जेव्हा आपण आर्टिफिशियल इंटेलिजन्सचा विचार करतो, तेव्हा आपण सहसा चित्रपटांमधील ह्युमनॉइड रोबोट्सचा विचार करतो ज्यांना जगाचा ताबा घेणारे खलनायक म्हणून चित्रित केले जाते. परंतु, प्रत्यक्षात, मानवी बुद्धिमत्तेला मागे टाकणारे रोबोट्स आपल्याकडे अद्याप नाहीत.

ते म्हणाले, एआयने आधीच आपले जीवन ताब्यात घेतले आहे. तुमची स्मार्ट होम डिव्‍हाइसेस, तुमच्‍या फोनवर चेहर्‍याची ओळख, तुम्‍ही ऑनलाइन खरेदी केल्‍यावर तुम्‍ही संवाद साधता ते चॅटबॉट, तुमच्‍या संगीत, व्हिडिओ आणि खरेदीच्‍या शिफारशी—सर्व AI द्वारे समर्थित.

AI (कृत्रिम बुद्धिमत्ता) म्हणजे काय?

सोप्या भाषेत सांगायचे तर, AI हा कोणताही प्रोग्राम आहे जो मानवांप्रमाणे ‘बुद्धिमान’ कार्य करू शकतो. पण हे फक्त साधे सॉफ्टवेअर नाही.

एआय कसे शिकते?

सॉफ्टवेअर प्रोग्राममध्ये, तुमचे आउटपुट पूर्णपणे कोड काय म्हणतो यावर अवलंबून असते. उदाहरणार्थ, मांजरी ओळखण्यासाठी तुम्ही कोड लिहिला असे समजा. तुमचा कोड सांगते की चार पाय, शेपटी आणि फर असलेली कोणतीही गोष्ट म्हणजे मांजर.

तो प्रत्येक गोंडस प्राण्याला मांजर म्हणून ओळखेल, मग तो कुत्रा किंवा वाघ किंवा ध्रुवीय अस्वल पाहत असला तरीही. याचे निराकरण करण्याचा एकमेव मार्ग म्हणजे मांजरीची विशिष्ट वैशिष्ट्ये जसे की आकार, आकार, रंग आणि त्वचेचा नमुना समाविष्ट करण्यासाठी कोड बदलणे.

AI च्या बाबतीत, मशीन लर्निंग तज्ञ अल्गोरिदमला स्वतःला दुरुस्त करण्यासाठी प्रशिक्षण देतात. ते मोठ्या प्रमाणात डेटा (आमच्या बाबतीत, प्राण्यांची चित्रे), प्रत्येक वेळी मांजर योग्यरित्या ओळखल्यास प्रोग्रामला बक्षीस देतात आणि चूक झाल्यास शिक्षा देतात.

जेव्हा तुम्ही मोठ्या प्रमाणात डेटासह ते पुन्हा पुन्हा प्रशिक्षित करता, तेव्हा अल्गोरिदम शेवटी मांजर ओळखण्यास शिकेल. इतकेच काय, ते डेटामधून नमुने तयार करेल आणि इतर प्राण्यांचीही ओळख करेल. याला मशीन लर्निंग म्हणतात.

सखोल शिक्षण हे मशीन लर्निंगला मानवी हस्तक्षेपाची कमी गरज असलेल्या पुढील स्तरावर घेऊन जाते. जटिल न्यूरल नेटवर्कच्या मदतीने, प्रत्येक अल्गोरिदम शिकू शकतो आणि स्वतःचे रूपांतर करू शकतो.

कृत्रिम न्यूरल नेटवर्क हे मानवी मेंदूतील न्यूरॉन्सनंतर तयार केलेले अल्गोरिदम आहेत. आपल्या न्यूरॉन्सप्रमाणेच एकमेकांशी कनेक्ट होण्यासाठी, संवाद साधण्यासाठी आणि शिकण्यासाठी शक्तिशाली संगणकांवर अल्गोरिदम चालतात.

AI मध्ये करिअर तयार करणे

AI हे ई-कॉमर्सपासून आरोग्यसेवा आणि शेतीपर्यंतच्या बहुतांश प्रमुख उद्योगांमध्ये आहे. वैयक्तिक शिफारसी, बाजार विश्लेषण, फसवणूक शोध आणि आभासी/वर्धित वास्तवासाठी कंपन्या AI वर अवलंबून असतात.

