگاه‌های خود را برنامه‌نویسی کرده یا دستگاه‌های مکانیکی/ ربات‌هایی بسازند که دستورات مختلف انسان‌ها را اجرا می‌کنند؛ این صنایع، فرصت‌های شغلی فراوانی برای این دسته از متخصصان فراهم می‌آورند.

میانگین درآمد سالانه: 83241 دلار

با پیشرفت فناوری، فرصت‌های شغلی حوزه‌های یادگیری ماشینی و هوش مصنوعی نیز توسعه خواهند یافت. برای به دست آوردن این مشاغل، باید بر مهارت‌های خاصی تسلط داشت.

مهارت‌های ضروری برای مشاغل یادگیری ماشینی و هوش مصنوعی

عرصه‌ی هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی فرصت‌های شغلی بسیار زیادی در بردارند. متقاضیان این مشاغل باید از جنبه‌های گوناگون این حوزه‌ها، از برنامه‌نویسی و مباحث اجرایی ساده گرفته تا پژوهش‌های پیشرفته، درکی جامع داشته باشند. تسلط بر مهارت‌های لازم، چه فنی و چه غیرفنی، به آینده‌ی شغلی متقاضیان کمک می‌کند.

مهارت‌های فنی

• زبان‌های برنامه‌نویسی

برای هم‌گام ماندن با آخرین فناوری‌ها، آشنایی با زبان‌های برنامه‌نویسی ضروری است. زبان‌های برنامه‌نویسی فراوان هستند و رتبه‌بندی آن‌ها از نظر کیفیت کار آسانی نیست. از برجسته‌ترین زبان‌های برنامه‌نویسی که در هوش مصنوعی به کار می‌روند می‌توان به این موارد اشاره کرد:

• Lisp
• Java
• C ++
• Python
• R

پایتون محبوب‌ترین زبان برنامه‌نویسی در یادگیری ماشینی به شمار می‌رود. این زبان به پلتفرم وابسته نیست و به آسانی در کنار سایر زبان‌های برنامه‌نویسی به کار می‌رود.

• جبر خطی/ حسابان/ آمار/ احتمال

آمار به فرآیند تجزیه و تحلیل دیتاست اشاره دارد که به منظور تعیین خواص ریاضی منحصر به فرد آن داده‌ها انجام می‌شود. یادگیری ماشینی از عملیات‌های آماری شروع شده و سپس فراتر می‌رود. میانگین، میانه، نما، واریانس، و انحراف معیار شاخص‌هایی هستند که برای توصیف دیتاست به کار می‌روند. تسلط بر مبحث احتمالات به درک بهتر مدل‌های مختلف هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی کمک می‌کند.

• ریاضیات کاربردی، چارچوب‌ها و الگوریتم‌ها

آشنایی با مبانی نظری الگوریتم‌ها و نحوه‌ی کارکرد آن‌ها از اهمیت بالایی برخوردار است. افراد باید با مباحثی از قبیل گرادیان کاهشی، (ضرایب) لاگرانژی، بهینه‌سازی محدب، معادلات دیفرانسیل جزئی، برنامه‌نویسی درجه‌ی دوم، و جمع‌زنی آشنایی داشته باشند. علاوه بر این، برای ساخت مدل‌های هوش مصنوعی با استفاده از داده‌های بدون ساختار، باید بر الگوریتم‌های یادگیری عمیق و نحوه‌ی پیاده‌سازی آن‌ها با استفاده از یک چارچوب مشخص تسلط داشت. چند نمونه از چارچوب‌هایی که در هوش مصنوعی به کار می‌روند عبارت‌اند از: TensorFlow، PyTorch، Theano، و Caffe.

• کتابخانه‌ها و ابزارهای پردازش زبان طبیعی (NLP)

هدف اصلی پردازش زبان طبیعی یا NLP، ترکیب علوم کامپیوتر، مهندسی اطلاعات، زبان‌شناسی، هوش مصنوعی و برنامه‌نویسی سیستم‌ها به منظور پردازش و تحلیل دیتاست‌های بزرگ است. مهندس یادگیری ماشین و هوش مصنوعی باید بتواند مسائل گسترده‌ و جامع NLP، از قبیل پردازش زبان، صوت و ویدئو، را اجرا کند؛ در این راستا، استفاده از کتابخانه‌ها و ابزارهای متعدد NLP از این دست ضروری است:

