پیدا کردن کار در زمینه هوش مصنوعی

هوش مصنوعی (AI) انقلابی در صنعت و تکنولوژی در سراسر دنیا به‌پا کرده است. فناوری‌هایی کاربردی مانند خودروهای خودران، دستیاران مجازی،ChatGPT و … در حال تغییر روش زندگی و کارهای ما هستند و ابزارهای هوش مصنوعی کمک شایانی به بهره‌وری بیشتر در زندگی روزمره ما می‌کنند. به دنبال این تغییرات، فرصت‌های بازار کار هوش مصنوعی نیز برای علاقمندان به این حوزه پیشرو ایجاد شده است. در این پست به آموزش پیدا کردن کار در زمینه هوش مصنوعی می پردازیم.

پیدا کردن کار در زمینه هوش مصنوعی

ساختن پایه و بنیان علمی قدرتمند در شاخه‌های فناوری هوش مصنوعی، نیازمند درک کامل ایده‌های اساسی این علم نوظهور است. یادگیری مباحث مهمی مانند تجزیه و تحلیل داده‌ها (DA)، پردازش زبان طبیعی (NLP)، شبکه‌های عصبی و یادگیری ماشین از الفبای این علم به شمار می‌آید. متخصصین و اساتید این علوم، آموزش‌های بسیار خوبی را از طریق دوره‌ها و پلتفرم‌های آنلاینی مانند کورسرا (Coursera)، یوداسیتی (Udacity) و ادکس (edX) ارائه می‌دهند. همچنین از یادگیری عمیق و عملی این علوم طی کار با پروژه‌های واقعی غافل نشوید؛ همچنین همکاری با دانشجویان و متخصصین این حوزه به رشد دانش شما در حوزه تخصصی‌تان کمک شایانی می‌کند.

امروزه دوره‌‌های آموزشی هوش مصنوعی بسیار خوبی در سطح وب به‌صورت رایگان در دسترس همه ما هست، مانند دوره‌ «تخصص یادگیری ماشین» اندرو ان‌جی (Andrew Ng) از دانشگاه استنفورد یا دوره «تخصص یادگیری عمیق» از deeplearning.ai، که می‌توانید با کمی جست‌وجو در گوگل از این دوره‌ها استفاده کنید و یا به مقاله معرفی ۵ دوره رایگان هوش مصنوعی با گواهینامه پایان دوره سر بزنید.

انتخاب تخصص‌ در یکی از شاخه‌های هوش مصنوعی

هوش مصنوعی طیف گسترده‌ای از رشته‌ها را در بر می‌گیرد و تخصص در هر کدام از این حوزه‌ها نیازمند اشراف به موضوعات و پیچیدگی‌های آن‌ها است؛ پس بهتر است رشته‌ای‌ خاص را انتخاب کنید و سعی کنید در آن متخصص شوید. برای مثال اگر به بینایی رایانه‌ای (computer vision)، رباتیک، پزشکی یا امور مالی علاقه‌مند هستید، انتخاب یکی از این حوزه‌ها به شما کمک می‌کند تا تمام تمرکز و انرژی خود را برای متخصص شدن در آن به کار بگیرید.

همانطور که احتمالا می‌دانید با پیشرفت فوق سریع علوم در این دوره از زمان، متخصص شدن و ماندن نیازمند این است که آخرین مقالات پژوهشی حوزه تخصصی خود را مطالعه کنید و دانش‌تان را به‌روز نگه‌ دارید. برای مثال به منظور بهبود دانش خود در علم شناسایی تصویر و شناسایی اشیا، کتابخانه‌های OpenCV و TensorFlow را به طور مدام بررسی کنید. در صورتی که علاقه‌مند به علم بینایی رایانه‌ای (computer vision) هستید، در رقابت‌های Kaggle که نوعی مسابقه در حوزه هوش مصنوعی است، شرکت کنید و دانش خود را به چالش بکشید.

ساخت رزومه کاری مربوط به هوش مصنوعی

بازار کار هوش مصنوعی بازار شلوغی است و داشتن رزومه کاری قوی شما را از دیگران متمایز می‌کند. کار روی پروژه‌های شخصی، همکاری با پروژه‌های متن‌باز و شرکت در هکاتن‌ هوش مصنوعی (AI hackathon) به ساختن رزومه قوی و اثبات توانایی‌های شما کمک شایانی می‌کند.

روش دیگری که می‌تواند کمک‌کننده باشد، ساخت مدل‌های هوش مصنوعی و مستندسازی فرآیند آن توسط شماست که به کارفرمایان جویای متخصصین این حوزه نشان می‌دهد شما توانایی حل مسائل واقعی را دارید. برای مثال «توسعه مدل تجزیه احساسات کاربران بر اساس داده‌های رسانه‌های اجتماعی» یا از این دست پروژه‌ها می‌تواند به پربار کردن رزومه شما کمک کند.

کسب تجربه عملی در بازار کار هوش مصنوعی

هیچکس با خواندن کتاب تکنیک‌های شنا، شناگر خوبی نمی‌شود؛ برای یادگیری شنا باید تن به آب زد! یادگیری و تخصص هوش مصنوعی نیز تنها با مطالعه و کسب دانش نظری امکان‌پذیر نیست. کسب تجربه و کار عملی در حوزه هوش مصنوعی بسیار مهم است و شما می‌توانید با کارآموزی‌ و همکاری با پروژه‌های تحقیقاتی و صنعتی و درگیری با پروژه‌های واقعی، به‌صورت عملی این علم را یاد بگیرید.

یکی از راه‌های بسیار خوب برای کسب تجربه حرفه‌ای در بازار کار هوش مصنوعی، همکاری با بزرگان این حوزه مانند OpenAI ،Google Brain و Microsoft Research است. البته برای شروع به کار حتما لازم نیست با بزرگان این حوزه همکاری کنید؛ هدف از این کار این است که به‌صورت عملی درک کنید هوش مصنوعی در دنیای واقعی چه کاربردهایی دارد. درک عمیق و توانایی حل مسائل واقعی برای شما مزیتی رقابتی در بازار کار است.

پیگیری ترندهای بازار کار هوش مصنوعی

موفقیت در بازار کار هوش مصنوعی و کسب درآمد از هوش مصنوعی همانند هر بازار کار دیگر مستلزم این است که در جریان آخرین تحولات و روندهای بازار باشید و سعی کنید در تعامل با دیگر فعالین قرار بگیرید. پیگیری و دنبال کردن پژوهشگران معروف هوش مصنوعی مانند یان لیکان (Yann LeCun)، اندرو ان‌جی (Andrew Ng) و فی‌فی‌لی (Fei-Fei Li) در شبکه‌های اجتماعی یا وبسایت‌های شخصی‌شان راه مناسبی برای پیگیری ترندهای بازار کار است. یادگیری مداوم و به‌روز بودن را فراموش نکنید؛ زیرا به شما کمک می‌کند تا همگام با پیشرفت‌ها و نوآوری‌های هوش مصنوعی رشد کنید. به عنوان مثال، شرکت در کنفرانس‌هایی مانند NeurIPS (کنفرانس و کارگاه در مورد سیستم‌های اطلاعات عصبی)، ICML (کنفرانس بین‌المللی یادگیری ماشین) یا AAAI (انجمن پیشرفت هوش مصنوعی) از بهترین روش‌های بروز بودن در این حوزه است.