Kodning och AI: Hur människor utan kodningserfarenhet kommer in i AI

Andrew Ngs påstående att artificiell intelligens är den nya elektriciteten fångar inverkan och potential hos AI inom olika sektorer. Många individer kan dock dra sig för att slå samman kodning och AI på grund av tron ​​att avancerade kodningsfärdigheter är obligatoriska. Att spränga denna myt avslöjar en värld av möjligheter för dem utan programmeringsbakgrund.

Låt oss bryta ner hur vem som helst kan komma igång med kodning och AI, även utan att skriva en enda rad kod.

Myten om kodning och AI

Tron på att AI är en domän exklusivt för programmerare är lika föråldrad som uppringt internet.

Den senaste utvecklingen berättar en annan historia.

Den "Future of Work Report: AI at Work” belyser det över 55% av LinkedIn-medlemmar globalt förväntas se sina jobb förändras på grund av ökningen av generativ AI.

AI-projekt kräver nu samarbete mellan strateger, domänexperter och kommunikatörer, vilket skapar en balanserad blandning av färdigheter. Artificiell intelligens kräver proffs som förstår hur man använder dess kraft, tolkar data och designar system som tillgodoser affärsbehov.

Företag letar nu efter proffs som kan översätta AI:s tekniska potential till praktiska strategier som ger resultat. World Economic Forum bekräftar denna trend och förutspår det 97 miljoner nya jobb kommer att dyka upp globalt inom AI-sektorn till 2025. Intressant nog kommer många av dessa jobb inte att kräva kodningsexpertis. Denna förändring visar att AI inte längre är begränsad till programmerare utan är öppen för människor med olika färdigheter och expertis.

Icke-kodande roller i AI

AI är inte längre ett tyst utrymme för mjukvaruutvecklare. Det finns många icke-kodande roller inom AI-ekosystemet. Varje position spelar en viktig roll för ett framgångsrikt genomförande och styrning av AI-teknik.

Låt oss gå igenom några av de få icke-tekniska rollerna nedan:

AI produktchef

AI produktchefer koppla samman utvecklingsteamet och affärsintressenter. Deras huvudsakliga roll är att se till att AI-projekt överensstämmer med affärsmål och kundbehov. De fokuserar på att definiera produktfunktioner, användarupplevelser och långsiktiga strategier.

Den växande efterfrågan på AI-produktchefer visar deras betydelse för att omvandla AI-koncept till praktiska och marknadsfärdiga lösningar. I slutändan driver deras förmåga att fylla gapet mellan teknisk innovation och verklig tillämpning framgången för AI-initiativ i dagens konkurrens.

Data Annotator

Dataannotatorer är viktiga för AI-utbildningsprocessen. De förbereder och märker data, som bilder, text eller ljud, för att hjälpa maskininlärningsmodeller att lära sig mönster och göra korrekta förutsägelser.

Denna roll kräver uppmärksamhet på detaljer och domänkunskap men kräver inte kodningsförmåga. Dataannotatorer bidrar till kvaliteten och noggrannheten hos AI-system, som i hög grad förlitar sig på rena, välmärkta datamängder för optimal prestanda.

AI-etikspecialist

En nyligen PwC-undersökning avslöjade att 84 % av organisationerna visar oro över AI:s etiska konsekvenser. Det är här AI-etikspecialister kommer in. Dessa proffs fokuserar på att AI-teknik ska vara rättvis, transparent och ansvarsfull.

På grund av den drastiska ökningen av AI-system inom känsliga områden som hälso- och sjukvård, ekonomi och brottsbekämpning, måste yrkesverksamma utvärdera och ta itu med etiska problem.

AI-etikspecialister kan hjälpa företag att implementera ansvarsfulla metoder för att bekräfta den etiska användningen av AI.

AI-konsult

En AI-konsult hjälper organisationer att slå samman AI-lösningar i sina befintliga arbetsflöden. De arbetar med företag för att upptäcka möjligheter för AI-adoption och ge vägledning för att effektivt implementera dessa tekniker.

