כדי להפוך למומחה בינה מלאכותית, בדרך כלל תצטרך להיות בעל רקע חזק במתמטיקה, מדעי המחשב ותכנות. באופן ספציפי, כמה מתחומי המפתח ותחומי הידע שתצטרכו ללמוד כוללים:
- למידת מכונה: זוהי טכנולוגיית הליבה מאחורי AI, והיא כוללת שימוש באלגוריתמים ומודלים סטטיסטיים כדי לאפשר למחשבים ללמוד מנתונים ולקבל תחזיות או החלטות מבלי להיות מתוכנתים במפורש.
- שפות תכנות: תצטרך להיות בקיא בשפת תכנות אחת לפחות, כגון Python, R או Java, וכן להיות בעל הבנה טובה של שיטות עבודה מומלצות לפיתוח תוכנה.
- מדעי הנתונים: הבנת מושגי מדעי הנתונים כגון עיבוד מוקדם של נתונים, הדמיה וניתוח סטטיסטי תהיה חיונית על מנת לעבוד עם כמויות הנתונים הגדולות שמערכות בינה מלאכותיות דורשות בדרך כלל.
- למידה עמוקה: זהו תת-תחום של למידת מכונה העוסקת ברשתות עצביות, שהן סוג של אלגוריתם בהשראת המבנה והתפקוד של המוח האנושי.
- עיבוד שפה טבעית (NLP): זהו ענף של AI העוסק בניתוח, פרשנות ויצירת שפה אנושית.
- רובוטיקה: רובוטיקה היא תחום חשוב נוסף שמצטלב עם בינה מלאכותית, וידע במושגי רובוטיקה, כגון מערכות בקרה, רשתות חיישנים ותכנון תנועה, יכול להיות שימושי לבניית מערכות חכמות המקיימות אינטראקציה עם העולם הפיזי.
- אתיקה ובטיחות: ככל שה-AI הופכת נפוצה יותר, חשוב להבין את ההשלכות האתיות והבטיחותיות של טכנולוגיות אלו, ולהיות מודעים לסיכונים וליתרונות הפוטנציאליים שיש להן על החברה.
בנוסף ללימוד המיומנויות הטכניות הללו, תצטרך גם להיות בעל כישורים חזקים לפתרון בעיות וניתוח, כמו גם את היכולת לעבוד היטב בצוותים ולתקשר בצורה יעילה עם בעלי עניין
כדי להפוך למפתח בינה מלאכותית, תצטרך ללמוד מספר מיומנויות מפתח, כולל:
- שפות תכנות: Python היא שפת התכנות הפופולרית ביותר בשימוש בפיתוח AI. עם זאת, נעשה שימוש גם בשפות אחרות כגון R ו-Java.
- למידת מכונה: הבנה של אלגוריתמי למידת מכונה וכיצד ליישם אותם כדי לפתור בעיות ספציפיות היא מיומנות חובה עבור מפתח AI.
- מדעי נתונים: ידע בטכניקות של מדעי נתונים, כגון ניקוי נתונים, הדמיית נתונים ומידול סטטיסטי חיוני למפתח בינה מלאכותית.
- רשתות עצביות: הבנה של רשתות עצביות ולמידה עמוקה היא חיונית לפיתוח מודלים מתקדמים של AI.
- ראייה ממוחשבת: ידע בראייה ממוחשבת ועיבוד תמונה הוא המפתח עבור מפתחי AI העובדים על פרויקטים של ראייה ממוחשבת.
- עיבוד שפה טבעית: הבנה של עיבוד שפה טבעית וכיצד לפתח מודלים שיכולים להבין ולייצר שפה אנושית נחוצה למפתחי AI העובדים על פרויקטי NLP.
- מחשוב ענן: היכרות עם פלטפורמות מחשוב ענן, כגון AWS, Azure ו-GCP, חשובה לפריסה והרחבה של מודלים של AI.
- ניהול פרויקטים וזריזים: ידע במתודולוגיות ובמסגרות לניהול פרויקטים כמו Scrum או Kanban יועיל.
בנוסף למיומנויות הטכניות הללו, למפתחי בינה מלאכותית צריכים להיות גם מיומנויות חזקות לפתרון בעיות, יכולת חשיבה יצירתית ויכולת לעבוד היטב בצוות
מהי למידה עמוקה? (Deep learning)
למידה עמוקה היא תת-תחום של למידת מכונה בהשראת המבנה והתפקוד של הרשתות העצביות של המוח. זה כרוך באימון רשתות עצביות מלאכותיות על מערך נתונים גדול, המאפשר לרשת ללמוד ולקבל החלטות אינטליגנטיות בעצמה. ניתן להשתמש באלגוריתמי למידה עמוקה למגוון משימות, כגון זיהוי תמונה ודיבור, עיבוד שפה טבעית וקבלת החלטות. הוא נמצא בשימוש נפוץ ביישומי ראייה ממוחשבת, עיבוד שפה טבעית ויישומי זיהוי דיבור. מודלים אלה, הנקראים רשתות עצביות עמוקות, מורכבים משכבות מרובות של צמתים מחוברים, המאפשרים להם ללמוד ולייצג דפוסים ויחסים מורכבים מאוד בנתונים
מה זה GPT-3?
GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) הוא מודל AI מתקדם לעיבוד שפה שפותח על ידי OpenAI. הוא מסוגל ליצור טקסט דמוי אדם על סמך הנחיה שניתנת לו. GPT-3 מאומן על כמות עצומה של נתונים ויכול להשלים מגוון רחב של משימות שפה כגון השלמת טקסט, תרגום וסיכום. GPT-3 נחשב לאחד מדגמי השפה החזקים ביותר עד כה ושימש ליצירת מגוון יישומים כגון צ'אט בוטים וכלים ליצירת תוכן
המלצות על מיומנויות וקורסים:
- שפות תכנות: Python, C++, Java
- מסגרות למידת מכונה: TensorFlow, Keras, PyTorch
- למידה עמוקה: רשתות עצביות קונבולוציונליות (CNN), רשתות עצביות חוזרות (RNN), רשתות יריבות גנרטיביות (GAN)
- עיבוד שפה טבעית: סיווג טקסט, ניתוח סנטימנטים, זיהוי ישות בשם
- פלטפורמות ענן: AWS, GCP, Azure
מהי מסגרות למידת מכונה: TensorFlow, Keras, PyTorch?
TensorFlow היא מסגרת למידת מכונה בקוד פתוח שפותחה על ידי צוות המוח של Google. זוהי ספרייה רבת עוצמה לחישוב מספרי, מתאימה במיוחד ומכווננת היטב עבור למידת מכונה בקנה מידה גדול. TensorFlow מאפשרת למפתחים ליצור ולאמן מודלים באמצעות מגוון אלגוריתמים שונים, כולל למידה עמוקה ורשתות עצביות. זה גם מאפשר פריסה קלה של מודלים למגוון פלטפורמות, כולל נייד ואינטרנט.
Keras היא ספריית רשת עצבית בקוד פתוח שנכתבה בפייתון. זוהי ספריית למידה עמוקה ידידותית למשתמש וברמה גבוהה הפועלת על גבי TensorFlow, Theano או CNTK. הוא נועד להפוך את הבנייה והתנסות במודלים של למידה עמוקה למהירה וקלה ככל האפשר. Keras מספקת ממשק פשוט ועקבי לממשקים עורפיים שונים, וקל לעבור ביניהם.
PyTorch היא ספריית למידת מכונה בקוד פתוח עבור Python, המבוססת על Torch. הוא פותח בעיקר על ידי מעבדת מחקר בינה מלאכותית של פייסבוק. PyTorch ידועה בפשטות, קלות השימוש ובגרפים חישוביים דינמיים. הוא מתאים במיוחד לבניית מודלים מורכבים ומותאמים אישית של מחקר, והוא מספק נתיב חלק ממחקר לפריסת ייצור. PyTorch מאפשרת גם אינטגרציה קלה עם כלים וספריות אחרים הנפוצים במדעי הנתונים ולמידת מכונה, כגון NumPy ו-skit-learn.
מה ההבדל בין מהנדס AI למהנדס ML?
מהנדס AI ומהנדס ML הם שני תפקידים שונים הדורשים מערכי מיומנויות ואחריות שונים.
| מהנדס בינה מלאכותית | מהנדס ML |
|---|---|
| מתמקד בתכנון, פיתוח ופריסה של מערכות AI | מתמקד בתכנון, פיתוח ופריסה של דגמי ML |
| אחראי על פרויקטים של AI מקצה לקצה, כולל עיבוד מוקדם של נתונים, בחירת מודל ואופטימיזציה, פריסה וניטור | אחראי על פרויקטי ML מקצה לקצה, כולל עיבוד מוקדם של נתונים, בחירת מודל ואופטימיזציה, פריסה וניטור |
| ידע רב במושגי AI כמו עיבוד שפה טבעית, ראייה ממוחשבת ולמידת חיזוקים | ידע רב במושגי ML כגון למידה מפוקחת ובלתי מפוקחת, למידה עמוקה ומודלים סטטיסטיים |
| מכיר פלטפורמות AI כגון TensorFlow, Keras, PyTorch ו-OpenCV | היכרות עם פלטפורמות ML כגון TensorFlow, Keras, PyTorch ו-skit-learn |
| עובד עם צוות של מדעני נתונים, מפתחים ובעלי עניין עסקיים כדי לספק פתרונות AI | עובד עם צוות של מדעני נתונים, מפתחים ובעלי עניין עסקיים כדי לספק פתרונות ML |
באופן כללי, מהנדסי בינה מלאכותית נוטים להתמקד יותר בהיבטים הרחבים יותר של בינה מלאכותית והיישומים שלה, בעוד מהנדסי ML מתמקדים יותר בטכניקות ובמודלים הספציפיים המשמשים ללמידת מכונה. שני התפקידים דורשים הבנה חזקה של המושגים המתמטיים והסטטיסטיים הבסיסיים, כמו גם את היכולת ליישם אותם על בעיות בעולם האמיתי