Кодирование и ИИ: как люди без опыта программирования попадают в сферу ИИ

Утверждение Эндрю Нга о том, что искусственный интеллект — это новое электричество отражает влияние и потенциал ИИ в различных секторах. Однако многие люди могут избегать объединения кодирования и ИИ из-за убеждения, что продвинутые навыки кодирования являются обязательными. Разрушение этого мифа открывает целый мир возможностей для тех, у кого нет опыта программирования.

Давайте разберемся, как любой человек может начать заниматься программированием и ИИ, даже не написав ни единой строчки кода.

Миф о кодировании и ИИ

Мнение о том, что ИИ — это прерогатива исключительно программистов, устарело так же, как и коммутируемый доступ в Интернет.

Недавние события говорят о другом.

"Отчет о будущем работы: ИИ на работе» подчеркивает, что более 55%. участников LinkedIn по всему миру ожидают изменения в своей работе из-за роста генеративный ИИ.

Проекты ИИ теперь требуют сотрудничества между стратегами, экспертами в предметной области и коммуникаторами, создавая сбалансированное сочетание навыков. Искусственному интеллекту нужны профессионалы, которые понимают, как применять его мощь, интерпретировать данные и проектировать системы, отвечающие потребностям бизнеса.

Компании теперь ищут профессионалов, которые могут перевести технический потенциал ИИ в практические стратегии, дающие результаты. Всемирный экономический форум подтверждает эту тенденцию и прогнозирует, что 97 миллионов новых рабочих мест появится в глобальном масштабе в секторе ИИ к 2025 году. Интересно, что многие из этих рабочих мест не будут требовать навыков кодирования. Этот сдвиг показывает, что ИИ больше не ограничивается программистами, а открыт для людей с различными навыками и опытом.

Некодирующие роли в ИИ

ИИ больше не является изолированным пространством для разработчиков программного обеспечения. В экосистеме ИИ существует множество некодирующих ролей. Каждая позиция играет важную роль в успешной реализации и управление технологиями ИИ.

Давайте рассмотрим некоторые из немногих нетехнических ролей:

Менеджер по продукту AI

Менеджеры по продуктам ИИ связывают команду разработчиков и заинтересованных лиц бизнеса. Их главная роль — гарантировать, что проекты ИИ соответствуют бизнес-целям и потребностям клиентов. Они сосредоточены на определении функций продукта, пользовательского опыта и долгосрочных стратегий.

Растущий спрос на менеджеров по продуктам ИИ показывает их важность в превращении концепций ИИ в практические и готовые к выходу на рынок решения. В конечном счете, их способность заполнять пробел между техническими инновациями и реальным применением обуславливает успех инициатив ИИ в условиях сегодняшней конкуренции.

Аннотатор данных

Аннотаторы данных необходимы для процесса обучения ИИ. Они подготавливают и маркируют данные, такие как изображения, текст или аудио, чтобы помочь моделям машинного обучения изучать закономерности и делать точные прогнозы.

Эта роль требует внимания к деталям и знания предметной области, но не требует навыков кодирования. Аннотаторы данных способствуют качеству и точности систем ИИ, которые в значительной степени полагаются на чистые, хорошо маркированные наборы данных для оптимальной производительности.

Специалист по этике ИИ

В недавнем PwC опрос Исследование показало, что 84% организаций обеспокоены этическим воздействием ИИ. Именно здесь на помощь приходят специалисты по этике в области ИИ. Эти специалисты уделяют особое внимание справедливости, прозрачности и ответственности технологий ИИ.

В связи с резким ростом использования систем искусственного интеллекта в таких чувствительных областях, как здравоохранение, финансы и правоохранительная деятельность, профессионалам необходимо оценивать и решать этические проблемы.

Специалисты по этике ИИ могут помочь компаниям внедрить ответственные практики для подтверждения этичного использования ИИ.

Консультант по ИИ

Консультант по ИИ помогает организациям интегрировать решения ИИ в существующие рабочие процессы. Они работают с предприятиями, чтобы выявить возможности для внедрения ИИ и предоставить рекомендации по эффективному внедрению этих технологий.