• NTLK
• Gensim
• Word2vec
• TextBlob
• CoreNLP
• تجزیه و تحلیل عواطف
• PyNLPI

• شبکه‌های عصبی

شبکه‌ی عصبی، سیستمی (سخت‌افزاری یا نرم‌افزاری) است که مانند مغز انسان عمل می‌کند. شبکه‌های عصبی مصنوعی بر اساس نحوه‌ی کارکرد مغز انسان‌ها طراحی شده‌اند. البته این شبکه‌ها تنها شیوه‌ی درک انسان‌ها را تقلید نمی‌کنند، بلکه در مسائلی به کار می‌روند که بسیار فراتر از قابلیت‌های انسانی است. شبکه‌های عصبی را می‌توان در زمینه‌های کاری و تجاری گوناگونی به کار برد. مهندسان هوش مصنوعی باید بتوانند مسائل پیچیده‌ای از نوع تشخیص الگو، شناسایی چهره، تشخیص دست‌خط و … را حل کنند.

اگر کسی بخواهد دانش خوبی از این مباحث به دست آورده و مهارت‌های خود را ارتقاء دهد، گذراندن دوره‌های هوش مصنوعی و دریافت گواهینامه‌های مربوطه به او کمک خواهند کرد شغلی مناسب با درآمدی قابل‌قبول، به عنوان یک مهندس یادگیری ماشین و هوش مصنوعی، به دست آورد.

مهارت‌های غیرفنی

• تکرار ایده‌ها (الگوسازی سریع)

برای رسیدن به بهترین ایده‌ی ممکن، تکرار ایده‌ها فرآیندی ضروری است. تکرار ایده‌ها در همه‌ی جنبه‌های یادگیری ماشینی (از انتخاب مدل مناسب گرفته تا کار روی پروژه‌هایی همچون آزمایشات A/B، کتابخانه‌های NLP و غیره) قابل اجراست. متقاضیان، به خصوص زمانی که با مدل‌های سه بُعدی سروکار دارند، باید بتوانند با استفاده از تکنیک‌های گوناگون و به کمک طراحی‌های کامپیوتری سه بُعدی، مدل‌های واقع‌گرایانه‌ای متشکل از اجزاء یا مجموعه‌های مستحکم بسازند.

• دانش از حوزه‌ی تخصصی

موفق‌ترین پروژه‌های هوش مصنوعی آن‌هایی هستند که به شکل مناسب و کارآمد، نقاط ضعف اصلی را درگیر می‌کنند. به همین دلیل، داشتن درکی جامع از حوزه‌ی تخصصی مربوطه و راه‌های کسب منفعت از آن اهمیت بالایی دارد.

• تفکر خلاق و بحرانی

گذراندن دوره‌های آموزشی هوش مصنوعی و کسب گواهینامه‌های مربوطه به افرادی که می‌خواهند با این مباحث آشنا شده و مهارت‌های خود را ارتقاء دهند، کمک می‌کند. این دوره‌ها، آغاز مسیر دستیابی به مشاغل هوش مصنوعی با درآمدی قابل‌قبول هستند.

برترین برنامه‌های اعطاکننده گواهینامه در حوزه‌ی هوش مصنوعی

متقاضیان مشاغل حوزه‌های هوش مصنوعی یا یادگیری ماشینی می‌توانند با شرکت در دوره‌های آموزشی اعطاکننده گواهی که در مؤسسات آموزشی مختلف برگزار می‌شوند، مهارت‌های خود را اثبات کنند. تقاضای شغلی برای افرادی که این گواهینامه‌ها را در دست دارند نسبت به گذشته افزایش یافته است؛ زیرا خیلی از سازمان‌ها این گواهی‌ها را سنگ محکی برای ارزیابی متقاضیان شغلی می‌دانند. در این قسمت، چند مورد از برترین دوره‌های آموزشی را معرفی می‌کنیم که گواهینامه‌هایی مهم و محبوب صادر می‌کنند:

1. 1. «هوش مصنوعی برای همه» از Coursera

Coursera یک پلتفرم آموزشی جهانی است که تعداد زیادی دوره‌ی آموزشی با گواهی‌های معتبر ارائه می‌دهد. این سامانه با بیش از 200 دانشگاه و سازمان برتر همکاری دارد تا بتواند آموزش‌های آنلاینی انعطاف‌پذیر، مقرون‌ به صرفه، مرتبط با شغل در دسترس همگان قرار دهد. یکی از این دوره‌های آموزشی «هوش مصنوعی برای همه» نام دارد. این دوره‌ به اصطلاحات و واژه‌شناسی هوش مصنوعی (همچون شبکه‌های عصبی، یادگیری ماشینی، یادگیری عمیقی و علوم داده) می‌پردازد. با شرکت در این دوره‌ی آموزشی، درک بهتری از راهبردهای گوناگون هوش مصنوعی به دست خواهید آورد، درکی که به توسعه‌ی پروژه‌های یادگیری ماشینی و علوم داده کمک می‌کند.

