যখন আমরা "আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স" শব্দটি শুনতে পাই, তখন chatbots, robots, and self-driving cars আমাদের মনকে আঘাত করে। এই কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা কিছু বাস্তব উদাহরণ, ভয়ঙ্কর এখনো আকর্ষণীয়। অন্যান্য প্রযুক্তির বিপরীতে, আমরা 2019 এবং তার পরেও এআই এবং এমএল এর অগ্রগতি দেখতে অবিরত থাকব।
অন্যান্য প্রযুক্তি আছে যা ক্রমাগত বৃদ্ধি পাবে কিন্তু Deep শিক্ষা এবং মেশিন লার্নিংয়ের মতো প্রযুক্তিগুলি আমাদের উপর হ্রাস পাবে। এদিকে, অনেক CEOs বিশ্বাস করে যে AI ইন্টারনেট বিপ্লবের চেয়ে বড় হতে যাচ্ছে।
সমস্ত সংগঠনগুলির সকল সেক্টর জুড়ে AI এবং ML আলিঙ্গন করছে, এটা স্পষ্ট যে আগামী কয়েক বছরে দক্ষ এই পেশাদার প্রযুক্তির দক্ষতা বাড়বে।
কিন্তু O'Reilly থেকে একটি জরিপ অনুযায়ী, এআই দক্ষতা প্রতিভা জন্য একটি অভাব আছে এবং এআই গৃহীত বৃহত্তম বাধা।
এআই সংকটের প্রধান উদ্বেগ বর্তমান শিল্প প্রবণতাগুলির সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ নয় এমন একাডেমিক এবং প্রশিক্ষণ প্রোগ্রামগুলির কারণে। প্রতিষ্ঠানগুলিকে শুধুমাত্র এআই প্রযুক্তিতে দক্ষ পেশাদারদের প্রয়োজন হয় না তবে তাদের কর্মীদেরও কর্মতত্পর হতে হবে যারা সময়ের সাথে তাদের দক্ষতা পরিবর্তন করতে পারে।
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা একটি কর্মজীবন সব ফিট করে যে তার আকার নয়। সুতরাং, যদি আপনি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তাতে একটি কর্মজীবন শুরু করতে চান তবে এখানে একটি নির্দেশিকা যা আপনাকে আজ অনুসরণ করতে হবে।
আরও চলমান, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা কম্পিউটার বিজ্ঞান একটি ক্ষেত্র এবং কখনও কখনও মেশিন বুদ্ধিমত্তা বলা হয়। সহজ ভাষায়, এআই কম্পিউটার বিজ্ঞানের একটি ক্ষেত্র যা মানুষের মনকে কিভাবে বুঝে এবং মানুষের মত প্রতিক্রিয়া জানায়। এআই-এর উদ্দেশ্য হচ্ছে এমন মেশিন তৈরি করা যা মানুষের মত আচরণ, আচরণ এবং বুঝতে পারে।
সমস্ত tumult মধ্যে, এআই ইতিমধ্যে একটি পর্যায়ে তার পথ faving যেখানে বলা হয় যে স্মার্ট ডিভাইস এবং অটোমেশন সঙ্গে অপ্রয়োজনীয় কাজের ভূমিকা প্রতিস্থাপন। যাইহোক, আমরা এমন পর্যায়ে পৌঁছিনি যেখানে মেশিন আমাদের দৈনন্দিন জীবনের উপর নেবে।
একটি এআই আসন্ন হিসাবে, আপনি এই ক্ষেত্রে কাজের সুযোগ যথেষ্ট আছে। কিছু এআই কাজের মধ্যে রয়েছে মেশিন লার্নিং ইঞ্জিনিয়ার, তথ্য বিজ্ঞানী, ব্যবসা গোয়েন্দা বিকাশকারী, গবেষণা বিজ্ঞানী এবং কৃত্রিম প্রকৌশলী। 🔗 কৃত্রিম গোয়েন্দা প্রকৌশলী আজ এআই ইন্ডাস্ট্রিতে সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ কাজ ভূমিকা। একজন প্রকৌশলী হিসাবে, প্রযুক্তির উদ্ভাবনের বিষয়ে অবগত থাকা গুরুত্বপূর্ণ। সুতরাং, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা প্রকৌশল প্রতি দায়িত্ব আছে ।
একটি কৃত্রিম গোয়েন্দা প্রকৌশলী নিম্নলিখিত দায়িত্ব আছে:
- Research appropriate machine learning algorithms.
- Transforming data science prototypes.
- Based on requirements the AI engineer needs to develop machine learning applications.
- Work closely with electrical engineers and robotics team.
- Run machine learning tests.
- Train systems when required.
