एआई में करियर शुरू करना चाहते हैं? यहां मांग में कौशल हैं

जब हम आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के बारे में सोचते हैं, तो हम आमतौर पर फिल्मों के ह्यूमनॉइड रोबोट के बारे में सोचते हैं, जिन्हें दुनिया पर कब्जा करने वाले खलनायक के रूप में चित्रित किया जाता है। लेकिन, वास्तव में, हमारे पास अभी तक ऐसे रोबोट नहीं हैं जो मानव बुद्धि को पार कर सकें।

उस ने कहा, एआई ने पहले ही हमारे जीवन को संभाल लिया है। आपके स्मार्ट होम डिवाइस, आपके फ़ोन में चेहरे की पहचान की पहचान, ऑनलाइन शॉपिंग के दौरान आप जिन चैटबॉट के साथ बातचीत करते हैं, आपका संगीत, वीडियो और खरीदारी अनुशंसाएँ- सभी AI द्वारा संचालित हैं।

एआई (आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस) क्या है?

आसान शब्दों में कहें तो AI कोई भी प्रोग्राम है जो इंसान की तरह 'इंटेलिजेंट' टास्क कर सकता है। लेकिन यह सिर्फ साधारण सॉफ्टवेयर नहीं है।

एआई कैसे सीखता है?

एक सॉफ्टवेयर प्रोग्राम में, आपका आउटपुट पूरी तरह से इस बात पर निर्भर करता है कि कोड क्या कहता है। उदाहरण के लिए, मान लें कि आपने बिल्लियों की पहचान करने के लिए एक कोड लिखा है। आपका कोड बताता है कि चार पैरों, पूंछ और फर वाली कोई भी चीज बिल्ली है।

यह हर प्यारे जानवर को बिल्ली के रूप में पहचान लेगा, भले ही वह कुत्ते या बाघ या ध्रुवीय भालू को देख रहा हो। इसे ठीक करने का एकमात्र तरीका बिल्ली की विशिष्ट विशेषताओं, जैसे आकार, आकार, रंग और त्वचा के पैटर्न को शामिल करने के लिए कोड को बदलना है।

एआई के मामले में, मशीन लर्निंग विशेषज्ञ खुद को सही करने के लिए एल्गोरिदम को प्रशिक्षित करते हैं। वे बड़ी मात्रा में डेटा (हमारे मामले में, जानवरों की तस्वीरें) में कुंजी रखते हैं, हर बार जब वह बिल्ली की सही पहचान करता है, तो कार्यक्रम को पुरस्कृत करता है, और अगर वह गलती करता है तो उसे दंडित करता है।

जब आप इसे बड़ी मात्रा में डेटा के साथ बार-बार प्रशिक्षित करते हैं, तो एल्गोरिथ्म अंततः बिल्ली की पहचान करना सीख जाएगा। क्या अधिक है, यह डेटा से पैटर्न उत्पन्न करेगा और अन्य जानवरों की भी पहचान करेगा। इसे मशीन लर्निंग कहते हैं।

डीप लर्निंग मानव हस्तक्षेप की कम आवश्यकता के साथ मशीन लर्निंग को अगले स्तर तक ले जाती है। जटिल तंत्रिका नेटवर्क की मदद से, प्रत्येक एल्गोरिथ्म खुद को सीख और बदल सकता है। कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क मानव मस्तिष्क में न्यूरॉन्स के बाद तैयार किए गए एल्गोरिदम हैं। एल्गोरिदम हमारे न्यूरॉन्स की तरह ही एक-दूसरे से जुड़ने, बातचीत करने और सीखने के लिए शक्तिशाली कंप्यूटरों पर चलते हैं।

एआई में करियर बनाना

एआई ई-कॉमर्स से लेकर स्वास्थ्य सेवा और कृषि तक अधिकांश प्रमुख उद्योगों में है। कंपनियां व्यक्तिगत सिफारिशों, बाजार विश्लेषण, धोखाधड़ी का पता लगाने और आभासी/संवर्धित वास्तविकता के लिए एआई पर भरोसा करती हैं।

AI प्रोजेक्ट बनाने के लिए एक विशेष टीम की आवश्यकता होती है। सबसे पहले, हमें विश्वसनीय डेटा की पहचान करने, उनका विश्लेषण करने, उन्हें मशीन में फीड करने और फिर उसे सीखने के लिए प्रशिक्षित करने की आवश्यकता है। इसलिए, उन लोगों के लिए अवसर अनंत हैं जो डेटा और मशीन लर्निंग के साथ काम करना पसंद करते हैं।

