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작업 설명

기계 내에 존재하는 인간과 같은 지능의 개념은 거의 150 년 동안 사용되어 왔습니다. 예상할 수 있듯이, 이 아이디어는 허구의 맥락(1872년 소설 Erewhon)에서 소개되었다. 그러나 인공 지능 또는 AI는 한동안 현실이었습니다. 우리는 유명한 세계 대전 코드 브레이커 인 Alan Turing의 환상적인 마음, 기계 지능의 현대 탐구와 그 한계를 발견하기위한 노력에 감사 할 수 있습니다.
 
인공 지능 전문가는 컴퓨터가 인간의 방식으로 생각하고 사람들과 소통하도록 가르치는이 컴퓨터 과학 운동의 최전선에 서 있습니다. 오늘날 우리의 장치는 음성 인식과 가상 비서로서 우리와 통신하기 위해 AI를 사용합니다. AI는 우리의 얼굴, 목소리 및 지문을 인식합니다. 그것은 예측 및 제안, 온라인 검색 결과를 필터링, 스팸에 대한 우리의 이메일을 스캔, 언어를 번역, 기계를 운영. 우리 중 대부분은 그것에 대해 생각하지 않고 매일이 놀라운 기술에 종사하거나 어떤 경우에는 그것을 깨닫지 못합니다.
 
물론 AI와 AI의 급속한 발전에 대한 믿을만한 우려가 있습니다. 실제로 AI 전문가들은 이제 AI 윤리의 실제 문제에 직면 해 있습니다. 연구중인 잠재적 인 윤리적 딜레마 중 하나는 자체 제작자보다 빠르고 똑똑한 기술을 구축 할 때 어떻게 "AI 편견"으로부터 자신을 보호 할 수 있습니까? 우리보다 더 진보 된 AI를 구축하는 무서운 결과는 지능형 시스템에 대한 통제력의 상실입니다 ... 그리고 나중에 바람직하지 않은 결과!

경력의 보람있는 측면
  • 세계를 변화시키는 최첨단 기술 개발
  • 수백만 명의 AI 사용자가 일상 생활을 더 쉽게 만듭니다 (장치 등을 통해).
  • 기업의 경쟁력 강화 지원
  • AI와 사물 인터넷(IoT) 간의 새로운 연결 만들기
  • 의료 관행을 확대하고, 잠재적으로 생명을 구하고, 건강을 개선합니다.
  • 무인 차량 작동을 위한 AI 솔루션 구축
인사이드 스쿱
직무 책임

근무 일정
 
인공 지능 전문가는 일반적으로 실내에서 풀 타임으로 일하지만 일부 작업에는 야외 활동이 포함됩니다. 프로그램이나 시스템이 오작동하면 고용주는 근로자에게 연락하여 일을 올바르게 다시 실행할 수 있도록 도움을 요청할 수 있습니다. 


일반적인 의무

  • AI 전문가는 광범위한 분야에서 일하기 때문에 개인의 의무는 고용주와 근로자가 특별히 고용 된 역할에 달려 있습니다.
  • 일부 전문가는 스팸 차단기 및 표절 검사기에서 작업합니다. 
  • 다른 사람들은 Google 번역과 같은 언어 번역 서비스를 구축 할 수 있습니다. 
  • 다른 역할 종속 일반적인 의무에는 다음이 포함될 수 있습니다.
  • 인지 시뮬레이션 모델링
  • 얼굴 특징, 음성, 지문, 보행 감지, 심장 박동 및 기타 요인의 인식을 기반으로 사람을 식별하고 추적하는 응용 AI 프로그램을 만듭니다.
  • 데이터 및 정보를 수집 및 해석하고, 패턴을 발견하고, 결과를 사용하여 문제에 대한 해결책을 결정하고, 의사 결정을 내리는 프로그램 구축
  • 의료 전문가가 환자를 진단하는 데 도움이되는 소프트웨어 작업
  • 조언 제공 챗봇 향상
  • 발견되지 않은 천연 자원을 찾기위한 첨단 기술 
  • 다양한 목적을 위해 무인 차량을 제어 (자동 조종 장치)하는 프로그램 작성

