最近兩年，人工智慧（AI）成為頭條新聞。這些新聞報導引發了關於計算機佔領世界的普遍笑話，但是將AI視為職業領域並沒有什麼可笑的。只是，這樣的事實十分之九的美國人使用AI以某種形式每天另一個服務證明，這是一個可行的職業選擇。
在Simplilearn的爐邊聊天中，Simplilearn的首席產品官Anand Narayanan和大數據專家兼Simplilearn的顧問委員會成員Ronald Van Loon討論了AI和機器學習作為職業領域的未來。他們研究了特定的可用工作類型以及獲得這些工作所需的培訓。您可以通過單擊下面的連結觀看錄音，也可以繼續閱讀以查看所涵蓋的一些要點的總結。
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AI職業前景
由於最近的創新已經成為頭條新聞，因此AI越來越受到關注，儘管Alexa出乎意料地大笑。但是由於一段時間以來，人工智慧一直是一個不錯的職業選擇，因為該技術在各行各業中的應用越來越廣泛，並且需要受過訓練的專業人員來完成這一增長所創造的工作。權威人士預測，到2020年，人工智慧將創造近230萬個工作崗位。但是，還預測，這項技術將消滅170萬個工作崗位，從而在全球範圍內創造約50萬個新工作崗位。此外，人工智慧提供了許多獨特而可行的職業機會。從娛樂到交通，幾乎所有行業都使用AI，但我們仍然需要合格，熟練的專業人員。
人工智慧和機器學習的解釋
如果您是該領域的新手，您可能會想知道，那麼什麼是人工智慧？人工智慧是我們製造智能機器的方式。該軟體的學習方式類似於人類的學習方式，模仿了人類的學習方式，因此它可以為我們接替我們的某些工作，並以比人類以往更好和更快的速度完成其他工作。機器學習是AI的子集，因此有時當我們描述AI時，我們是在描述機器學習，這是AI學習的過程。
在機器學習中，算法使用一組訓練數據來使計算機能夠學習執行未編程的操作。機器學習為我們提供了增強人類能力的技術。
人工智慧具有廣泛的優勢。人和公司都將從AI中受益。消費者每天都使用AI通過導航和乘車共享應用程式（例如智能家居設備或個人助手）或流媒體服務來找到目的地。企業可以使用AI評估風險並定義機會，降低成本並促進研究和創新。
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人工智慧的三個主要階段
人工智慧正在迅速發展，這就是人工智慧事業提供如此巨大潛力的原因之一。隨著技術的發展，學習會不斷提高。Van Loon將AI和機器學習開發的三個階段描述如下：
第一階段是機器學習-機器學習由智能系統組成，這些系統使用算法從經驗中學習。
第二階段是機器智能-我們目前的AI技術現在駐留在這裡。在此階段，機器會基於錯誤的算法學習經驗。它是機器學習的一種進化形式，具有改進的認知能力。
第三階段是機器意識-這是系統無需任何外部數據即可從經驗中進行自我學習的時候。Siri是機器意識的一個例子。
機器學習的子集
除了開發可帶來新功能的機器學習外，我們還在機器學習領域內有子集，每個子集為那些對AI事業感興趣的人提供了一個潛在的專業領域。
神經網絡
神經網絡是教計算機如何通過對信息進行分類進行思考和學習的不可或缺的部分，類似於人類的學習方式。例如，藉助神經網絡，該軟體可以學習識別圖像。機器還可以基於數據輸入以高精度進行預測和決策。
自然語言處理（NLP）
自然語言處理使機器能夠理解人類語言。隨著這種情況的發展，機器將學會以人類聽眾可以理解的方式做出響應。將來，這將極大地改變我們與所有計算機交互的方式。
深度學習
深度學習是智能自動化的最前沿。它著重於機器學習工具，並通過決策來部署它們以解決問題。藉助深度學習，數據將通過神經網絡進行處理，從而更加接近我們作為人類的思維方式。深度學習可以應用於圖像，文本和語音，以得出模仿人類決策的結論。
