आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस इंजीनियर कैसे बनें? भविष्य का रोडमैप

यह कोई रहस्य नहीं है या AI एक उभरती हुई तकनीकी प्रवृत्ति है। गार्टनर की एक रिपोर्ट के अनुसार, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस बनाने जा रही है 2.3 मिलियन 2020 तक नौकरियां, की जगह 1.8 मिलियन यह खत्म हो जाएगा। जॉब ग्रोथ ने पहले ही उद्योग को बाढ़ कर दिया है, क्योंकि पिछले कुछ वर्षों में एआई कौशल वाले किसी व्यक्ति की मांग पहले से दोगुनी हो गई है। इसलिए, इस लेख में, मैं आपको पथ के माध्यम से मार्गदर्शन करूंगा आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस इंजीनियर कैसे बनें निम्नलिखित क्रम में:

• आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस क्या है?
• आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस इंजीनियर कौन है?
• आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस इंजीनियर कैसे बनें: रोडमैप
• आवश्यक योग्यता
• एक एआई इंजीनियर की भूमिकाएं और जिम्मेदारियां
• वेतन रुझान और कंपनियां किराए पर लेना

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस क्या है?

एआई एक ऐसी तकनीक है जो मशीनों को मानव व्यवहार की नकल करने में सक्षम बनाती है। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस कंप्यूटर सिस्टम का सिद्धांत और विकास है जो सामान्य रूप से मानव बुद्धि की आवश्यकता वाले कार्यों को करने में सक्षम होता है, जैसे दृश्य धारणा, भाषण मान्यता, निर्णय लेने और भाषाओं के बीच अनुवाद।

अगर आप मुझसे पूछते हैं, AI हमारे द्वारा प्रोग्राम की गई मशीनों द्वारा की गई मानव बुद्धि का अनुकरण है। मशीनों को यह सीखने की जरूरत है कि किस तरह से जरूरत के अनुसार कुछ आत्म सुधार किया जाए।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस इंजीनियर कौन है?

एक आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस इंजीनियर किसी तरह से आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के क्षेत्र को आगे बढ़ाने के लिए एल्गोरिदम, न्यूरल नेटवर्क और अन्य टूल्स के साथ काम करता है। ये पेशेवर विभिन्न उद्योगों में विभिन्न प्रकार के कृत्रिम बुद्धिमत्ता पर काम कर सकते हैं, उदाहरण के लिए

• स्वास्थ्य देखभाल
• खुदरा

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस इंजीनियर वह व्यक्ति होता है जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता समस्याओं या प्रौद्योगिकियों पर काम करता है।इंजीनियर कमजोर या मजबूत कृत्रिम बुद्धिमत्ता वाली परियोजनाओं के बीच भी चयन कर सकते हैं, जहाँ अलग-अलग सेटअप अलग-अलग क्षमताओं पर ध्यान केंद्रित करते हैं। यह एक अन्य चर्चा का विषय है। अब वहाँ कई तरीके हैं जो वहाँ तक पहुँच सकते हैं। तो, आइए देखें कि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस इंजीनियर कैसे बनें।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस इंजीनियर कैसे बनें

एक। अब, यदि हम मूल बातें से शुरू करते हैं, तो व्यक्ति को कमाई करने की आवश्यकता है स्नातक की डिग्री प्रथम। यह निम्नलिखित में से किसी एक क्षेत्र या विषय से हो सकता है:

• कंप्यूटर विज्ञान
• गणित
• सूचान प्रौद्योगिकी
• सांख्यिकी
• वित्त
• अर्थशास्त्र

२। अगला कदम अपने को ठीक करने का है तकनीकी कौशल । यहां एक महत्वपूर्ण बात यह है कि एआई इंजीनियर बनने के लिए न केवल प्रोग्रामिंग में अच्छा होना चाहिए, बल्कि सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट तकनीकों और प्रथाओं में भी अच्छा होना चाहिए। उन्हें निम्नलिखित विषयों के बारे में सैद्धांतिक और व्यावहारिक रूप से दोनों का ज्ञान होना चाहिए:

• सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट लाइफ साइकिल
• प्रतिरूपकता, OOPS, कक्षाएं
• डिजाइन पैटर्न्स
• सांख्यिकी और गणित
• यंत्र अधिगम
• डीप लर्निंग एंड न्यूरल नेटवर्क
• इलेक्ट्रॉनिक्स, रोबोटिक्स, और इंस्ट्रूमेंटेशन (जनादेश नहीं)

३। तकनीकी कौशल के अलावा भी होना चाहिए व्यावसायिक कौशल सफल आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस इंजीनियर कैसे बनें, इसकी योजना बनाते समय किसी के पास होना चाहिए। इनमें से कुछ कौशल शामिल हैं:

• विश्लेषणात्मक समस्या-समाधान
• प्रभावी संचार
• रचनात्मक सोच
• उद्योग ज्ञान

चार। अब, ये कौशल या तो अभ्यास के माध्यम से प्राप्त किया जा सकता है या एक के लिए चयन करके स्नातकोत्तर उपाधि । जैसा कि आज की दुनिया में AI एक नया उभरता हुआ विषय है, हाल ही में बहुत सी खोजें और शोध चल रहे हैं जो आपकी थीसिस के लिए उपयोगी हो सकते हैं। डाटा साइंस, मशीन लर्निंग या कंप्यूटर साइंस में मास्टर डिग्री के लिए जाने की सलाह दी जाती है।

एक अन्य विकल्प के लिए जाना है उद्योग प्रमाणपत्र के लिये , या । यह आपके फिर से शुरू करने के लिए बहुत अधिक मूल्य जोड़ देगा और आपको सैद्धांतिक और व्यावहारिक दोनों विषयों के गहन ज्ञान प्राप्त करने में मदद करेगा। जो बदले में, आपको अन्य प्रतियोगियों से बढ़त दिलाने में मदद करेगा।

आवश्यक योग्यता

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस इंजीनियर कैसे बनें के रोडमैप में, हमने कुछ तकनीकी और व्यावसायिक कौशल की आवश्यकता देखी। आइए उन कौशलों पर करीब से नज़र डालें। तकनीकी कौशल के साथ शुरू:

जावा वर्गपथ कैसे सेट करें

तकनीकी कौशल

• प्रोग्रामिंग भाषाएँ (आर / जावा / पायथन / सी ++)

प्रोग्रामिंग भाषाओं में एक अच्छा होना चाहिए और न केवल यह कि कक्षाओं और डेटा संरचनाओं की ठोस समझ होना महत्वपूर्ण है।

यदा यदा पर्याप्त नहीं होगा अक्सर आप उन परियोजनाओं का सामना करेंगे जिनकी गति सुधार के लिए हार्डवेयर का लाभ उठाने की आवश्यकता है। सुनिश्चित करें कि आप बुनियादी एल्गोरिदम, साथ ही कक्षाओं, स्मृति प्रबंधन और लिंकिंग से परिचित हैं।

• रैखिक बीजगणित / पथरी / सांख्यिकी

आपको मेट्रिसेस, वैक्टर और मैट्रिक्स गुणन से गहन रूप से परिचित होना चाहिए। यदि आपके पास डेरिवेटिव और इंटीग्रल की समझ है, तो आपको स्पष्ट होना चाहिए। आंकड़े बहुत सामने आने वाले हैं।

कम से कम यह सुनिश्चित करें कि आप गौसियन वितरण, साधन और मानक विचलन से परिचित हैं। जैसे मॉडल को समझने के लिए आपको प्रोबेबिलिटी की दृढ़ समझ होनी चाहिए

• गाऊसी मिश्रण मॉडल और
• छिपे हुए मार्कोव मॉडल

• एप्लाइड मैथ और एल्गोरिदम

एल्गोरिथ्म सिद्धांत की दृढ़ समझ होना और यह जानना कि एल्गोरिथ्म कैसे काम करता है, बहुत महत्वपूर्ण है। आपको ग्रेडिएंट डिसेंट, कॉनवेक्स ऑप्टिमाइज़ेशन, लैगरेंज, क्वाड्रैटिक प्रोग्रामिंग, आंशिक अंतर समीकरण और सारांश जैसे विषयों को समझने की आवश्यकता होगी।

