Твердження Ендрю Нга, що штучний інтелект – це нова електрика фіксує вплив і потенціал ШІ в різних секторах. Однак багато людей можуть ухилятися від поєднання кодування та штучного інтелекту через переконання, що передові навички кодування є обов’язковими. Розвіювання цього міфу відкриває світ можливостей для тих, хто не має досвіду програмування.
Давайте розберемо, як будь-хто може почати працювати з програмуванням і ШІ, навіть не написавши жодного рядка коду.
Міф про кодування та ШІ
Переконання в тому, що штучний інтелект є виключною територією для програмістів, так само застаріло, як комутований Інтернет.
Останні події розповідають іншу історію.
“Звіт про майбутнє роботи: ШІ на роботі” підкреслює це 55% Очікується, що члени LinkedIn у всьому світі змінять свою роботу через зростання генеративний ШІ.
Проекти штучного інтелекту тепер вимагають співпраці між стратегами, експертами в галузі та комунікаторами, створюючи збалансоване поєднання навичок. Штучний інтелект вимагає професіоналів, які розуміють, як застосовувати його потужність, інтерпретувати дані та проектувати системи, які задовольняють потреби бізнесу.
Зараз компанії шукають професіоналів, які зможуть перетворити технічний потенціал штучного інтелекту на практичні стратегії, які принесуть результати. Всесвітній економічний форум підтверджує цю тенденцію і прогнозує це 97 мільйонів нових робочих місць до 2025 року з’явиться у всьому світі в секторі штучного інтелекту. Цікаво, що багато з цих вакансій не вимагатимуть досвіду програмування. Ця зміна показує, що штучний інтелект більше не обмежується програмістами, а відкритий для людей з різними навичками та досвідом.
Ролі, не пов’язані з кодуванням у ШІ
AI більше не є закритим простором для розробників програмного забезпечення. В екосистемі штучного інтелекту існує багато некодуючих ролей. Кожна позиція відіграє життєво важливу роль в успішній реалізації та управління технологіями ШІ.
Давайте розглянемо деякі з кількох нетехнічних ролей нижче:
Менеджер з виробництва ШІ
Менеджери по продукту AI об’єднати команду розробників і зацікавлених сторін бізнесу. Їх головна роль полягає в тому, щоб забезпечити відповідність проектів ШІ бізнес-цілям і потребам клієнтів. Вони зосереджені на визначенні характеристик продукту, досвіді користувачів і довгострокових стратегіях.
Зростаючий попит на менеджерів із продуктів штучного інтелекту свідчить про їхню важливість у перетворенні концепцій штучного інтелекту на практичні та готові до ринку рішення. Зрештою, їхня здатність заповнювати розрив між технічними інноваціями та реальними додатками сприяє успіху ініціатив ШІ в сучасній конкуренції.
Анотатор даних
Анотатори даних є важливими для процесу навчання ШІ. Вони готують і маркують дані, як-от зображення, текст або аудіо, щоб допомогти моделям машинного навчання вивчати закономірності та робити точні прогнози.
Ця роль вимагає уваги до деталей і знання предметної області, але не вимагає навичок програмування. Анотатори даних сприяють якості та точності систем ШІ, які значною мірою покладаються на чисті, добре позначені набори даних для оптимальної продуктивності.
Спеціаліст з етики ШІ
Недавній Опитування PwC виявили, що 84% організацій виявляють стурбованість етичним впливом ШІ. Тут на допомогу приходять спеціалісти з етики штучного інтелекту. Ці професіонали зосереджені на тому, щоб технології штучного інтелекту були чесними, прозорими та підзвітними.
У зв’язку зі стрімким зростанням систем штучного інтелекту в таких делікатних сферах, як охорона здоров’я, фінанси та правоохоронні органи, фахівцям необхідно оцінити та вирішити етичні проблеми.
Фахівці з етики ШІ можуть допомогти компаніям у впровадженні відповідальних практик для підтвердження етичного використання ШІ.