एक गतिशील, उच्च तकनीकी और विशिष्ट क्षेत्र के रूप में, एआई नौकरियां अच्छी तरह से भुगतान कर रही हैं, और आपको बाजार में प्रवेश करने के लिए अत्यधिक कुशल और प्रौद्योगिकी में कुशल होना चाहिए। यदि आप AI क्षेत्र में अपना करियर बनाना चाहते हैं, तो आपको अभी कार्य करने की आवश्यकता है। यहां आपके विकल्प हैं:

व्यापार विश्लेषण और अनुसंधान

अनुसंधान एआई प्रक्रिया का पहला चरण है। इसे चलाने वाले प्रमुख लोग डोमेन विशेषज्ञ, व्यापार विश्लेषक और शोधकर्ता होंगे। वे अपने उद्योग या डोमेन जैसे बैंकिंग, बीमा, निर्माण, आदि के विशेषज्ञ हैं, और खेलते हैं अवसरों की पहचान करने, दायरे को परिभाषित करने, बाजार पर शोध करने और गतिशील बनाने में महत्वपूर्ण भूमिका निर्णय। वे व्यवसाय और कोर AI टीमों के बीच भी संपर्क स्थापित करते हैं।

कौशल सेट आवश्यक:

एक डोमेन विशेषज्ञ या शोधकर्ता बनने के लिए, आपको अपने क्षेत्र में एक उन्नत डिग्री की आवश्यकता होगी। उदाहरण के लिए, व्यापार विश्लेषकों के पास व्यवसाय, अर्थशास्त्र, सांख्यिकी या निकट से संबंधित क्षेत्र में डिग्री है। एक शोध और विश्लेषण टीम में किसी के लिए महत्वपूर्ण सोच, समस्या-समाधान और लचीलापन आवश्यक कौशल हैं। इसके अलावा, प्रौद्योगिकी के लिए जुनून और नई चीजें सीखने की इच्छा आपको एआई प्रोजेक्ट में इन भूमिकाओं को पूरा करने में मदद करेगी।

डेटा साइंस

डेटा हमारी आधुनिक दुनिया को संचालित करता है, और डेटा के बिना कोई AI नहीं है। किसी भी AI प्रोजेक्ट की सफलता डेटा की गुणवत्ता पर निर्भर करती है। यही कारण है कि डेटा विश्लेषकों, डेटा वैज्ञानिकों और डेटा इंजीनियरों की भारी मांग है।

डेटा विश्लेषक डेटा एकत्र करने और व्यावसायिक अंतर्दृष्टि के लिए उसका विश्लेषण करने के लिए जिम्मेदार हैं।

डेटा वैज्ञानिक डीप लर्निंग और न्यूरल नेटवर्क जैसी विभिन्न तकनीकों का उपयोग करके पैटर्न की तलाश करके इसे अगले चरण में ले जाते हैं। अंतर्दृष्टि व्यवसायों को समस्याओं को हल करने और नया करने में मदद करती है।

डेटा इंजीनियर का काम डेटा हैंडलिंग के लिए आवश्यक बुनियादी ढांचे का निर्माण करना है। डेटा प्रवाह के लिए इंजीनियरों ने डेटाबेस और संचार पाइपलाइन स्थापित की।

अधिकांश समय, इन भूमिकाओं को एक डेटा टीम में शिथिल रूप से परिभाषित किया जाता है, और आपसे एक से अधिक टोपी लगाने की उम्मीद की जा सकती है।

कौशल सेट आवश्यक:

डेटा प्रबंधन भूमिकाओं में से किसी एक में शामिल होने के लिए, आपके बुनियादी तकनीकी कौशल कमोबेश समान होंगे, डिग्री में थोड़ा भिन्न होंगे। आपको अपने एसटीईएम कौशल को सुधारना चाहिए, कोड करना सीखना चाहिए, डेटाबेस अवधारणाओं को समझना चाहिए और कंप्यूटर विज्ञान, गणित या सांख्यिकी में डिग्री हासिल करनी चाहिए। आप शायद एक डेटा विश्लेषक के रूप में शुरू करेंगे और एक वैज्ञानिक या अनुभव के साथ एक इंजीनियरिंग भूमिका के लिए संक्रमण करेंगे। आप हमारे कुछ चेक कर सकते हैं डेटा साइंस लर्निंग सुझाव या सीखना पायथन, डेटा साइंस के लिए एक लोकप्रिय प्रोग्रामिंग भाषा पसंद है.