 
추가 책임

  • 자신과 다른 AI를 추론하고 배우고 심지어 프로그래밍 할 수있는 더 똑똑한 AI 시스템을 만드는 데 한계를 뛰어 넘으십시오.
  • 인간의 보컬 패턴을 시뮬레이션하는 프로그램 개선
  • 법률 및 금융 부문을 지원하기 위해 AI에 대한 작업
  • 외부 고객 및 이해 관계자와의 공동 작업
  • 개발을 따라 잡으십시오. 전문 조직 행사 및 컨퍼런스 참석

 

직업에 필요한 기술

소프트 스킬
 

  • 세부 사항에주의
  • 합작 
  • 창조성
  • 끈기
  • 목표 중심
  • 고도로 조직 된
  • 조사 및 호기심
  • 문제 해결 능력
  • 프로세스 지향
  • 강력한 의사 소통 기술
  • 복잡한 문제를 더 간단한 용어로 설명 할 수 있습니다.

기술 능력

  • 많은 컴퓨터 프로그래밍 언어에 대한 지식
  • 시스템 분석
  • 자연어 처리
  • 신경망
  • 미적분학, 선형 대수 및 통계를 포함한 강력한 수학 능력
  • 컴퓨터 과학 배경
  • 인지 과학에 대한 강한 친숙 함
  • 인류학, 철학 및 심리학에 대한 친숙 함
다양한 유형의 조직
  • 기업/민간 부문 기업
  • 정부/군사 기관
  • 의료 산업
  • 고등 교육 기관
  • 연구 개발 센터
  • 과학 단체
  • 차량 및 운송 산업
기대와 희생

인류가 사회의 열쇠를 AI로 넘겨주기 전에, 우리는 그것이 우리가 의도 한 방식으로 작동하는지 확인해야합니다. 위에서 AI 윤리와 관련된 몇 가지 우려 사항을 언급했습니다. 그러나 AI 전문가가 만날 책임이 있다는 기대가 더 많습니다. 그들은 인간처럼 생각하는 프로그램을 만드는 임무를 맡고 있지만, 사실 AI는 많은 기능에서 우리보다 헤아릴 수 없을 정도로 빠르게 작동하며 때로는 예측할 수 없습니다.
 
AI가 실수를하면 어떻게됩니까 (또는 인간이 실수라고 생각하지만 AI에 논리적인 것은 무엇입니까?). 바로 그 문제는 아마도 2001 년에 가장 잘 묘사 된 것입니다 : 우주 오디세이, 우주선의 선상 AI가 프로그래밍 된 임무를 완수 할 수있는 유일한 방법은 임무를 중단하려는 인간을 종료하는 것이라고 결정했습니다.
 
운 좋게도 인공 지능 전문가들은 이미 그 중 하나를 알아 냈습니다. 이러한 시나리오는 공상 과학 소설처럼 보일지 모르지만 가설적인 문제는 매우 심각하게 받아 들여집니다. 사악한 AI가 모든 인간을 파괴하기 위해 지구를 점령한다면, AI 전문가들은 비난을받을 것입니다 (오래되지는 않지만, 분명히)! 

현재 동향

진지하게, 가장 인기있는 현재 트렌드 중 일부는 AI 윤리적 문제입니다. 자주 언급되는 특이점은 우리가 그러한 사건에 매우 조심스럽게 접근하기를 원하는 전문가들에 의해 연구되는 주요 도전입니다. 그것에 대해 들어 본 적이없는 사람들에게 특이점은 AI가 너무 발전하여 우리가 그것을 통제하거나 다음에 할 일을 예측할 수없는 가상의 미래 사건입니다. 즉, 터미네이터 프랜차이즈는 우리의 무기 시스템에 네트워크로 연결된 군사 방어 AI 시스템 인 Skynet의 가상의 등장으로이 주제를 다루었습니다. 그것은 "자기 인식"이 우리의 핵 미사일과 다른 기계를 통제하여 막을 수없는 적이되기 때문에 특이점 사건이되었습니다.
 
