【人工智能架构师】如何成为一名人工智能架构师:如何了解人工智能
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人工智能领域对建筑师的需求正在增长。人工智能架构师利用其信息技术、计算机编程和软件设计技能,在设计和实施人工智能解决方案方面发挥着关键作用。
如果你正在考虑成为一名人工智能架构师,并且想知道你需要学习什么才能在该领域取得成功,那么你来对地方了。本文将提供一个详细的路线图,帮助您了解需要学习的内容以及如何为作为人工智能架构师的工作做好准备。我们还将讨论人工智能架构师的潜在薪酬,以及未来几年该行业的预期就业增长。
目录
- 什么是人工智能架构师?
- 人工智能架构师所需的技能
- 如何成为一名人工智能架构师
- 人工智能架构师赚多少钱?
- 人工智能架构师的工作前景
什么是人工智能架构师?
人工智能架构师构建人工智能系统来解决广泛的问题。他们对人工智能算法和框架有着丰富的知识,可以用来弥合数据科学家、工程师和开发人员之间的差距,以确保他们的解决方案顺利运行。
人工智能解决方案架构师的主要职责包括:
- 跨部门团队合作。这个角色并不是完全独立的,需要与其他专业人士合作来适应和改进数字产品。
- 技术开发。除了满足当今的需求,人工智能解决方案架构师还必须使技术的实施与当前和未来的需求相一致。
- 解决方案实施。创建有效的人工智能工具需要定义人工智能系统的预期结果并结合适当的技术。
- 监测结果。全面的审计工具和软件产生持续的改进。
- 风险管理。人工智能架构师与安全和风险管理官员一起识别和克服潜在风险。
随着人工智能系统和软件的不断扩展和多样化,人工智能架构师变得越来越重要。人工智能架构师在简化人工智能产品的开发和运营方面发挥着关键作用。
雇佣技术高超、知识渊博的人工智能架构师的公司将更容易与整个组织的利益相关者合作,构建强大有效的人工智能架构。
人工智能架构师所需的技能
人工智能架构师应具备非技术和技术技能的结合,包括以下主题的知识:
- 人工智能架构。人工智能工程师应该了解机器学习(ML)和深度学习如何为流水线架构工作流做出贡献。他们还应该了解模型构建、生产和部署工作流的各个组件。
- 自然语言处理(NLP)。熟悉NLP至关重要,因为它与机器学习重叠,并且NLP能够改进数据分析和简化流程。
- 数据管理。人工智能架构师工作的很大一部分将涉及数据管理,这是安全有效地收集、存储和使用数据的实践。
- 数据科学。除了熟悉Python和SAS等高级工具外,人工智能架构师还应该知道如何将随机森林和神经网络等ML技术与TensorFlow等框架相结合。
- 基础设施和运营。您的人工智能基础设施包括人工智能项目中涉及的所有硬件、软件和网络工具。这是你网络的主干,作为一名人工智能工程师,你应该充分理解它。
- 软件工程和DevOps。DevOps是一个信念和工具的集合,可以增强组织构建人工智能应用程序和高速提供服务的能力。
人工智能架构师的贡献并不在于他们的技术技能。人工智能架构师的重要非技术技能包括沟通技能、项目管理和协作。人工智能架构师与项目不同阶段的利益相关者合作,监督人工智能产品开发的许多不同方面。
这些属性确保人工智能架构师能够有效地将技术信息传达给非技术利益相关者,高效地管理项目时间表和资源,并在不同团队之间营造合作环境,从而推动人工智能项目的成功完成和质量。
如何成为一名人工智能架构师
虽然成为一名人工智能架构师需要几个步骤,但一旦你了解了其中的内容,这个过程就会更容易。让我们在下面详细分析每一个。
1.获得必要的教育背景
通常,人工智能架构师在计算机科学或相关领域有着深厚的基础。学士学位通常被视为最低要求,因为你的工作需要对编程和数据科学有深入的了解。
一些人工智能架构师将继续学习,攻读人工智能或数据科学硕士学位,以进一步增强他们的知识,拓展他们的职业前景。
2.学习编程语言
