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Intelligenza Artificiale : imparare a conoscerla .
Se chiedi a un profano, con una conoscenza superficiale della tecnologia, di spiegare cos’è l’Intelligenza Artificiale, sicuramente la collegherebbero a tutto ciò che riguarda i robot. Tuttavia, un ricercatore di intelligenza artificiale lo definirebbe in questo modo: L’Intelligenza Artificiale può essere considerata come una raccolta di algoritmi che ha la capacità di generare risultati senza che noi dobbiamo istruirla su come fare .
Possiamo considerare entrambe le risposte come giuste, ma a modo loro. Proviamo a riassumere la definizione.
L’Intelligenza Artificiale è:
È un ramo integrale di CS/IT che mira a clonare l’intelligenza umana in macchine robotiche. I robot, le macchine o, più comunemente, i sistemi di intelligenza artificiale sono alimentati con algoritmi avanzati di machine learning e deep learning che rendono le macchine intelligenti. Tuttavia, la definizione di IA è certamente cambiata negli ultimi anni. In precedenza, anche una semplice funzione per eseguire calcoli all’interno di una calcolatrice sarebbe stata considerata un componente AI. Tuttavia, ora, è solo un semplice programma per computer.
Cerchiamo di capire i vari livelli di IA. Possiamo classificare i sistemi di intelligenza artificiale in 3 diversi livelli:
Da un punto di vista tecnico, lo scopo principale dell’IA è quello di aiutare le capacità umane e permetterci di fare scelte eccezionali con risultati inimmaginabili. L’intelligenza artificiale è utilizzata in quasi tutti i popolari strumenti automatizzati che abbiamo creato decenni fa per migliorare le loro prestazioni e prendere decisioni calcolate per produrre risultati migliori. Diamo una sbirciatina ad alcuni motivi che ti aiuteranno a capire perché dovresti imparare subito l’Intelligenza Artificiale.
È stato detto che l’Intelligenza Artificiale sostituirà un enorme 40% dei lavori dei colletti bianchi e blu. La domanda del mercato di dipendenti con competenze di intelligenza artificiale è raddoppiata negli ultimi 5-6 anni. Tuttavia, c’è ancora una carenza di esperti e professionisti qualificati in questo campo. Inoltre, nella maggior parte delle aziende, i lavori di intelligenza artificiale rappresentano circa il 15-20% di tutti i lavori. Lo sviluppo dell’intelligenza artificiale è possibile in due diverse categorie: ingegneria e programmazione. Attualmente, l’intelligenza artificiale è nella sua fase di crescita e perseguire una carriera nell’IA in questo momento garantirà uno stipendio dignitoso e promettenti opportunità di crescita in futuro.
Quali sono gli sblocchi professionali?
Puoi lavorare come ingegnere ML, sviluppatore di BI, ingegnere di scienza dei dati, ecc. e gli stipendi sono decisamente molto elevati.
Le migliori aziende che reclutano ingegneri di intelligenza artificiale sono:
È un dato di fatto che generiamo oltre 2,5 quintilioni (10^18) di byte di dati non strutturati al giorno. I social media, i dati generati tramite smartphone, ecc. contribuiscono tutti a questo numero enorme. E continuerà a moltiplicarsi esponenzialmente nei prossimi anni.
Con la disponibilità di tali dati cruciali, le aziende vorranno sicuramente migliorare i propri servizi ai propri clienti. Questo può essere fatto strutturando correttamente i dati e ottenendo utili informazioni da essi. Questo processo è chiamato ingegneria dei dati. Quindi, ci sarà un’enorme richiesta di ingegneri dei dati che possano sfornare informazioni utili per le loro aziende.
L’intelligenza artificiale non è una tecnologia separata, ma è un concetto che può essere inserito in tecnologie o applicazioni esistenti per servire i clienti in modo migliore e personalizzato. Ad esempio, devi aver visto app come Amazon, Youtube, Netflix, ecc. personalizzare i tuoi consigli in base alla cronologia di navigazione passata. Questo è un esempio appropriato di come l’intelligenza artificiale può essere adottata per migliorare l’interfaccia utente/esperienza utente. Tecnologie come chatbot, assistenti come Google, automazione, ecc. si combinano insieme per aggiungere molteplici funzioni utili ai prodotti esistenti.
Non si limita solo all’industria informatica, ma svolge anche un ruolo significativo nel settore sanitario, spaziale, automobilistico e persino bancario. È davvero giunto il momento di iniziare ad approfondire le proprie conoscenze sull’Intelligenza Artificiale.
Come già scritto, l’Intelligenza Artificiale ha messo radici in quasi tutti i settori . Lavorare con AI e ML richiede un sacco di dati su cui eseguire la formazione. In passato era difficile archiviare un volume così grande di dati, figuriamoci eseguire analisi su set di dati così grandi. Ma con l’evoluzione dei Big Data, ora è possibile ricavare informazioni fruttuose da set di dati di grandi dimensioni.
L’IA e il machine learning sono ampiamente utilizzati anche nella sicurezza informatica per filtrare le informazioni e fornire approfondimenti in tempo reale su eventuali aberrazioni. Alcune applicazioni popolari dell’Intelligenza Artificiale sono:
Uno dei motivi principali per cui le persone non si tuffano direttamente nel campo dell’Intelligenza Artificiale è perché non sanno da dove cominciare.
Il modo migliore per iniziare con l’intelligenza artificiale è rispolverare i fondamenti. Puoi iniziare con la matematica di base e poi con un linguaggio di programmazione. Si consiglia sempre di utilizzare Python a causa della sua comunità ampia e di supporto e di tonnellate di pacchetti e librerie che ti assisteranno durante il tuo percorso.
Ecco gli argomenti necessari da approfondire
Oltre a questo, ci sono alcuni strumenti che potresti voler imparare che ti aiuteranno a gestire i dati in un modo migliore.
Dopo aver rispolverato questi argomenti, è il momento perfetto per approfondire le basi di un linguaggio di programmazione in grado di gestire i dati in modo fluido. Ci sono due opzioni che generalmente abbiamo: Python e R. Per lo più, le aziende preferiscono Python a R a causa dell’immenso supporto che fornisce.
Ecco una tabella di marcia per imparare Python per l’intelligenza artificiale.
Il prossimo step è la
Ora che sei in grado di manipolare i dati, è il momento di apprendere diverse tecniche che ti aiuteranno a convertire i dati non strutturati in dati strutturati in modo da poterne ricavare informazioni utili applicando algoritmi di Machine Learning. Tali metodi includono –
Queste tecniche ti aiuteranno a organizzare i tuoi dati per eseguire ulteriori analisi. Da qui, hai 3 direzioni da seguire: Machine Learning, Data Scientist e Data Engineer.
L’intelligenza artificiale è un argomento ampio che contiene una varietà di argomenti secondari. Imparare la teoria è un compito immane. Tuttavia, solo la teoria non è sufficiente. Quindi, se sei un principiante e hai appena iniziato con l’intelligenza artificiale, è meglio che tu lavori su piccoli progetti in movimento.
Fare progetti in IA può essere molto vantaggioso e può trasmettere diverse conoscenze ed esperienze tecniche. Inoltre, avere progetti di intelligenza artificiale nel tuo curriculum e portfolio può assicurarti lavori di fascia alta e darti un vantaggio . Ogni progetto pone una sfida diversa e il modo migliore per spiegarli al tuo reclutatore è realizzare effettivamente il progetto.
Ma quali possono essere i progetti realizzabili? Approfondiremo l’argomento nel prossimo articolo
Autore : Ester Cavallo
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