人工智能工程技術(shù)人員是指從事與人工智能相關(guān)算法、深度學習等多種技術(shù)的分析、研究、開發(fā),并對人工智能系統(tǒng)進行設(shè)計、優(yōu)化、運維、管理和應用的工程技術(shù)人員。人社部近日將這一行業(yè)擬為了,被越來越多的人所認識。那么人工智能工程技術(shù)員究竟是個什么工作?
人工智能工程技術(shù)員主要工作內(nèi)容
1.分析、研究人工智能算法、深度學習等技術(shù)并加以應用;
2.研究、開發(fā)、應用人工智能指令、算法;
3.規(guī)劃、設(shè)計、開發(fā)基于人工智能算法的芯片;
4.研發(fā)、應用、優(yōu)化語言識別、語義識別、圖像識別、生物特征識別等人工智能技術(shù);
5.設(shè)計、集成、管理、部署人工智能軟硬件系統(tǒng);
6.設(shè)計、開發(fā)人工智能系統(tǒng)解決方案。
人工智能工程技術(shù)員應具備的五項能力
1、機器管理能力
人工智能作為企業(yè)或組織的一項能力,在很大程度上仍處于起步階段。這就意味著,在大多數(shù)情況下,人工智能的使用是一種在組織內(nèi)的擴散。相應地,其系統(tǒng)性仍是不成熟且分散的。IT企業(yè)有能力開發(fā)技術(shù)體系結(jié)構(gòu),并且開啟整個行業(yè)智能機器的未來。然而,這種能力并不是IT組織與生俱來的。CIO和IT行業(yè)必須聯(lián)合其發(fā)展路徑,通過對人工智能的訓練和開發(fā),使其從傳統(tǒng)簡單的“開燈”行為,在將來高效勞動的人工智能主宰時期,轉(zhuǎn)變?yōu)槟軌蜃鞒稣_決斷的范例的角色。
2、流程資訊能力
人工智能可以通過合成數(shù)據(jù)、作出基本決策等方式,在操作流程中增加人類決策的比例。這也意味著人類必須重新設(shè)計其操作、重塑其能力,來支持集成的方法和應對更加復雜的決策。人工智能正在以人類尚未掌握的方法,改造著傳統(tǒng)的以客戶為中心的、內(nèi)部的操作過程。這顯然是傳統(tǒng)的企業(yè)操作管理與RPA操作的融合。更廣泛地說,除了RPA以外還有很多例子,比如說客戶語音識別身份驗證系統(tǒng),它能在一些行業(yè)中極大地改善客戶溝通服務(wù)的質(zhì)量。
3、平臺及數(shù)據(jù)管理能力
技術(shù)人員必須具備強大的信息處理和技術(shù)平臺管理能力。機器學習方法只能生成與輸入數(shù)據(jù)質(zhì)量相當?shù)念A測模型。組織和數(shù)據(jù)質(zhì)量對企業(yè)來說顯然不是一個新的挑戰(zhàn)了。如果一個人不具備支持和處理模型及平臺的能力,人工智能將會遭遇瓶頸,盡管如此,人們還是會冒險一試。IT企業(yè)將自己重新打造成一個有組織的云供應商,新的技術(shù)和架構(gòu)概念需要IT團隊企業(yè)的數(shù)據(jù)管家,并終打破部門隔閡,利用機器學習的力量。
4、算法意識
并不是所有人都要成為一個數(shù)據(jù)科學家,但是對于技術(shù)人員來說,擁有基本的數(shù)據(jù)處理能力和描述人工智能算法從創(chuàng)建到終輸出數(shù)據(jù)全過程的能力,確實非常重要的。一個企業(yè)有著兩個核心的利益來源。第一,IT能夠向企業(yè)描述人工智能能力,并與企業(yè)合作不斷地改進模型。第二,對驅(qū)動機器學習的數(shù)學概念的基礎(chǔ)性理解,能夠開啟知識和創(chuàng)造力。
5、領(lǐng)導力和判斷力
日常的行政工作占用了我們大量的時間,但在將來,機器會幫我們處理這些工作,成為我們的“好同事”。到那時候,公司的所有員工不僅需要接受一個機器掌握決策權(quán)的新世界,還需要在更具挑戰(zhàn)性的決策中運用自己的判斷力。完成這樣的轉(zhuǎn)變,你需要具備更加專注的解決問題的能力,同時掌握像機器能夠處理并終得出正確的指導性回應一樣的、構(gòu)建問題的技巧。
內(nèi)容摘自:電子工程世界
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