디스토피아적인 미래를 막는 것 외에도 다른 AI 산업 동향에는 인간이 AI 시스템을 해킹 할 수 없도록 사이버 보안을 강화하고, AI 지원 칩의 출현, AI와 사물 인터넷 간의 연결 증가, 자동화 된 기계 학습 및 클라우드 컴퓨팅 세계에서 AI가 포함됩니다.

이 직업에 종사하는 사람들은 어렸을 때 어떤 종류의 일을 즐겼습니까?

이것은 말할 것도없이 진행되지만, AI 전문가는 아마도 어린 시절 공상 과학 팬이었을 것입니다. 공상 과학 소설은 컴퓨터 프로그램이 할 수있는 것의 겉으로보기에는 끝이없는 가능성에 세대를 노출시켰다. 대부분의 AI는 로봇 호스트 내에서 작동하지 않지만 (아직) 많은 작가들이 몇 년 전에 예측했던 시점에 도달했습니다 (2001 년 러시아 상트 페테르부르크에서 세 명의 프로그래머가 만든 AI 챗봇 인 Eugene Goostman은 AI가 인간과 의사 소통하는 것을 속일 수 있음을 의미하는 전설적인 튜링 테스트를 통과 한 것으로 널리 알려져 있습니다).
 
그러나 AI 애호가들은 창의적이고 꿈으로 가득 찬 마음과 함께 갈 수있는 뛰어난 기술 능력을 가져야합니다. 이 분야의 노동자들은 아마도 학교에서 열심히 공부하고, 연구를하고, 논문을 올바르게 포맷하고, 세부 사항에주의를 기울 였을 것입니다. 그들은 매우 논리적이고 객관적이며 결과 지향적이며 독립적 이었을 것입니다. 실제로 젊은 시절의 많은 IT 전문가들과 마찬가지로 AI 전문가들은 종종 혼자 그리고 실내에서 오랜 기간 동안 일하는 데 매우 만족하며, 당면한 작업에 집중하거나 코드 세계에서 길을 잃을 수도 있습니다. 

교육 및 훈련 필요
  • 초급 수준의 AI 전문가는 일반적으로 컴퓨터 과학 또는 관련 전공 (또는인지 과학과 같은 학제 간 학위)에서 적어도 학사 학위를 소지해야합니다. 
  • 많은 근로자가 일을 시작하기 전에 대학원 학위를 마치거나 업계에서 일하면서 학위를 마칩니다.
  • 고급 학위 전공에는 인류학, 철학, 심리학 또는 정신 언어학이 포함될 수 있습니다.
  • AI는 광범위한 분야이지만 일반적인 교과 과정에는 다음이 포함될 수 있습니다.
    • 대수, 알고리즘, 미적분학, 논리, 확률 및 통계 
    • 베이지안 네트워크
    • 인지 과학 이론
    • 컴퓨터 프로그래밍 언어/코딩
    • 공학
    • 그래픽 모델링(신경망)
    • 물리학
    • 로봇공학
    • 자연어 처리
    • 시스템 분석
프로그램에서 찾아야 할 것들
  • AI 관련 프로그램을 찾을 수 있다면 가장 좋은 방법입니다. 그렇지 않으면 위에 나열된 영역에서 코스를 제공하는 프로그램을 찾으십시오.
  • 비용은 항상 고려 사항입니다. 졸업장에있는 대학 이름은 고용주가 볼 수있는 것이지만 결국에는 직업을 갖게 될 자격입니다.
  • 학생 유지에 대한 통계를 나열하는 프로그램을 찾거나 프로그램 및 / 또는 교수진에 대한 학생 리뷰를 찾으십시오.
  • 학생 대 교수 비율은 얼마입니까? AI는 복잡한 학습 분야이므로 도움이 필요하거나 질문이있을 때 교사로부터 충분한 관심을 원할 것입니다.
  • 자금 조달 및 연구 시설은 큰 고려 사항입니다. 인공 지능으로 작업하려면 많은 연습이 필요합니다! 
    • 최고의 학교는 일반적으로 가장 많은 외부 기금을 긁어 모으지 만 학생 학습에 도움이되는지 확인하십시오.
  • 교수진의 전기를 읽어보세요! 종종 소수의 교사가 AI 학습 경험의 대부분을 차지할 것이므로 학교뿐만 아니라 사람들에게도 집중하십시오.
  • 사람들에 대해 말하자면, 캠퍼스에는 어떤 종류의 AI 클럽과 학생 단체가 있습니까? 그들은 얼마나 활동적입니까? 그들은 전국적으로 인정받는 업적이 있습니까? 
  • IT 학위에 등록하는 경우 프로그램이 ABET 인증을 받았는지 확인하십시오.
  • 가능한 경우 온라인 프로그램을 고려하지만 직접 참석하면 많은 코스의 학습 경험을 크게 향상시킬 수 있음을 기억하십시오. 때로는 하이브리드 프로그램이 완벽한 타협입니다!
프로그램 목록

