การเขียนโค้ดและ AI: คนที่ไม่มีประสบการณ์ในการเขียนโค้ดจะเข้าสู่วงการ AI ได้อย่างไร

คำยืนยันของแอนดรูว์ เอ็นจี ที่ว่า ปัญญาประดิษฐ์เป็นไฟฟ้ายุคใหม่ แสดงให้เห็นถึงผลกระทบและศักยภาพของ AI ในหลายภาคส่วน อย่างไรก็ตาม หลายๆ คนอาจลังเลที่จะรวมการเขียนโค้ดเข้ากับ AI เนื่องจากเชื่อว่าทักษะการเขียนโค้ดขั้นสูงเป็นสิ่งจำเป็น การทำลายล้างความเชื่อผิดๆ นี้เผยให้เห็นโอกาสมากมายสำหรับผู้ที่ไม่มีพื้นฐานการเขียนโปรแกรม

มาดูกันว่าใครๆ ก็สามารถเริ่มต้นเขียนโค้ดและ AI ได้โดยไม่ต้องเขียนโค้ดแม้แต่บรรทัดเดียว

ตำนานแห่งการเขียนโค้ดและ AI

ความเชื่อที่ว่า AI เป็นโดเมนเฉพาะของโปรแกรมเมอร์นั้นล้าสมัยไปแล้วเช่นเดียวกับอินเทอร์เน็ตแบบ dial-up

การพัฒนาเมื่อเร็ว ๆ นี้บอกเล่าเรื่องราวที่แตกต่างออกไป

"รายงานอนาคตของการทำงาน: AI ในที่ทำงาน” เน้นย้ำว่ามากกว่า 55% คาดว่าสมาชิก LinkedIn ทั่วโลกจะเห็นการเปลี่ยนแปลงงานของตนเนื่องจากการเพิ่มขึ้นของ AI กำเนิด.

ปัจจุบัน โครงการ AI ต้องใช้ความร่วมมือระหว่างนักวางแผนกลยุทธ์ ผู้เชี่ยวชาญเฉพาะด้าน และผู้สื่อสาร เพื่อสร้างการผสมผสานทักษะที่สมดุล ปัญญาประดิษฐ์ต้องการผู้เชี่ยวชาญที่เข้าใจวิธีใช้พลังของปัญญาประดิษฐ์ ตีความข้อมูล และออกแบบระบบที่ตอบสนองความต้องการทางธุรกิจ

ปัจจุบัน บริษัทต่างๆ กำลังมองหาผู้เชี่ยวชาญที่สามารถแปลงศักยภาพทางเทคนิคของ AI ให้เป็นกลยุทธ์ที่ใช้งานได้จริงและมอบผลลัพธ์ได้ ฟอรัมเศรษฐกิจโลกยืนยันแนวโน้มนี้และคาดการณ์ว่า งานใหม่ 97 ล้านตำแหน่ง จะเกิดขึ้นทั่วโลกในภาคส่วน AI ภายในปี 2025 ที่น่าสนใจคือ งานเหล่านี้จำนวนมากไม่จำเป็นต้องมีความเชี่ยวชาญด้านการเขียนโค้ด การเปลี่ยนแปลงนี้แสดงให้เห็นว่า AI ไม่ได้จำกัดอยู่แค่โปรแกรมเมอร์อีกต่อไป แต่เปิดกว้างสำหรับคนที่มีทักษะและความเชี่ยวชาญหลากหลาย

บทบาทที่ไม่ใช่การเข้ารหัสใน AI

AI ไม่ใช่พื้นที่ที่แยกส่วนสำหรับนักพัฒนาซอฟต์แวร์อีกต่อไป บทบาทที่ไม่เกี่ยวกับการเข้ารหัสมีอยู่มากมายภายในระบบนิเวศ AI แต่ละตำแหน่งมีบทบาทสำคัญในการนำไปใช้งานอย่างประสบความสำเร็จ การกำกับดูแลเทคโนโลยี AI.

