Gartner预测,2021年将有更多的组织采用强大的人工智能工程战略

2021年4月5日 由Stefanini.

AI Engineering允许组织从AI项目中获得价值,同时引起注意伦理问题。了解有关AI工程解决方案的更多信息!

如果你与人工智能(AI)密切合作,你可能听说过“人工智能工程”这个术语。毕竟,人工智能工程是高德纳公司的2021年顶级战略技术趋势的第8项。随着实时分析和模拟人脑的机械推理对许多行业越来越重要,企业需要充分理解这一概念及其提供的优势。

作为计算能力,容量,速度,数据分集和深神经网络的进步继续攀升,更多的组织正在实现对此Gartner技术趋势的战略方法。那么,AI工程究竟在业务中扮演日益关键的角色时,AI工程究竟如何扩展到这项技术?阅读我们的观点!

什么是人工智能工程?

落在主题下有弹性的交付,人工智能工程解决了人工智能项目经常面临的挑战,包括可维护性、可伸缩性和治理。因此,人工智能工程就是使用算法、神经网络、计算机编程和其他技术来帮助开发人工智能应用和技术。今年,每Gartner.,“强大的AI工程战略将促进AI模型的性能,可扩展性,可解释性和可靠性,同时提供AI投资的全价值。”

在AI工程中,AI成为了主流DevOps流程的一部分,而不是一套专门的、孤立的项目。通过将各种学科结合在一起,这种方法不仅能够平息人工智能的炒作,还能够在运营多种人工智能技术的组合时提供更直接的价值判断途径。

因此,人工智能工程师必须具有有效地从许多来源,设计算法,构建和测试机器学习模型中提取数据的功能,然后部署这些模型以创建可以执行复杂任务的AI供电的应用程序。

此外,今年负责人AI - AI问责制的运作 - 正在进入聚光灯。由于AI工程的治理方面,更多组织将推出应对信任,透明度,道德,公平,可意义和合规性问题的项目。

人工智能工程的商业角色

多亏了人工智能工程,组织能够创建混合操作环境,将数据科学家、数据工程和软件开发结合在一起。人工智能工程师可以推断出一个项目是否会从强或弱的人工智能中获益最多,并查明哪些项目有潜力解决企业的相关痛点(包括客户投诉、供应链或其他外部因素)。

AI工程师与其他IT和AI专家密切合作,协调组织内的过程自动化和数据管理。这种团队合作的例子可以在制造业中找到,人工智能开发人员与电气工程师和软件开发人员密切合作,创造人工智能机器人。在战略级别,业务智能开发人员创建、建模和评估复杂的非结构化数据,以确定市场趋势和行业模式。

AI工程工作所需的教育

根据Gartner进行的研究,AI将在2022年创造3.9万亿美元的商业价值。由于AI继续预测未来十年的最具破坏性技术类别,因此AI工程需求技能的职位正在上升。十博体育app平台

要成为一名人工智能工程师,计算机科学、数学、信息技术、统计、金融和经济学的学士学位都是本科生学习的良好基础领域。那些对人工智能工程感兴趣的人应该利用提供更深入的数据科学、机器学习和自然语言处理的认证项目。此外,学习Python、Django、JavaScript、CSS和HTML 5等编程语言是一个明显的优势。

AI工程所需的技能

2019年12月,Social Media Platform LinkedIn在其年度列表中排名了人工智能专家的角色新兴的工作。根据它记数酒,AI工程师应该具有以下类别的能力:

1。技术技能

第一个开始的地方?AI工程师应该有能力使用算法,机器学习,神经网络和其他与AI相关技术。与此同时,一个有能力的人工智能工程师擅长编程,并彻底了解软件开发生命周期,编码技术和最佳实践。具有左倾斜大脑的人将具有线性代数,统计数据的必要数学技能,统计和理解和制定不同的AI模型。

此外,人工智能工程师应该熟悉内存管理、类和链接,以便承担需要硬件集成来提高速度的项目。当涉及到自然语言处理时,人工智能工程师从计算机科学、信息工程、语言学和人工智能中汲取知识,为处理和分析大型数据集的程序系统编写程序。最后,快速原型和A/B测试的能力让AI工程师能够快速迭代各种想法,并决定哪种想法最适合手头的任务。

2。商业技能

除了技术技能方面,AI工程师可以管理机器学习模型的性能,并确定它是否准备好部署时(同时监控其准确性随时间)。通过快速向现有的业务资源添加机器学习功能,如企业资源规划或客户关系管理系统,AI工程师可以为组织的业务流程添加价值。由于AI Engineering必须提供特定于业务和相关的应用程序,因此AI工程师应该了解业务运行,客户和市场条件和运营环境的方式。成功的AI工程师可以将他们的技术思想转化为实用和高效的商业模式。

3.软技能

不要忘记沟通和协作等软技能!人工智能工程师通常负责帮助公司开发创新的、适当的解决方案。因此,他们需要了解自己所在行业的知识,具有创造性思维,以及在解决问题时进行分析思考的能力。此外,人工智能工程师必须能够简单而直接地有效地向企业内外的所有相关利益相关者传达他们的想法。

Stefanini的AI工程解决方案

人工智能是Stefanini创新的重要组成部分。我们的人工智能平台名为SAI,即“Stefanini人工智能”的缩写。SAI是我们完整的人工智能解决方案背后的技术生态系统。它由复杂的算法支持,并包含像虚拟助手、计算机视觉和数据分析等服务。

索菲是我们的全渠道虚拟助手。有能力快速处理大量数据,Sophie了解自然语言对话。她可以帮助用户提供请求,协调通信和人员和系统之间的自动化。

您是否准备好听Stefanini的所有方式可以为您的组织支持强大的AI解决方案?给我们打电话吧!

分享:
查看更多 人工智能 AI.