यदि आप कुछ समय के लिए इससे दूर रहे हैं तो यह सब गणित पहले से ही डराने वाला लग सकता है। हां, मशीन लर्निंग और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस, फ्रंट-एंड डेवलपमेंट जैसी किसी चीज़ की तुलना में बहुत अधिक गणित-गहन है।

• भाषा, ऑडियो और वीडियो प्रसंस्करण

काम के प्रमुख क्षेत्रों में से दो को जोड़ती है। भाषाविज्ञान और कंप्यूटर विज्ञान और मौके कुछ बिंदु पर हैं जो आप पाठ या ऑडियो या वीडियो के साथ काम करने जा रहे हैं।

इसलिए गेन्सिम, एनएलटीके जैसे पुस्तकालयों और शब्द 2vec, सेंटीमेंटल एनालिसिस, और सारांश जैसे तकनीकों पर अच्छा नियंत्रण होना आवश्यक है।

• तंत्रिका नेटवर्क आर्किटेक्चर

हमें उन कार्यों के लिए मशीन लर्निंग की आवश्यकता है जो मनुष्यों के लिए सीधे कोड करने के लिए बहुत जटिल हैं, अर्थात् ऐसे कार्य जो इतने जटिल हैं कि यह अव्यावहारिक है। तंत्रिका नेटवर्क अब तक अनुवाद, भाषण मान्यता, और छवि वर्गीकरण जैसी कई समस्याओं से निपटने का सबसे सटीक तरीका रहा है, जो एआई विभाग में बहुत महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है।

इन तकनीकी कौशल के अलावा, कुछ गैर-तकनीकी कौशल या बिजनेस कौशल हैं जिन्हें एक सफल AI इंजीनियर बनने के लिए भी बदला जाता है। इसलिए, यह समझने के लिए कि कैसे मैं गैर-तकनीकी कौशल द्वारा वास्तव में क्या मतलब है, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस इंजीनियर लेख बनने के लिए इसे जारी रखता हूं।

व्यवसाय / गैर-तकनीकी कौशल

• संचार

आपको उन लोगों को ML और AI अवधारणाओं की व्याख्या करने की आवश्यकता होगी जिनके पास क्षेत्र में कोई विशेषज्ञता नहीं है। आपको इलेक्ट्रिकल और रोबोटिक्स लोगों से भी सीखने की आवश्यकता हो सकती है। संचार यह सब बहुत आसान बनाने जा रहा है।

• रचनात्मक और गंभीर सोच

AI इंजीनियरों को संख्याओं, रुझानों और आंकड़ों को देखना होगा और निष्कर्षों के आधार पर नए निष्कर्षों पर आना होगा। एआई के लिए नए व्यापारिक दृष्टिकोणों पर विचार करने और स्थापित व्यापारिक प्रथाओं पर सवाल उठाना।

गहरी प्रति बनाम उथली प्रतिलिपि जावा

चाहे आप एआई के उत्थान को देखेंगे, उत्साह या उत्साह को बढ़ाएंगे, रोबोट यहां एक या दूसरे रूप में रहने के लिए हैं। इस नई तकनीक को विशिष्ट मानव मन के सबसे मजबूत लक्षणों के साथ जोड़कर एक संभावित दुनिया की पेशकश की गई है जिसे अभी पूरी तरह से खोजा जाना है।

• तिव्र प्रतिकृति

जितनी जल्दी हो सके विचारों पर विचार करना एक काम करने के लिए अनिवार्य है। मशीन लर्निंग में, यह सही मॉडल को चुनने से लेकर ए / बी परीक्षण जैसी परियोजनाओं पर काम करने तक, सब पर लागू होता है। आपको विशेष रूप से 3 डी मॉडल के साथ काम करते समय तीन-आयामी कंप्यूटर-एडेड डिज़ाइन का उपयोग करके भौतिक भाग या असेंबली के एक पैमाने के मॉडल को बनाने के लिए उपयोग की जाने वाली तकनीकों के एक समूह को करने की आवश्यकता है।