มาดูบทบาทที่ไม่เกี่ยวกับเทคนิคบางส่วนด้านล่างนี้กัน:

ผู้จัดการผลิตภัณฑ์ AI

ผู้จัดการผลิตภัณฑ์ AI เชื่อมโยงทีมพัฒนาและผู้มีส่วนได้ส่วนเสียทางธุรกิจ บทบาทหลักของพวกเขาคือการทำให้แน่ใจว่าโครงการ AI สอดคล้องกับวัตถุประสงค์ทางธุรกิจและความต้องการของลูกค้า พวกเขาเน้นที่การกำหนดคุณสมบัติของผลิตภัณฑ์ ประสบการณ์ของผู้ใช้ และกลยุทธ์ระยะยาว

ความต้องการผู้จัดการผลิตภัณฑ์ AI ที่เพิ่มมากขึ้นแสดงให้เห็นถึงความสำคัญของการนำแนวคิด AI มาใช้ให้กลายเป็นโซลูชันที่ใช้งานได้จริงและพร้อมสำหรับตลาด ในท้ายที่สุด ความสามารถในการเติมเต็มช่องว่างระหว่างนวัตกรรมทางเทคนิคและการใช้งานจริงเป็นแรงผลักดันให้โครงการ AI ประสบความสำเร็จในการแข่งขันในปัจจุบัน

คำอธิบายประกอบข้อมูล

ผู้ให้คำอธิบายข้อมูลมีความสำคัญต่อกระบวนการฝึกอบรม AI โดยจะเตรียมและติดป้ายกำกับข้อมูล เช่น รูปภาพ ข้อความ หรือเสียง เพื่อช่วยให้การเรียนรู้ของเครื่องจำลองรูปแบบและทำนายได้อย่างแม่นยำ

บทบาทนี้ต้องให้ความสำคัญกับรายละเอียดและความรู้เกี่ยวกับโดเมน แต่ไม่ต้องการทักษะการเขียนโค้ด ผู้ให้คำอธิบายข้อมูลมีส่วนสนับสนุนคุณภาพและความแม่นยำของระบบ AI ซึ่งต้องพึ่งพาชุดข้อมูลที่สะอาดและมีป้ายกำกับอย่างดีอย่างมากเพื่อประสิทธิภาพที่เหมาะสมที่สุด

ผู้เชี่ยวชาญด้านจริยธรรม AI

เมื่อเร็ว ๆ นี้ การสำรวจของ PwC เปิดเผยว่า 84% ขององค์กรแสดงความกังวลเกี่ยวกับผลกระทบทางจริยธรรมของ AI นี่คือจุดที่ผู้เชี่ยวชาญด้านจริยธรรมของ AI เข้ามามีบทบาท ผู้เชี่ยวชาญเหล่านี้มุ่งเน้นที่เทคโนโลยี AI ให้มีความยุติธรรม โปร่งใส และรับผิดชอบ

เนื่องจากระบบ AI เพิ่มขึ้นอย่างมากในพื้นที่ที่มีความอ่อนไหว เช่น การดูแลสุขภาพ การเงิน และการบังคับใช้กฎหมาย ผู้เชี่ยวชาญจึงจำเป็นต้องประเมินและแก้ไขข้อกังวลด้านจริยธรรม

ผู้เชี่ยวชาญด้านจริยธรรมของ AI สามารถช่วยแนะนำบริษัทต่างๆ ในการนำแนวทางปฏิบัติที่รับผิดชอบมาใช้เพื่อยืนยันการใช้ AI อย่างมีจริยธรรม

ที่ปรึกษาเอไอ

ที่ปรึกษาด้าน AI ช่วยให้องค์กรต่างๆ ผสานรวมโซลูชัน AI เข้ากับเวิร์กโฟลว์ที่มีอยู่ โดยทำงานร่วมกับธุรกิจต่างๆ เพื่อค้นหาโอกาสในการนำ AI มาใช้ และให้คำแนะนำในการนำเทคโนโลยีเหล่านี้มาใช้ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