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當前使用AI的行業
在網絡研討會期間，許多觀眾問題都圍繞著當前正在使用AI的公司展開，因此僱用了熟練的AI專業人士。答案是，人工智慧正在許多不同行業中用於許多類型的應用程式中。
自動駕駛汽車可能是AI的最著名用法。預測性維護是AI的另一部分，可以預測何時需要維護，以便可以主動進行維護，從而節省大量成本。AI用於交通運輸，例如火車時刻表，並幫助Uber駕駛員導航路線。智慧城市使用AI來提高能源效率，減少犯罪並提高安全性。如今，AI的許多應用是無數的，並且數量一直在增長。
許多大品牌已經在使用AI，包括IBM，亞馬遜，微軟和埃森哲。所有這些都大規模地應用了機器學習並推動了創新。未來，越來越多的行業將使用人工智慧和機器學習，推動就業市場的巨大增長。但是，Van Loon指出，您不必為一家較大的公司工作而從事AI或機器學習。所有類型的行業都朝著這項技術邁進，包括交通運輸，製造業，能源，農業和金融。
如何開始使用AI
如果您對這個職業領域感興趣，並且想知道如何上手，Van Loon介紹了三種不同類型的專業人員的學習途徑。那些剛接觸該領域的人，程式設計師以及已經在數據科學領域工作的人。他還指出，各個行業需要不同的技能，但是在解決所需的數學和計算技能之前，所有在AI中工作的人都應具有出色的溝通技能。
對於那些剛接觸該領域的人，Van Loon建議從數學開始，並學習各種機器學習課程。此外，想要進入AI的人應該具備強大的計算機技能以及C ++等編程技能，並且對算法有所了解。您還應該用一般的商業知識來補充這種教育。最重要的是，請確保您獲得的任何培訓都是動手實踐的。
如果您已經是程式設計師，並且想進入AI，則可以直接進入算法並開始編碼。
為了讓數據分析師或科學家更多地了解AI，Van Loon說您必須具備編程技能。為了跨越從數據科學家到機器學習的橋梁，您應該知道如何準備數據，並具有良好的溝通能力和業務知識，並且精通模型構建和可視化。要使AI工作需要很多團隊成員，因此可以專注於許多領域。範·隆（Van Loon）建議，數據科學家應首先弄清楚您想做什麼，然後再將其重點放在您的機器學習事業上。
無論您從哪裡開始，都應計劃在整個職業生涯中繼續接受教育。正如Van Loon所說，人工智慧永遠不會停止學習，因此您也不會停止學習。
Narayanan指出Simplilearn提供了從基礎到非常高級的學習途徑，並通過培訓來強調所需的關鍵動手學習。
人工智慧的特定工作
儘管我們將AI和機器學習分為大類，但可用的工作更為準確。Van Loon在網絡研討會期間描述的一些工作包括：
機器學習研究人員
AI工程師
數據挖掘與分析
機器學習工程師
數據科學家
商業智能（BI）開發人員
人工智慧的未來
當被問及AI的未來時，Van Loon回答說，發展的步伐使得很難預測未來。藉助未來幾年將看到的創新，我們甚至無法想像會出現什麼發展，但是我們知道我們已經缺少訓練有素的AI和機器學習專業人員。這種差距只會不斷擴大，直到我們對人員進行培訓並將其安置在數百萬的AI工作中。如果您想成為這些專業人士之一，請獲得認證，因為越早開始培訓，您就越早開始在這個令人興奮且瞬息萬變的領域中工作。
隨著對AI和機器學習的需求增加，組織要求專業人員具備對這些不斷發展的技術和動手實踐經驗的全面了解。考慮到與生俱來的需求，Simplilearn 與IBM合作推出了普渡大學的AI和機器學習研究生課程，該課程將幫助您獲得從Python，NLP，語音識別到高級深度學習等各種行業技能和技術的專業知識。該研究生課程將幫助您站在人群中，並在AI，機器學習和深度學習等蓬勃發展的領域中發展自己的職業。
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