2. «مهندس هوش مصنوعی (AIE™)» از ARTiBA

هیأت هوش مصنوعی آمریکا (ARTiBA) با ارائه‌ی گواهینامه‌ی مهندسی هوش مصنوعی (AIE™)، به متقاضیان کمک می‌کند مسیر شغلی خود در هوش مصنوعی را ارتقاء دهند. گواهینامه‌ی AIE™ که بر اساس چارچوب شناخته‌شده و بین‌المللی AMDEX™ طراحی شده است، دانش لازم برای فعالیت به عنوان یک متخصص موضوعی (SME) را در اختیار متقاضیان قرار می‌دهد.

در این دوره‌ی آموزشی، متقاضیان مفاهیم گوناگون از قبیل یادگیری ماشینی، یادگیری با نظارت و غیرنظارت شده، پردازش زبان طبیعی، محاسبات شناختی، یادگیری تقویتی و یادگیری عمیق را می‌آموزند. شرکت‌کنندگان در این دوره می‌توانند سرعت آموزش را مطابق با نیاز خود تغییر دهند؛ امکان حضور در آزمون، 45 روز پس از ثبت‌نام وجود دارد.

3. «دوره‌ی آموزش حرفه‌ای هوش مصنوعی» از مایکروسافت

مایکروسافت یک دوره‌ی آموزشی هوش مصنوعی برگزار می‌کند که در انتهای آن گواهینامه‌ای معتبر نیز به شرکت‌کنندگان تعلق می‌گیرد. این دوره یک برنامه‌ی آموزشی جامع از مباحث مربوطه را در برمی‌گیرد. شرکت‌کنندگان با مباحث گوناگون همچون مقدمات یادگیری ماشینی، زبان و ارتباطات، بینایی کامپیوتری، و همچنین پایتون که زبان ضروری برای برنامه‌نویسی است، آشنا خواهند شد. شرکت‌کنندگان آزادی عمل دارند و می‌توانند بین مباحث بینایی کامپیوتری و تجزیه و تحلیل تصویر و یا سیستم‌های تشخیص گفتار و پردازش زبان طبیعی یکی را انتخاب کنند؛ در این حوزه‌ها افراد می‌آموزند بر اساس داده‌ها، راهکارهایی هوشمند ارائه دهند.

4. «مهندسی هوش مصنوعی» از simplilearn

Simplilearn با همکاری IBM، یک دوره‌ی آموزشی مهندسی هوش مصنوعی برگزار می‌کند. هدف از این دوره‌ی آموزشی، غنی‌سازی مهارت‌های شرکت‌کنندگان و تربیت متخصص هوش مصنوعی است. شرکت‌کنندگان با استفاده از قابلیت‌های متنوع IBM همچون هکاتون‌ها، کلاس‌های ارشد، جلسات زنده، آزمایشگاه‌های کاربردی، جلسات پرسش آزاد و پروژه‌های گوناگون، می‌توانند بر مفاهیم علوم داده به زبان پایتون، یادگیری ماشینی، یادگیری عمیق و NLP تسلط یابند. علاوه بر این، امکان دسترسی به حساب کاربردی IBM Cloud Lite و دریافت گواهینامه‌ی ارشد هوش مصنوعی Simplilearn (که در بین صنایع شناخته‌شده و پذیرفته‌شده است) برای همه‌ی شرکت‌کنندگان وجود دارد.

جمع‌بندی

اگر به دنبال فعالیت در حوزه‌ی هوش مصنوعی هستید، باید مهارت‌ها و گواهینامه‌های لازم را در دست داشته باشید. با دریافت گواهینامه‌های لازم، شانس خود را برای به دست آوردن شغلی بهتر در سازمانی خوش‌نام، افزایش می‌دهید.