ШІ-консультант
Консультант зі штучного інтелекту допомагає організаціям об’єднати рішення штучного інтелекту в їхні існуючі робочі процеси. Вони співпрацюють з компаніями, щоб виявити можливості для впровадження штучного інтелекту та надати рекомендації щодо ефективного впровадження цих технологій.
Хоча консультантам зі штучного інтелекту не потрібно вчитися писати код для штучного інтелекту, вони повинні розуміти, як перетворити технічні рішення на бізнес-стратегії.
Інструменти без коду та низького коду
Платформи без коду та з низьким кодом відкрили двері для тих, хто не має навичок програмування. Ці інструменти дозволяють користувачам впевнено взаємодіяти з ШІ без залучення складного кодування.
Давайте розглянемо деякі з цих інструментів:
- Машина для навчання: Teachable Machine дозволяє будь-кому тренувати моделі машинного навчання. Користувачі можуть створювати моделі для розпізнавання зображення, звуку чи пози за допомогою простого інтерфейсу. Цей інструмент демократизує доступ до машинного навчання, що робить його чудовою відправною точкою для новачків.
- Runway ML: Runway ML надає візуальну платформу для створення проектів ШІ. Художники та дизайнери можуть експериментувати з моделями машинного навчання без технічної підготовки.
- DataRobot: DataRobot автоматизує робочий процес машинного навчання, спрощуючи процес для нетехнічних користувачів. Організації використовують цю платформу для швидкого створення прогнозних моделей. Зручний підхід DataRobot дозволяє компаніям отримувати інформацію без глибоких знань програмування, що робить штучний інтелект доступнішим.
Кодування та ШІ: як почати без кодування
Початок роботи в області програмування та ШІ без попереднього досвіду програмування може здатися страшним. Однак кілька стратегій можуть полегшити вихід на поле.
Зрозумійте основи ШІ
Перший крок — зрозуміти основні принципи штучного інтелекту без безпосереднього занурення в програмування.
Вивчайте грамотність даних
Грамотність даних є основою ШІ. Люди повинні розвивати здатність аналізувати та інтерпретувати дані.
Навчаючись аналізу шаблонів, інтерпретації візуалізацій і висновків, ви зможете зробити значний внесок. Такі інструменти, як Excel, Google Таблиці, або Power BI є чудовими відправними точками.
Беріть участь у спільнотах AI
Взаємодія зі спільнотами штучного інтелекту сприяє налагодженню мереж і можливостям навчання. Такі платформи Kaggle, Форуми ШІ Reddit, і LinkedIn групи познайомити вас із наставниками, співробітниками та інсайдерами галузі.
Розвиток базових навичок, як-от вивчення основ штучного інтелекту, зосередження уваги на грамотності даних і спілкування з лідерами галузі можуть допомогти сформувати досвід кодування в галузі штучного інтелекту.
Важливість навчання впродовж життя в ШІ
ШІ не сидить на місці. Це сфера, що постійно розвивається, і сьогоднішній прорив завтра може застаріти. Ви повинні продовжувати вчитися бути попереду.
Вебінари, семінари та конференції – чудові ресурси для того, щоб бути в курсі, незалежно від вашого технічного рівня. Оскільки штучний інтелект продовжує формувати індустрію, стеження в курсі тенденцій, інструментів і етичних міркувань зробить вас цінним активом у будь-якій ролі.
Підсумок: як не-кодерам почати працювати з кодуванням і ШІ
Кодування та ШІ більше не обмежуються програмістами. Особи без досвіду програмування мають багато можливостей для досягнення успіху в цій динамічній сфері. Розуміння основ штучного інтелекту, вивчення ролей, які не займаються кодуванням, і використання інструментів без коду створюють шлях до успіху.
Майбутнє ШІ світить яскраво, і кожен має шанс зробити свій внесок. Пам’ятайте, що найважливіші навички для успіху в ШІ не завжди є технічними. Допитливість, креативність і бажання навчатися є такими ж важливими.
Продовжуйте відвідувати Unite.ai щоб дізнатися більше про використання штучного інтелекту.