แม้ว่าที่ปรึกษา AI จะไม่จำเป็นต้องเรียนรู้วิธีเขียนโค้ด AI แต่พวกเขาต้องเข้าใจวิธีการแปลโซลูชันทางเทคนิคให้เป็นกลยุทธ์ทางธุรกิจ

เครื่องมือแบบ No-Code และ Low-Code

แพลตฟอร์มแบบ No-code และ Low-code เปิดโอกาสให้ผู้ที่ขาดทักษะการเขียนโปรแกรมได้เข้ามามีส่วนร่วม เครื่องมือเหล่านี้ช่วยให้ผู้ใช้สามารถทำงานร่วมกับ AI ได้อย่างมั่นใจโดยไม่ต้องเขียนโค้ดที่ซับซ้อน

เรามาดูเครื่องมือบางส่วนเหล่านี้กัน:

• เครื่องสอนได้: Teachable Machine ช่วยให้ทุกคนสามารถฝึกโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องได้ ผู้ใช้สามารถสร้างโมเดลสำหรับการจดจำภาพ เสียง หรือท่าทางโดยใช้ส่วนต่อประสานที่เรียบง่าย เครื่องมือนี้ช่วยให้เข้าถึงการเรียนรู้ของเครื่องได้อย่างทั่วถึง ทำให้เป็นจุดเริ่มต้นที่ยอดเยี่ยมสำหรับผู้เริ่มต้น
• รันเวย์ มล.: Runway ML มอบแพลตฟอร์มภาพสำหรับการสร้างโปรเจ็กต์ AI ศิลปินและนักออกแบบสามารถทดลองใช้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องจักรโดยไม่ต้องมีความรู้ด้านเทคนิค
• ดาต้าโรบอต: DataRobot ช่วยทำให้เวิร์กโฟลว์การเรียนรู้ของเครื่องจักรเป็นไปโดยอัตโนมัติ ช่วยลดความซับซ้อนของกระบวนการสำหรับผู้ใช้ที่ไม่มีความรู้ด้านเทคนิค องค์กรต่าง ๆ ใช้แพลตฟอร์มนี้เพื่อสร้างแบบจำลองเชิงทำนายได้อย่างรวดเร็ว แนวทางที่เป็นมิตรต่อผู้ใช้ของ DataRobot ช่วยให้ธุรกิจต่าง ๆ ได้รับข้อมูลเชิงลึกโดยไม่ต้องมีความรู้ด้านการเขียนโปรแกรมมากนัก ทำให้สามารถเข้าถึง AI ได้ง่ายขึ้น

การเขียนโค้ดและ AI: วิธีเริ่มต้นโดยไม่ต้องเขียนโค้ด

การเริ่มต้นในโดเมนการเขียนโค้ดและ AI โดยไม่มีประสบการณ์การเขียนโค้ดมาก่อนอาจดูน่ากลัว อย่างไรก็ตาม มีกลยุทธ์หลายประการที่จะช่วยให้เข้าสู่สาขานี้ได้ง่ายขึ้น

ทำความเข้าใจพื้นฐาน AI

ขั้นตอนแรกคือการทำความเข้าใจหลักการสำคัญของ AI โดยไม่ต้องเจาะลึกลงไปในการเขียนโปรแกรมโดยตรง

• หลักสูตรเช่นของ Andrew NgAI สำหรับทุกคนหรือ AI Foundations ของ Coursera นำเสนอข้อมูลเชิงลึกที่เหมาะสำหรับผู้เริ่มต้น
• พอดแคสต์ เช่น AI ในธุรกิจโดย Emerjยังให้มุมมองอันทรงคุณค่าอีกด้วย
• ช่อง YouTube เช่น Simplilearn และ AI ของ CodeAcademy ซีรีส์แบ่งแนวคิดที่ซับซ้อนออกเป็นส่วนๆ ที่สามารถเข้าใจได้