Хотя консультантам по ИИ не нужно учиться писать код ИИ, они должны понимать, как преобразовывать технические решения в бизнес-стратегии.

Инструменты без кода и с малым кодированием

Платформы без кода и с низким кодом открыли двери для тех, у кого нет навыков программирования. Эти инструменты позволяют пользователям уверенно работать с ИИ, не прибегая к сложному кодированию.

Давайте рассмотрим некоторые из этих инструментов:

• Обучаемая машина: Teachable Machine позволяет любому человеку обучать модели машинного обучения. Пользователи могут создавать модели для распознавания изображений, звуков или поз с помощью простого интерфейса. Этот инструмент демократизирует доступ к машинному обучению, что делает его отличной отправной точкой для новичков.
• Взлетно-посадочная полоса ML: Runway ML предоставляет визуальную платформу для создания проектов ИИ. Художники и дизайнеры могут экспериментировать с моделями машинного обучения без технического образования.
• Датаробот: DataRobot автоматизирует рабочий процесс машинного обучения, упрощая его для нетехнических пользователей. Организации используют эту платформу для быстрого построения прогностических моделей. Удобный для пользователя подход DataRobot позволяет компаниям получать информацию без обширных знаний в области программирования, что делает ИИ более доступным.

Кодирование и ИИ: как начать без программирования

Начинать работу в области кодирования и ИИ без предварительного опыта кодирования может показаться пугающим. Однако несколько стратегий могут облегчить вхождение в эту область.

Понять основы ИИ

Первый шаг — понять основные принципы ИИ, не углубляясь напрямую в программирование.

• Такие курсы, как у Эндрю Нга:AI для всех» или «Основы искусственного интеллекта» на Coursera предлагают понятные для новичков идеи.
• Подкасты, такие как ИИ в бизнесе от Emerj, также предоставляют ценные перспективы.
• Каналы YouTube, такие как Simplilearn и Искусственный интеллект CodeAcademy серии разбивают сложные идеи на понятные сегменты.

Изучите грамотность в области данных

Грамотность в области данных является основой ИИ. Люди должны развивать способность анализировать и интерпретировать данные.

Освоение анализа шаблонов, интерпретации визуализаций и составления выводов позволит вам вносить значимый вклад. Такие инструменты, как Excel, Google Таблицы, or Power BI являются отличными отправными точками.

Участвуйте в сообществах ИИ

Взаимодействие с сообществами ИИ способствует развитию связей и возможностей обучения. Такие платформы, как Kaggle, форумы Reddit по искусственному интеллекту, и LinkedIn группы познакомить вас с наставниками, соавторами и представителями отрасли.

Развитие базовых навыков, таких как изучение основ ИИ, сосредоточение внимания на грамотности в работе с данными и налаживание связей с лидерами отрасли, может помочь сформировать экспертные знания в области программирования в области ИИ.

Важность непрерывного обучения в области искусственного интеллекта

ИИ не стоит на месте. Это постоянно развивающаяся область, где сегодняшний прорыв завтра может устареть. Нужно продолжать учиться, чтобы оставаться впереди.

Вебинары, семинары и конференции — отличные ресурсы для того, чтобы оставаться в курсе событий, независимо от вашего технического образования. Поскольку ИИ продолжает формировать отрасли, оставаясь в курсе тенденций, инструментов и этических соображений, вы станете ценным активом в любой роли.

Подведение итогов: как непрограммисты могут начать работу с кодированием и ИИ

Кодирование и ИИ больше не ограничиваются программистами. У людей без опыта кодирования есть много возможностей преуспеть в этой динамичной области. Понимание основ ИИ, изучение ролей, не связанных с кодированием, и использование инструментов без кодирования создают пути к успеху.

Будущее ИИ сияет ярко, и у каждого есть шанс внести свой вклад. Помните, что самые важные навыки для успеха в ИИ не всегда технические. Любопытство, креативность и готовность учиться так же важны.

Продолжайте посещать Unite.ai чтобы узнать больше о том, как прикоснуться к ИИ.