Great Values Colleges의 인공 지능을위한 미국 최고의 대학 40 개 대학은 학부 프로그램을위한 강력한 학교 목록을 보유하고 있습니다. 또한 U.S. News의 최고의 컴퓨터 과학 학교와 최고의 인공 지능 프로그램을 확인하십시오. 앞서 언급했듯이 모든 AI 전문가가 AI 또는 컴퓨터 과학 학위를 취득한 것은 아니지만 이러한 목록을 통해 시작할 수 있습니다!

고등학교와 대학에서해야 할 일
  • 고등학생들은 대학 진학을 앞두고 할 수 있는 모든 것을 배워야 하며, 앞으로의 노력을위한 견고한 토대를 마련해야합니다.
  • 고급 수학, 프로그래밍 및 기타 관련 과정을 수강하는 것은 대학 신입생 연도에 대비하는 것이 중요합니다.
  • edX, Coursera, Udemy, Pluralsight 등에서 제공하는 것과 같은 짧은 온라인 과정 (또는 더 긴 인증 프로그램)을 수행하여 시작하십시오. 온라인 코딩 수업 또는 부트 캠프를 완료 할 수도 있습니다.
  • 대학에서는 선택 과목을 현명하게 사용하십시오. AI 경력에서 앞으로 나아갈 수있는 수업을 듣습니다.
  • 학교 프로젝트에 참여하거나 아무 것도 없다면 직접 시작하십시오!
  • 연구 센터를 지원하는 방법에 대해 대학 프로그램과 상담하십시오.
  • 인턴십 또는 취업 및 연구 경험을 얻을 수있는 기회를 찾으십시오.
  • 동료와 협력하여 지식을 공유하고 잠재적으로 학생들을 안내 할 수 있습니다.
  • 튜토리얼 비디오 시청, 책 및 온라인 콘텐츠 읽기, 토론 참여 
    • Lionbridge의 상위 18개 AI 및 기계 학습 서브레딧에서 제안 사항을 확인하세요.
일반적인 로드맵
AI 전문가 글라데오 로드맵
1차 직장에 도착하는 방법
  • 직업을 얻는 가장 좋은 방법은 자격을 갖추고 신청서에 학업 및 업무 경험을 입증하는 것입니다.
  • TripleByte 퀴즈를 가져 가면 선별 시험에 합격하면 고용주와 연결됩니다.
  • 당신이 단단한 일치 인 직책에만 신청하십시오. 채용 공고를주의 깊게 읽고 모든 상자를 확인할 수 있는지 확인하십시오.
  • Indeed, ZipRecruiter, Glassdoor 및 기타 여러 포털에서 채용 공고를 찾을 수 있습니다.
  • 대학의 부서 또는 경력 센터에 도움을 줄 수 있는 방법에 대해 문의하십시오.
  • 인턴쉽을하지 않았다면 왜 시도하지 않습니까? 그것은 당신을 문에 데려다 줄 수 있고 직장 경험을 얻는 데 도움이 될 수 있습니다. 그들이 당신을 영구적으로 고용하지 않더라도, 그것은 시작입니다!
  • 친구와 교사에게 말하고 LinkedIn에 단어를 적어 두십시오. 요즘 대부분의 일자리는 네트워킹을 통해 발견됩니다 (추가 된 작업은 강력한 네트워크를 가지고 있는지 확인하십시오!)