• उद्योग ज्ञान

सबसे सफल आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस परियोजनाएं हैं जो वास्तविक दर्द बिंदुओं को संबोधित करने वाली हैं। आप जिस भी उद्योग के लिए काम कर रहे हैं। आपको पता होना चाहिए कि उद्योग कैसे काम करता है और व्यवसाय के लिए क्या फायदेमंद होगा।

यदि एक आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस इंजीनियर के पास व्यावसायिक कौशल नहीं है और उन तत्वों का पता है जो एक सफल बिजनेस मॉडल बनाते हैं, तो उन सभी तकनीकी कौशल को उत्पादकता से नहीं जोड़ा जा सकता है।

अब, इन कौशल के साथ, एक निश्चित रूप से एक आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस इंजीनियर के रूप में एक जॉब को लैंड कर सकता है, लेकिन एक बार जब आप काम कर रहे होते हैं, तो आपको यह भी पता होना चाहिए कि आप वास्तव में दिन के जीवन में क्या कर रहे हैं। तो यहाँ एक एआई इंजीनियर की प्रमुख भूमिकाएँ और जिम्मेदारियाँ हैं।

नियम और जिम्मेदारियाँ

सामान्य तौर पर विशेषज्ञ एआई इंजीनियरों के अपने स्तर पर निर्भर करता है:

• डेटा साइंस प्रोटोटाइप का अध्ययन और रूपांतरण
• उपयुक्त एमएल एल्गोरिदम और एआई उपकरण अनुसंधान और कार्यान्वयन
• आवश्यकताओं के अनुसार मशीन लर्निंग एप्लिकेशन विकसित करें
• इलेक्ट्रिक इंजीनियर्स और रोबोटिक्स टीम के साथ काम करना
• उपयुक्त डेटासेट और डेटा प्रतिनिधित्व विधियों का चयन करें
• मशीन लर्निंग / एआई टेस्ट और प्रयोग चलाएं
• जब आवश्यक हो ट्रेन और रीट्रेन सिस्टम
• क्षेत्र में विकास के बराबर रखें

वेतन रुझान और कंपनियां किराए पर लेना

के अनुसार वास्तव में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस इंजीनियर का औसत वेतन लगभग है $ 110,000 प्रति वर्ष, न्यूनतम के साथ $ 105,244 और अधिकतम की $ 144,611। आइए, “एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता इंजीनियर कैसे बनें” के हमारे अंतिम खंड पर जाएँ और देखें कि कौन सी कंपनियां हैं इन पेशेवरों को किराए पर लेना ।

वे कंपनियाँ जो एआई टैंगो जैसे टॉप एआई टैलेंट को आईबीएम जैसी टेक दिग्गजों से लेती हैं। ग्लासडोर के अनुसार, ये अग्रणी नियोक्ता हैं जिन्होंने पिछले एक साल में शीर्ष एआई प्रतिभा को काम पर रखा है।

तो, इसके साथ, हम इस लेख के अंत में आते हैं। मुझे उम्मीद है कि आपको आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस इंजीनियर प्रोफाइल के बारे में एक विचार मिल गया है और एक सही रास्ता क्या है और आवश्यक कौशल सेट जो इस काम को इस तरह का एक अनूठा बनाते हैं। अब जब आप जानते हैं कि एक आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस इंजीनियर बनना है, तो आपको एडुर्का की जाँच करनी होगी ।

एडुर्का की मशीन लर्निंग इंजीनियर मास्टर्स प्रोग्राम आपको सुपरवाइज्ड लर्निंग, अनसुप्रवाइज्ड लर्निंग जैसी तकनीकों में पारंगत बनाता है तथा प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण। इसमें आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस एंड मशीन लर्निंग में नवीनतम प्रगति और तकनीकी दृष्टिकोण पर प्रशिक्षण शामिल है जैसे डीप लर्निंग, ग्राफिकल मॉडल और सुदृढीकरण सीखना।

प्रतीक्षा करें और जावा में सूचित करें

यदि आपके पास इस लेख से संबंधित कोई प्रश्न हैं, तो कृपया उन्हें अंदर छोड़ दें टिप्पणियाँ अनुभाग नीचे और हम जल्द से जल्द वापस आ जाएंगे।