यंत्र अधिगम

मशीन लर्निंग प्रोग्रामर, इंजीनियर और आर्किटेक्ट ऐसे लोगों के समूह हैं जो जटिल एआई एल्गोरिदम का डिजाइन, विकास और परीक्षण करेंगे। वे पैटर्न देखने और समय के साथ अपने आउटपुट को बढ़ाने के लिए एल्गोरिदम को भी प्रशिक्षित करेंगे।

कौशल सेट आवश्यक:

यदि आपके पास कंप्यूटर विज्ञान और विश्लेषणात्मक कौशल और रचनात्मकता में उन्नत डिग्री है तो यह मदद करेगा। आपको प्रोग्रामिंग भाषाओं और सॉफ्टवेयर अवधारणाओं में कुशल होना चाहिए। यदि आप पहले से ही एक सॉफ्टवेयर इंजीनियर हैं, तो आप AI में शॉर्ट सर्टिफिकेट कोर्स के साथ मशीन लर्निंग में प्रवेश कर सकते हैं। आप इनका उपयोग कर सकते हैं मशीन लर्निंग परियोजना के विचार अपने सीखने को किक-स्टार्ट करने के लिए।

उत्पाद डिजाइन

AI डिज़ाइन का अंतिम उत्पाद एक स्क्रीन या एक विशाल रोबोट हो सकता है, लेकिन उत्पाद डिज़ाइनर का काम यह सुनिश्चित करना है कि उत्पाद सुलभ और उपयोग में आसान हो।

कौशल सेट आवश्यक:

उत्पाद डिज़ाइनर विविध पृष्ठभूमि से हैं--आप UI डिज़ाइनर, इंजीनियर या कलाकार हो सकते हैं। अपने क्षेत्र में विशेषज्ञता के साथ-साथ, आपको एक तकनीकी उत्साही होना चाहिए जो अंतिम उपयोगकर्ताओं के साथ सहानुभूति रख सके। एआई डिज़ाइन टीम में फलने-फूलने के लिए लचीलापन, अनुकूलन क्षमता और मानव-केंद्रित दृष्टिकोण आवश्यक हैं।

एआई हार्डवेयर

AI सिस्टम को विशाल मेमोरी और प्रोसेसिंग पावर की आवश्यकता होती है। क्लाउड कंप्यूटिंग के नवाचार के लिए धन्यवाद, एआई सिस्टम अब हर जगह हैं। क्लाउड डेटा को विभिन्न सर्वरों में विभिन्न स्थानों पर संग्रहीत किया जाता है। डेटा को स्टोर करने और प्रोसेस करने के लिए मेमोरी, सीपीयू और जीपीयू जैसे हार्डवेयर की जरूरत होती है। क्लाउड नेटवर्क जैसे इंफ्रास्ट्रक्चर की भी जरूरत है।

कौशल सेट आवश्यक:

एआई हार्डवेयर के साथ काम करने के लिए इलेक्ट्रिकल, इलेक्ट्रॉनिक्स या नेटवर्क इंजीनियरिंग में डिग्री प्राप्त करने पर विचार करें।

अन्य भूमिकाएँ

यदि आप तकनीकी विशेषज्ञ नहीं हैं, तो AI की दुनिया में आने के अपने सपने को न छोड़ें। हमेशा अन्य भूमिकाएँ होती हैं जैसे परियोजना प्रबंधक, लेखक, भाषाविद और वकील। जैसे-जैसे स्वास्थ्य और शिक्षा जैसे अधिक जन-केंद्रित उद्योग एआई को अपनाते हैं, नैतिकतावादी और भविष्यवादी जैसे नए अवसर भी खुल रहे हैं।

AI आज एक फ्यूचर-प्रूफ करियर है

एआई आपके लिए अपना करियर शुरू करने के लिए एक रोमांचक और आगामी क्षेत्र है। हालांकि, अन्य क्षेत्रों के लोगों के लिए, आपके पास अभी भी एआई में अपना करियर चुनने का विकल्प है - आपको केवल सीखने और खुद को बेहतर बनाने की जिज्ञासा की आवश्यकता है।

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