  • 채용 담당자가 읽은 기사를 확인하여 통찰력을 얻으십시오. TOPBOTS는 AI 및 기계 학습 전문가를 고용하는 데 좋은 정보를 제공합니다.
  • 대학이 주최하는 산업 박람회 및 기타 행사에 참석하십시오. 질문하고, 연결하고, 이력서를 전달하십시오!
  • 이력서에 대해 말하자면, 귀하의 이력서가 오류가없고 잘 작성되었는지 확인하십시오. 아이디어를 얻기 위해 AI 이력서 템플릿을 방해하십시오.  
  • Springboard의 인공 지능 인터뷰 준비 질문 읽기 
사다리를 오르는 법
  • 거기에 들어가서 고용주에게 당신이 만든 것을 보여주십시오. 현장에 대한 헌신과 조직에 대한 헌신으로 조기에 지속적으로 감동을 표하십시오.
  • 물건을 고칠 수있는 귀중한 주제 전문가로 변신하십시오!
  • 학습을 멈추지 마십시오. 이것은 끊임없이 진화하는 분야이며, 전 세계에서 돌파구가 일어나고 있습니다. 국제 AI 뉴스를 확인하고, 코스를 수강하고, 대학원 학위를 마칩니다.
  • 직장에서, 그리고 "근무 중"일 때 유능한 전문가가 되십시오. 오늘날의 온라인 세계에서, 하나의 의심스러운 행동이 당신을 괴롭히기 위해 돌아올 수 있으므로 디지털 발자국을 깨끗하게 유지하십시오.
  • 보스에게 당신도 보스가 될 수 있다는 것을 보여주세요. 가능한 한 리더십 잠재력을 입증하고 팀 프로젝트를 주도하십시오.
  • 종종 만날 수있는 작업 서스펜스가 있으므로 마감일을 정하되 지름길을 택하지 마십시오. 품질 카운트와 작은 오류는 결과의 파급 효과로 이어질 수 있습니다. 
  • AI 전문가들은 문제를 해결하면서도 경계를 넓히기 위해 존재합니다. 즉, 업무의 일부는 극복 할 새로운 문제 (일명 도전!)를 제안하는 것입니다. 브레인 스토밍을위한 "만약에 ...?" 질문을 버리는 것을 두려워하지 마십시오.
계획 B

인공 지능 전문가로 일하는 개념은 고무적으로 보일 수 있지만 현실은 때로는 아이디어 자체만큼 흥미 진진하지 않습니다. 이 경력 분야는 근로자가 여러면에서 문자 그대로 그들이 갈 때 그것을 창조하기 때문에 거의 다른 분야와 다릅니다. 그들은 미지의 영토를 탐험하고 있으며, 그들이 찾고있는 것을 항상 알지 못합니다! 그래서 많은 학생들이 다음과 같은 다른 직업 가능성을 고려하기로 선택합니다. 

  • 컴퓨터 과학 교사
  • 컴퓨터 시스템 분석가 
  • 컴퓨터 시스템 엔지니어/아키텍트   
  • 원격 감지 과학자 및 기술자   
  • 소프트웨어 개발자, 시스템 소프트웨어 

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