एआय प्रकल्प तयार करण्यासाठी विशेष टीमची आवश्यकता असते. प्रथम, आम्हाला विश्वसनीय डेटा ओळखणे, त्यांचे विश्लेषण करणे, त्यांना मशीनमध्ये फीड करणे आणि नंतर त्यांना शिकण्यासाठी प्रशिक्षण देणे आवश्यक आहे. म्हणूनच, ज्यांना डेटा आणि मशीन लर्निंगसह काम करायला आवडते त्यांच्यासाठी संधी अनंत आहेत.

डायनॅमिक, उच्च तांत्रिक आणि विशेष क्षेत्र म्हणून, AI नोकर्‍या चांगल्या पगाराच्या आहेत आणि बाजारात प्रवेश करण्यासाठी तुम्हाला तंत्रज्ञानामध्ये अत्यंत कुशल आणि प्रवीण असणे आवश्यक आहे. जर तुम्हाला एआय क्षेत्रात तुमचे करिअर करायचे असेल तर तुम्हाला आता अभिनय करणे आवश्यक आहे.

व्यवसाय विश्लेषण आणि संशोधन

संशोधन ही एआय प्रक्रियेतील पहिली पायरी आहे. हे चालवणारे प्रमुख लोक डोमेन तज्ञ, व्यवसाय विश्लेषक आणि संशोधक असतील. ते त्यांच्या उद्योगात किंवा क्षेत्रातील तज्ञ आहेत जसे की बँकिंग, विमा, उत्पादन इत्यादी, आणि संधी ओळखण्यात, व्याप्ती परिभाषित करण्यात, बाजारपेठेवर संशोधन करण्यात आणि गतिमान निर्णय घेण्यात मदत करतात. ते व्यवसाय आणि कोर एआय संघांमध्ये संपर्क देखील स्थापित करतात.

कौशल्य संच आवश्यक आहे:

डोमेन तज्ञ किंवा संशोधक होण्यासाठी, तुम्हाला तुमच्या क्षेत्रातील प्रगत पदवी आवश्यक असेल. उदाहरणार्थ, व्यवसाय विश्लेषकांकडे व्यवसाय, अर्थशास्त्र, आकडेवारी किंवा जवळून संबंधित क्षेत्रातील पदवी आहेत. गंभीर विचार, समस्या सोडवणे आणि लवचिकता ही संशोधन आणि विश्लेषण टीममधील प्रत्येकासाठी आवश्यक कौशल्ये आहेत. याव्यतिरिक्त, तंत्रज्ञानाची आवड आणि नवीन गोष्टी शिकण्याची इच्छा तुम्हाला AI प्रकल्पात या भूमिका पूर्ण करण्यात मदत करेल.

डेटा विज्ञान

डेटा आपल्या आधुनिक जगाला चालवतो आणि डेटाशिवाय एआय नाही. कोणत्याही AI प्रकल्पाचे यश डेटाच्या गुणवत्तेवर अवलंबून असते. यामुळेच डेटा विश्लेषक, डेटा सायंटिस्ट आणि डेटा इंजिनीअर्सना मोठी मागणी आहे.

डेटा विश्लेषक डेटा संकलित करण्यासाठी आणि व्यवसाय अंतर्दृष्टीसाठी त्याचे विश्लेषण करण्यासाठी जबाबदार आहेत.

डेटा शास्त्रज्ञ डीप लर्निंग आणि न्यूरल नेटवर्क्स सारख्या विविध तंत्रांचा वापर करून नमुने शोधून पुढील चरणावर नेतात. अंतर्दृष्टी व्यवसायांना समस्यांचे निराकरण करण्यात आणि नवीन शोधण्यात मदत करते.

डेटा हाताळणीसाठी आवश्यक पायाभूत सुविधा निर्माण करणे हे डेटा इंजिनिअरचे काम आहे. अभियंते डेटा प्रवाहासाठी डेटाबेस आणि कम्युनिकेशन पाइपलाइन सेट करतात.

बर्‍याच वेळा, डेटा टीममध्ये या भूमिका सैलपणे परिभाषित केल्या जातात आणि तुम्ही एकापेक्षा जास्त टोपी घालण्याची अपेक्षा केली जाऊ शकते.

कौशल्य संच आवश्यक

डेटा मॅनेजमेंटच्या कोणत्याही भूमिकेत सामील होण्यासाठी, तुमची मूलभूत तांत्रिक कौशल्ये कमी-अधिक प्रमाणात समान असतील, पदवीमध्ये थोडी वेगळी असेल. तुम्ही तुमची STEM कौशल्ये सुधारली पाहिजेत, कोड करायला शिकले पाहिजे, डेटाबेस संकल्पना समजून घ्याव्यात आणि संगणक विज्ञान, गणित किंवा आकडेवारीमध्ये पदवी मिळवावी.

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *