Le 10 competenze di Intelligenza Artificiale da avere per ottenere un lavoro nel 2023

10 competenze di IA per lavoro nel 2023

L’intelligenza artificiale (IA) è uno dei settori tecnologici più performanti e opportunistici. Indipendentemente dalle tue competenze attuali, ottenere un lavoro nell’IA non è facilmente realizzabile, soprattutto quando i recruiter sono costantemente alla ricerca di candidati qualificati. Esiste una vasta e facile possibilità di acquisire competenze e cambiare carriera. Pertanto, il percorso per diventare un candidato altamente qualificato nell’IA richiede passione e duro lavoro. L’articolo copre le principali branche che consentono di sviluppare le tue competenze nell’IA per diventare un potenziale candidato per le aziende di livello 1 nell’IA.

Quali sono le competenze nell’IA?

Le competenze nell’IA comprendono una serie di abilità e competenze necessarie per progettare, sviluppare e implementare soluzioni di intelligenza artificiale. Queste competenze includono la padronanza dei linguaggi di programmazione come Python, algoritmi di apprendimento automatico, reti neurali, elaborazione del linguaggio naturale, preelaborazione dei dati, visualizzazione dei dati, apprendimento per rinforzo, analisi dei dati, risoluzione dei problemi e considerazioni etiche. Le competenze nell’IA consentono ai professionisti di creare sistemi intelligenti in grado di apprendere, adattarsi e svolgere compiti simili all’intelligenza umana, avanzando la tecnologia in vari settori.

Le 10 principali competenze nell’IA

Ecco l’elenco delle 10 principali competenze nell’IA e delle loro sottosezioni:

  1. Comprensione del panorama dell’IA
  2. Padronanza dei linguaggi di programmazione
  3. Padronanza dell’apprendimento automatico
  4. Preelaborazione e analisi dei dati
  5. Apprendimento profondo e reti neurali
  6. Competenze di elaborazione del linguaggio naturale (NLP)
  7. Padronanza della visione artificiale
  8. Etica dell’IA e consapevolezza dei pregiudizi
  9. Cloud e implementazione dell’IA
  10. Apprendimento continuo e adattamento

Comprensione del panorama dell’IA

L’intelligenza artificiale si riferisce a una piattaforma multidisciplinare con diverse branche, ognuna con diverse funzioni che imitano la conoscenza e il comportamento umano nelle macchine. Le applicazioni dell’IA si trovano in settori come l’automobile, l’ingegneria aerospaziale, la biotecnologia, la bioinformatica, l’assistenza sanitaria, ecc.

Inizia a comprendere i concetti dai livelli di base a quelli avanzati per adattare le tue competenze nell’IA nel campo specializzato dell’IA. Alcune delle principali branche dell’IA sono:

  1. Apprendimento automatico: Serve come base dell’intelligenza artificiale e si basa su algoritmi per consentire l’apprendimento dai dati e migliorare le funzionalità nel tempo.
  2. Elaborazione del linguaggio naturale (NLP): La branca dell’intelligenza artificiale che consente alle macchine di imitare e interpretare il linguaggio umano.
  3. Robotica: Collega l’intelligenza artificiale all’ingegneria per generare modelli o macchine in grado di funzionare autonomamente.
  4. Visione artificiale: Intelligenza artificiale che aiuta a riconoscere e comprendere le informazioni visive.

Padronanza dei linguaggi di programmazione

Nell’IA, diversi linguaggi di programmazione sono specifici per generare algoritmi e progettare modelli. La capacità dei linguaggi di programmazione di permettere alle macchine di visualizzare, assimilare e riflettere dà vita a sistemi intelligenti.

Ci sono vari linguaggi di programmazione utilizzati nell’IA specificamente per compiti diversi, come:

Python

Python è diventato il cuore e l’anima dello sviluppo moderno dell’intelligenza artificiale grazie alla sua semplicità, leggibilità e versatilità. Un ricco ecosistema di librerie e framework di IA disponibili in Python, come Keras, PyTorch, TensorFlow e ScriptLearn, dominano lo sviluppo di modelli complessi. Queste librerie e framework dominano le reti neurali, l’analisi dei dati e l’apprendimento automatico.

Utilizzando Python, possiamo facilmente svolgere diverse attività in poco tempo, tra cui web scraping, calcolo scientifico, scripting, creazione di modelli finanziari, sviluppo web, visualizzazione dei dati e simulazione.

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Linguaggio R

R è un altro linguaggio informatico essenziale utilizzato ampiamente nell’ambito dell’IA. Gli analisti e i ricercatori lo utilizzano ampiamente in progetti di data science. Diverse industrie, come banche, finanza e assistenza sanitaria, utilizzano il potente linguaggio R per visualizzare i dati e nel processo decisionale tramite l’analisi statistica.

Leggi anche: Un tutorial completo per imparare la data science in R da zero

Julia

Nell’era del calcolo scientifico e dell’intelligenza artificiale, Julia è diventata una stella nascente perché colma il divario tra prestazioni e produttività. È ampiamente utilizzato nella simulazione, analisi dei dati e apprendimento automatico da diversi sviluppatori, ricercatori e scienziati nell’IA. Inoltre, il linguaggio è facile da usare e veloce, rendendolo un contendente per diversi progetti di IA.

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Padronanza del Machine Learning

Il Machine Learning (ML) è un sotto-ramo dell’Intelligenza Artificiale che permette ai sistemi informatici di imparare dai dati e migliorare le prestazioni nel tempo. Coinvolge tre diversi tipi di concetti fondamentali di apprendimento, tra cui 

Apprendimento Supervisionato

Modelli creati basandosi sull’apprendimento da dati etichettati. Viene utilizzato appositamente nella regressione e classificazione dei dati. Ad esempio, il modello prevede se la chiamata è fraudolenta basandosi sulle informazioni precedenti archiviate. 

Apprendimento Non Supervisionato

I modelli di Intelligenza Artificiale lavorano su dati predefiniti, che comprendono la ricerca di correlazioni o il riconoscimento di pattern. Ad esempio, una mappa senza alcuna classificazione o categorizzazione.

Checkout: Apprendimento Supervisionato vs Apprendimento Non Supervisionato – Una Guida Veloce per Principianti

Apprendimento Rinforzato

Un paradigma di ML in cui il modello di Intelligenza Artificiale impara e si adatta in base alle alterazioni ambientali. Come gli altri, l’apprendimento rinforzato aiuta nelle operazioni su larga scala dell’IA. Ad esempio, le auto automatizzate osservano il traffico e ottimizzano le azioni efficaci di conseguenza. Il Machine Learning coinvolge diversi algoritmi cruciali per diverse funzionalità. I più importanti tra questi sono discussi di seguito:

  1. Gli alberi decisionali vengono utilizzati significativamente nella regressione e nella classificazione dei dati. Ad esempio, la categorizzazione dei dati e il rilevamento delle frodi.
  2. Le reti neurali, influenzate dal cervello umano, riconoscono e elaborano immagini, pattern e linguaggi neurali.
  3. L’algoritmo Support Vector Machines separa i dati inseparabili ed è ampiamente utilizzato nel riconoscimento delle immagini, nella bioinformatica e nella previsione di mercato. 

Il Machine Learning svolge un ruolo importante nell’Intelligenza Artificiale in diversi settori per i seguenti motivi:

  1. Finanza: Permette all’IA di osservare i dati e prendere decisioni intelligenti.
  2. Industria automobilistica: Agevola le attività e si adatta istantaneamente alle modifiche nell’ambiente circostante.
  3. Intrattenimento/Marketing: Aiuta nell’interpretazione delle informazioni visive, compresa la classificazione delle immagini, l’identificazione dei volti e il rilevamento degli oggetti.
  4. Sanità: Ampiamente utilizzato nell’analisi dei dati dei pazienti, offrendo soluzioni informate per trattamenti personalizzati.

Pre-elaborazione e Analisi dei Dati

I dati puliti e organizzati sono il fondamento di un progetto di IA perfetto, che porta qualità, precisione e affidabilità al dataset. Le competenze di IA che devi avere per la pre-elaborazione e l’analisi dei dati possono includere:

  1. Pulizia dei dati: Il metodo include la correzione dei dati inconsistenti, l’imputazione e la ricerca e l’organizzazione degli outlier.
  2. Trasformazione dei dati: La tecnica coinvolge l’ingegnerizzazione dei dati, la codifica delle variabili, e così via, che modifica il modello in base alle esigenze.
  3. Normalizzazione dei dati: Comprende la scalatura o normalizzazione del dataset in un intervallo coerente senza compromettere l’accuratezza. Un esempio comune è la normalizzazione z-score.

Gli strumenti di visualizzazione dei dati popolari per il riconoscimento dei pattern e l’esplorazione dei dati sono i seguenti: 

  1. Matplotlib: Una libreria flessibile che genera visualizzazioni interattive, animate o statiche in Python (linguaggio di programmazione). 
  2. Seaborn: Offre utilità ottimizzate per rendere più attraenti le grafiche statistiche.

Deep Learning e Reti Neurali

Il Deep Learning è un ramo del Machine Learning in crescita nel campo dell’Intelligenza Artificiale. Aiuta a risolvere problemi complessi in diversi ambiti. È ottimo per l’analisi delle immagini nella diagnostica medica, il miglioramento della visione artificiale, il rilevamento delle frodi, il miglioramento delle esperienze di gioco, ecc. 

Inoltre, l’architettura delle reti neurali è simile a un cervello umano, che riceve un input, analizza e elabora le informazioni e riflette in modo sistematico. Il Deep Learning coinvolge tre strati di reti neurali, ovvero:

  1. Il layer di input, che riceve le informazioni da elaborare.
  2. Il layer nascosto che isola le caratteristiche complesse dei dati di input.
  3. Il layer di output che classifica i dati appresi dal layer nascosto.

I famosi framework di Deep Learning includono:

  1. PyTorch: Offre grafi computazionali dinamici che facilitano il debug e l’esperimento. È stato sviluppato da Facebook AI Lab.
  2. TensorFlow: Fornisce un’architettura regolabile adatta a diverse funzioni e piattaforme. È stato sviluppato da Google per costruire e comprendere modelli di Deep Learning.

Competenze di Elaborazione del Linguaggio Naturale (NLP)

L’Elaborazione del Linguaggio Naturale (NLP) è una competenza cruciale per gli ingegneri di intelligenza artificiale che permette alle macchine di riconoscere, analizzare e comunicare con il linguaggio umano. Questa competenza è importante in diversi campi come l’analisi del testo e dei sentimenti e la creazione del linguaggio. È la fonte di interazione o comunicazione tra macchine e esseri umani.

Un individuo deve conoscere competenze NLP come:

  1. Tokenizzazione: È importante suddividere il testo in parti più piccole per procedere con l’analisi del testo.
  2. Etichettatura delle Parti del Discorso: L’IA classifica le frasi con sostantivi, verbi, aggettivi, ecc. Ci fornisce preziose informazioni sui ruoli delle parole e sulla grammatica delle frasi.
  3. Riconoscimento delle Entità Nominate: Serve a riconoscere i nomi di organizzazioni, date individuali, luoghi, ecc. nel testo.

Ci sono librerie NLP per un’efficace esecuzione dei compiti, come:

  1. Natural Language Toolkit: È una libreria popolare specifica del linguaggio Python per compiti NLP. Offre strumenti per l’etichettatura delle parti del discorso, il riconoscimento delle entità nominate, la tokenizzazione, ecc.
  2. spaCy: È una libreria veloce che offre modelli pre-addestrati per diverse funzioni NLP.

Scopri: I 13 migliori progetti di NLP che devi conoscere nel 2023

Competenza nella Visione Artificiale

È un’altra competenza richiesta per un ingegnere di intelligenza artificiale. La visione artificiale è una componente dell’intelligenza artificiale che aiuta a comprendere e interpretare statistiche visive da immagini e video, ad esempio il riconoscimento degli oggetti e le modifiche alle immagini.

Alcune competenze importanti richieste per l’intelligenza artificiale nella visione artificiale sono:

  1. Rilevamento degli oggetti: L’IA basata sulla visione artificiale viene utilizzata per rilevare e delimitare gli oggetti nelle immagini e nei video in tempo reale. Questa competenza è ampiamente utilizzata in diversi settori come la sorveglianza, la robotica e l’automobile.
  2. Segmentazione delle immagini: L’immagine viene suddivisa in sezioni distinte corrispondenti a diverse regioni o oggetti. Questa tecnica è ampiamente utilizzata nella diagnostica medica, in cui i professionisti rilevano e osservano diversi tessuti e malattie nelle immagini mediche.
  3. Riconoscimento facciale: Una delle competenze importanti degli ingegneri di intelligenza artificiale è riconoscere e verificare le persone in base alle caratteristiche facciali. Questo viene ampiamente utilizzato nel controllo degli accessi, nella sicurezza e nelle esperienze utente personalizzate.

Inoltre, due importanti framework utilizzati per la visione artificiale sono:

  1. TensorFlow e PyTorch: Questi sono framework di deep learning che forniscono efficacemente una libreria di moduli di visione artificiale per la segmentazione delle immagini e l’identificazione degli oggetti.
  2. OpenCV: Chiamata popolarmente una libreria open-source di visione artificiale con varie funzioni per l’isolamento delle caratteristiche, la manipolazione di immagini digitali, il tracciamento degli oggetti, ecc.

Etica dell’IA e Consapevolezza dei Preconcetti

L’etica dell’IA è un’altra competenza degli sviluppatori di intelligenza artificiale che è emersa a causa della crescente domanda per lo sviluppo e la distribuzione dell’IA.

È fondamentale comprendere l’importanza delle considerazioni etiche nello sviluppo dell’IA, che comprendono il pregiudizio e l’equità. L’importanza di questi è la seguente:

  1. Pregiudizio nell’algoritmo dell’IA: Gli algoritmi dell’IA possono produrre risultati basati sulle informazioni apprese memorizzate nel set di dati. Ciò può portare a risultati ingiusti che comportano pregiudizi o discriminazioni in caso di presenza di set di dati pregiudicati, ad esempio informazioni su disuguaglianze storiche.
  2. Equità: I sistemi di intelligenza artificiale devono essere considerati per offrire equità indipendentemente dalla presenza o assenza di pregiudizi nel sistema, nel set di dati o nella società. Un risultato ingiusto porta a disuguaglianze e rafforza i pregiudizi precedenti nella società.

Pertanto, è importante creare un futuro migliore attraverso un’IA responsabile che può includere:

  1. Creazione di team di IA diversificati con ampie prospettive. Punti di vista diversi possono riconoscere e risolvere pregiudizi che passano inosservati ai team omogenei.
  2. È fondamentale apportare correzioni durante l’addestramento dei modelli di IA. Algoritmi consapevoli dell’equità, l’aumento dei dati e gli algoritmi di ridimensionamento possono contribuire ad eliminare i pregiudizi.
  3. Seguire le linee guida etiche deve essere un codice principale per condurre le competenze richieste dagli ingegneri di intelligenza artificiale. Si dà importanza all’equità, all’uguaglianza e al benessere sociale.

Implementazione di Cloud e Intelligenza Artificiale

Lo sviluppo di intelligenza artificiale e l’informatica in cloud sono competenze fondamentali per gli sviluppatori di intelligenza artificiale per trovare lavoro. L’informatica in cloud ha cambiato il panorama dello sviluppo di intelligenza artificiale fornendo soluzioni economiche, risorse estese e strumenti avanzati. Piattaforme come Amazon Web Service (AWS), Google Cloud e Azure di Microsoft aiutano a velocizzare il servizio personalizzato per lo sviluppo e l’implementazione di intelligenza artificiale.

Impariamo l’importanza dei modelli di intelligenza artificiale che hanno un impatto nella vita reale.

  1. Supporto decisionale: I modelli di intelligenza artificiale implementati in situazioni reali aiutano a prendere decisioni sagge in diversi settori.
  2. Convalida e apprendimento: L’implementazione nel mondo reale aiuta a comprendere il comportamento dei modelli di intelligenza artificiale nelle circostanze reali in modo da poterli migliorare costantemente.
  3. Innovazione e adattabilità: Una delle competenze importanti che gli ingegneri di intelligenza artificiale devono avere per guidare l’innovazione utilizzando l’implementazione di intelligenza artificiale nel mondo reale. Offre nuove capacità per adattarsi alla situazione con il cambiamento.

Apprendimento continuo e adattamento

L’apprendimento continuo e l’adattamento sono competenze cruciali per gli ingegneri di intelligenza artificiale. La tecnologia dell’intelligenza artificiale è dinamica e in continua evoluzione. È importante rimanere aggiornati sulle novità dell’intelligenza artificiale per il proprio vantaggio e per rimanere efficienti in questo campo competitivo. La natura in continua evoluzione della tecnologia dell’intelligenza artificiale porta sfide, opportunità e applicazioni agli individui e richiede un impegno nell’apprendimento continuo.

Ecco le ragioni per cui è importante rimanere aggiornati per gli individui.

  1. Vantaggio competitivo: Essere aggiornati sulle competenze dell’intelligenza artificiale ti rende un candidato potenziale nel mercato del lavoro.
  2. Risolvere problemi e offrire soluzioni ottimali: Gli avanzamenti portano sfide. Tenersi al passo con gli sviluppi dell’intelligenza artificiale permette di sviluppare competenze per scegliere le tecniche e gli strumenti appropriati per completare il compito in modo efficace e affrontare la soluzione.

Puoi rimanere aggiornato e sviluppare competenze nell’intelligenza artificiale con l’aiuto di corsi online e workshop, blog, pubblicazioni, webinar e conferenze. Coprono una varietà di corsi, dal livello base a quello avanzato, e favoriscono l’apprendimento approfondito in ogni ambito dell’intelligenza artificiale. Inoltre, avrai preziosi contributi da esperti e colleghi con cui condividere le tue idee e portare innovazione. L’apprendimento continuo e l’adattamento alle nuove tecnologie favoriranno nuove opportunità per trovare lavoro.

Competenze indispensabili nell’era dell’intelligenza artificiale

Migliori competenze non tecniche nell’intelligenza artificiale

Conclusioni

La varietà di competenze nell’intelligenza artificiale presentate sopra trova applicazione in molti settori industriali e accademici. Cercare lavoro in questo campo offre un’ampia gamma di opportunità. Tuttavia, in assenza di competenze adeguate, l’opzione diventa una sfida. Offrendo una soluzione semplice ed efficace per i candidati che aspirano a entrare in questo campo, Analytics Vidya fornisce programmi certificati AI e ML BlackBelt Plus a prezzi accessibili: un passo fondamentale per migliorare le tue competenze e aumentare la tua fiducia in diversi settori dell’intelligenza artificiale.

Domande frequenti