人工智能架构师需要能够使用Python和Java等编程语言,才能理解和实现人工智能的基础算法。人工智能架构师经常在人工智能开发和机器学习算法中使用这些语言。
有几个优秀的项目和证书可以帮助你学习基本知识,同时为你提供证书,帮助你在潜在雇主中脱颖而出。
3.深入数据科学和机器学习
数据科学和机器学习在人工智能领域发挥着关键作用。机器学习使计算机能够在没有直接指令或编程的情况下学习和改进,数据科学的见解有助于人工智能改进其决策和操作。为了最好地整合这些信息,人工智能架构师必须了解数据结构、大数据和数据分析。
如果你想增强对这些领域的理解,可以考虑报名参加专业课程或申请证书,以证明你精通这些概念。
4.掌握人工智能框架和工具
如果你准备成为一名人工智能架构师,TensorFlow和PyTorch都是需要学习的重要框架。与TensorFlow一样,PyTorch在构建深度学习模型和加快研究和原型开发后的生产开发时非常有用。
你还应该了解亚马逊网络服务(AWS)和微软Azure等人工智能工具,它们有助于云计算和扩展人工智能解决方案。Tableau和Sisense等软件也有助于增强可视化并将原始数据转换为管道。
如果你想在进入职场之前获得更多的曝光,在线课程和认证涵盖了其中许多工具。
5.获得真实世界的经验
尽管课程、书籍和在线操作指南很有帮助,但实践经验是无可替代的。为了准备你在人工智能架构领域的职业道路,你将从实习、入门级职位或人工智能工程师或数据分析师的自由职业中受益。Upwork是一个很好的来源,可以检查开放的自由职业者角色和潜在的项目,你可以提交一份提案来进行工作。
当你从事不同的人工智能项目时,你会建立一个强大的投资组合,可以与潜在的雇主分享,展示你的能力。与其他人工智能专业人士合作并共同完成联合项目是培养你的技能和扩展你的知识的另一个好方法。
6.培养软技能
沟通和解决问题等软技能对发展人工智能架构师的职业生涯与任何技术技能一样重要。如果你能在这些领域获得更大的能力,你将能够与其他利益相关者有效合作,并向精通技术和非技术的受众解释你所做的工作。在管理项目和与利益相关者就正在进行的工作的状态进行沟通时,软技能会使您受益。
如果你正在寻找建立软技能的方法,首先要确定你想培养的最重要的特质。你不可能一次完成所有事情,所以要明确你的优先事项并确定你的最终目标。
从那里,你可以征求朋友和同事的反馈,学习与你正在发展的技能相关的在线课程和资源,并寻找实践机会(如新的领导角色),在现实世界中提高这些技能。
7.获得认证
也许你没有计算机科学或工程学位。也许你只有学士学位,你想知道如何在不花费获得硕士学位所需的时间(和金钱)的情况下,在求职申请中脱颖而出。
在线课程有助于提升你的知识水平,提高你在潜在客户和雇主中的可信度。考虑报名参加人工智能技术、机器学习模型或软件开发课程。
一些最受欢迎的在线认证课程和平台包括:
- Coursera。Coursera有150多个选项可供选择,包括“人人共享的人工智能”和“人工智能导论”等课程,是初学者和经验丰富的专业人士的绝佳选择。
- 斯坦福大学。斯坦福大学提供在线人工智能研究生证书,学生可以在一到两年内完成,每周留出15-20小时。
- 国际商用机器公司如果你正在寻找一个不会倾家荡产的人工智能主题的一般介绍,IBM的免费人工智能工程课程是一个很好的选择。IBM的应用人工智能专业程序也是如此。
- 微软微软提供Azure人工智能工程师助理证书以及Azure数据科学助理课程,该课程将引导您完成设置云环境以使用人工智能模型的过程。
8.跟上进步和网络
人工智能领域在不断变化和发展,在该领域工作的人需要他们的技能才能保持相关性。
您可以通过浏览在线论坛、关注相关社交媒体账户、参加会议向行业专家学习并与其他专业人士建立联系来随时了解情况。考虑为开源项目做出贡献,并为Kaggle这样的社区进行学术研究。
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