Även om AI-konsulter inte behöver lära sig hur man skriver AI-torsk, måste de förstå hur man översätter tekniska lösningar till affärsstrategier.

No-Code och Low-Code verktyg

No-code och low-code plattformar har öppnat dörrar för dem som saknar programmeringskunskaper. Dessa verktyg gör det möjligt för användare att med säkerhet engagera sig i AI utan att involvera komplex kodning.

Låt oss titta på några av dessa verktyg:

• Lärbar maskin: Teachable Machine låter vem som helst träna maskininlärningsmodeller. Användare kan skapa modeller för bild-, ljud- eller possigenkänning med ett enkelt gränssnitt. Det här verktyget demokratiserar tillgången till maskininlärning, vilket gör det till en utmärkt utgångspunkt för nybörjare.
• Runway ML: Runway ML tillhandahåller en visuell plattform för att skapa AI-projekt. Konstnärer och designers kan experimentera med maskininlärningsmodeller utan teknisk bakgrund.
• DataRobot: DataRobot automatiserar arbetsflödet för maskininlärning, vilket förenklar processen för icke-tekniska användare. Organisationer använder denna plattform för att snabbt bygga prediktiva modeller. DataRobots användarvänliga tillvägagångssätt gör det möjligt för företag att få insikter utan omfattande programmeringskunskaper, vilket gör AI mer tillgänglig.

Kodning och AI: Hur man börjar utan kodning

Att börja i kodnings- och AI-domänen utan tidigare erfarenhet av kodning kan verka skrämmande. Flera strategier kan dock göra det lättare att komma in på fältet.

Förstå AI-grunderna

Det första steget är att förstå AI:s kärnprinciper utan att direkt dyka in i programmering.

• Kurser som Andrew Ngs "AI för alla” eller Courseras AI Foundations erbjuder nybörjarvänliga insikter.
• Podcasts, som t.ex AI in Business av Emerj, ger också värdefulla perspektiv.
• YouTube-kanaler som t.ex Simplilearn och CodeAcademys AI serier bryter ner komplexa idéer i begripliga segment.

Lär dig datakompetens

Datakompetens utgör ryggraden i AI. Individer måste utveckla förmågan att analysera och tolka data.

Att bli bekväm med att analysera mönster, tolka visualiseringar och dra slutsatser rustar dig att bidra på ett meningsfullt sätt. Verktyg som Excel, Google Kalkylark, or Power BI är utmärkta utgångspunkter.

Delta i AI-gemenskaper

Att engagera sig i AI-gemenskaper främjar nätverkande och lärandemöjligheter. Plattformar som Kaggle, Reddits AI-forum, och LinkedIn grupper presentera dig för mentorer, samarbetspartners och branschinsiders.

Att utveckla grundläggande färdigheter som att lära sig AI-grunderna, fokusera på datakompetens och nätverka med branschledare kan hjälpa till att bilda kodningsexpertis inom AI-domänen.

Vikten av livslångt lärande i AI

AI sitter inte still. Det är ett område i ständig utveckling där dagens genombrott kan vara förlegat i morgon. Du måste fortsätta lära dig att ligga före.

Webbseminarier, workshops och konferenser är fantastiska resurser för att hålla dig uppdaterad, oavsett din tekniska bakgrund. När AI fortsätter att forma branscher, kommer att hålla dig uppdaterad om trender, verktyg och etiska överväganden att göra dig till en värdefull tillgång i alla roller.

Avslutning: Hur icke-kodare kan komma igång med kodning och AI

Kodning och AI är inte längre begränsade till programmerare. Individer utan erfarenhet av kodning har många möjligheter att lyckas inom detta dynamiska område. Att förstå AI-grunderna, utforska icke-kodande roller och använda verktyg utan kod skapar vägar till framgång.

Framtiden för AI lyser ljust, och alla har en chans att bidra. Kom ihåg att de mest kritiska färdigheterna för framgång inom AI inte alltid är tekniska. Nyfikenhet, kreativitet och vilja att lära är lika viktigt.

Fortsätt besöka Unite.ai för att lära dig mer om att få tag på AI.