เรียนรู้ความรู้ด้านข้อมูล

ความรู้ด้านข้อมูลถือเป็นกระดูกสันหลังของ AI บุคคลต่างๆ จะต้องพัฒนาทักษะในการวิเคราะห์และตีความข้อมูล

การคุ้นเคยกับการวิเคราะห์รูปแบบ การตีความภาพ และการสรุปผลจะช่วยให้คุณมีส่วนสนับสนุนอย่างมีความหมาย เครื่องมือต่างๆ เช่น Excel, Google ชีต, or กำลัง BI เป็นจุดเริ่มต้นที่ดีเยี่ยม

มีส่วนร่วมในชุมชน AI

การมีส่วนร่วมกับชุมชน AI ส่งเสริมการสร้างเครือข่ายและโอกาสในการเรียนรู้ แพลตฟอร์มเช่น Kaggle ฟอรัม AI ของ Reddit และ LinkedIn กลุ่ม แนะนำคุณให้รู้จักกับที่ปรึกษา ผู้ร่วมมือ และบุคคลภายในอุตสาหกรรม

การพัฒนาทักษะพื้นฐาน เช่น การเรียนรู้พื้นฐาน AI การเน้นความรู้ด้านข้อมูล และการสร้างเครือข่ายกับผู้นำในอุตสาหกรรมสามารถช่วยสร้างความเชี่ยวชาญในการเขียนโค้ดภายในโดเมน AI ได้

ความสำคัญของการเรียนรู้ตลอดชีวิตใน AI

AI ไม่หยุดนิ่ง เป็นสาขาที่พัฒนาอย่างต่อเนื่อง ซึ่งความก้าวหน้าในปัจจุบันอาจล้าสมัยในวันพรุ่งนี้ คุณต้องเรียนรู้อย่างต่อเนื่องเพื่อก้าวไปข้างหน้า

เว็บสัมมนา เวิร์กช็อป และการประชุมเป็นแหล่งข้อมูลที่ดีเยี่ยมสำหรับการติดตามข้อมูลล่าสุด ไม่ว่าคุณจะมีพื้นฐานทางเทคนิคอย่างไร ในขณะที่ AI ยังคงกำหนดทิศทางของอุตสาหกรรมต่างๆ การติดตามข้อมูลล่าสุดเกี่ยวกับเทรนด์ เครื่องมือ และข้อควรพิจารณาทางจริยธรรมจะทำให้คุณเป็นทรัพยากรที่มีค่าในทุกบทบาท

สรุป: ผู้ที่ไม่ใช่โปรแกรมเมอร์สามารถเริ่มต้นการเขียนโค้ดและ AI ได้อย่างไร

การเขียนโค้ดและปัญญาประดิษฐ์ไม่จำกัดอยู่แค่โปรแกรมเมอร์อีกต่อไป บุคคลที่ไม่มีประสบการณ์ในการเขียนโค้ดมีโอกาสประสบความสำเร็จในสาขาที่มีการเปลี่ยนแปลงตลอดเวลานี้มากมาย การทำความเข้าใจพื้นฐานของปัญญาประดิษฐ์ การสำรวจบทบาทที่ไม่ใช่การเขียนโค้ด และการใช้ประโยชน์จากเครื่องมือที่ไม่ต้องใช้โค้ดจะสร้างเส้นทางสู่ความสำเร็จ

อนาคตของ AI ส่องประกายสดใส และทุกคนมีโอกาสที่จะมีส่วนร่วม โปรดจำไว้ว่าทักษะที่สำคัญที่สุดสำหรับความสำเร็จใน AI ไม่ได้หมายถึงด้านเทคนิคเสมอไป ความอยากรู้อยากเห็น ความคิดสร้างสรรค์ และความเต็มใจที่จะเรียนรู้ก็มีความสำคัญเช่นกัน

มาเที่ยวต่อ ยูไนเต็ด.ไอ เพื่อเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับการทดลองใช้ AI