- Selection of suitable datasets and data representation techniques.
দায়িত্ব দক্ষতা স্তর (fresher or experienced professional) উপর নির্ভর করে পরিবর্তিত হবে। যাইহোক, এই একটি কৃত্রিম প্রকৌশলী বহন করা হবে সামগ্রিক ভূমিকা এবং দায়িত্ব।
A Step by Step Guide একটি কৃত্রিম গোয়েন্দা প্রকৌশলী হিসাবে পেশা শুরু করুন
As a Fresher:
- A Bachelor’s degree in the following subjects-
- Computer Science
- Information Technology
- Mathematics and Statistics
- Finance
- Economics
স্নাতক ডিগ্রী ছাড়াও, বিশ্লেষণাত্মক দক্ষতা, সমস্যা সমাধানের দক্ষতা, সৃজনশীল চিন্তাভাবনা, কার্যকর যোগাযোগ, এবং শিল্প জ্ঞান দক্ষ থাকতে হবে। এই দক্ষতা অনলাইন পুনরায় স্কিলিং মাধ্যমে বা একটি মাস্টার ডিগ্রী গ্রহণ মাধ্যমে অর্জনযোগ্য হতে পারে। তবে, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা আজকের প্রযুক্তি বিশ্বের 'buzzword' হিসাবে এটি অনুমোদিত প্রতিষ্ঠান থেকে অনলাইন এবং প্রশিক্ষণ প্রোগ্রাম গ্রহণ করা পরামর্শ দেওয়া হয়।
আইটি শিল্পে কারো জন্য, আপনার প্রযুক্তিগত দক্ষতা নিখুঁত টিউন করা গুরুত্বপূর্ণ। একজন এআই প্রকৌশলী হতে একজনকে সর্বশেষ দক্ষতা এবং প্রযুক্তি শিখতে হবে। এআই প্রকৌশলী শুধু দক্ষ পেশাদার নয় কিন্তু গভীরভাবে ব্যবহারিক এবং তাত্ত্বিক জ্ঞান আছে। এই প্রযুক্তির দিকে একটি বাস্তব পদ্ধতির থাকার ফলে আপনি অন্যান্য প্রতিযোগীদের উপর একটি প্রান্ত সাহায্য করতে হবে।
দক্ষতা প্রয়োজন
একটি এআই প্রকৌশলী হয়ে উঠার দিকে একটি রাস্তা-মানচিত্র। এআই একটি উঠতি প্রযুক্তি হয়; বেশিরভাগ পেশাদার সেরা অনলাইন প্রোগ্রামগুলির কাছ থেকে 🔗AI সার্টিফিকেশনের জন্য নির্বাচন করছেন। এআই এ একটি কর্মজীবনের দিকে খুঁজছেন পেশাদার অবশ্যই তারা মাস্টার প্রয়োজন প্রযুক্তিগত ও ব্যবসায়িক দক্ষতা একটি ঘনিষ্ঠ চেহারা আছে।
প্রযুক্তিগত দক্ষতা
Programming languages like R, Python, Java, and C++
কোডিংয়ের জন্য নকশার একটি গুরুত্বপূর্ণ দক্ষতা যা একজন এআই ইঞ্জিনিয়ার হিসাবে থাকতে হবে। R, Python, Java এবং C ++ এর মতো প্রোগ্রামিং ভাষাগুলিতে দক্ষ হওয়া গুরুত্বপূর্ণ। এই তথ্য কাঠামো এবং ক্লাস মত ধারণা বুঝতে সাহায্য করবে। একাধিক প্রোগ্রামিং ভাষা শেখার মাধ্যমে এই সংস্থাগুলি একাধিক দক্ষতা-সেটের সাথে ব্যক্তিদের উপর মনোযোগ দিচ্ছে বলেই সর্বদা একটি অতিরিক্ত সুবিধা হিসাবে প্রমাণিত হবে।
Statistics, Linear Algebra and Calculus/পরিসংখ্যান, লিনিয়ার বীজগণিত এবং ক্যালকুলাস
কিভাবে আলগোরিদিম এবং মেশিন লার্নিং ফাংশন বুঝতে এটি গুরুত্বপূর্ণ এক পরিসংখ্যান বুঝতে(Gaussian distributions, standard deviation) অনেক আসছে। Solid understanding of probability and models like Naive Bayes, Hidden Markov models, and Gaussian Mixture models is advisable.
উপরন্তু, একজনকে ভেক্টর, ম্যাট্রিক্স, ম্যাট্রিক্স গুণবৃত্ত এবং ইন্টিগ্রাল এবং ডেরিভেটিভস বোঝার সাথে পরিচিত হতে হবে।vectors, matrices, matrix multiplication, and understanding of integrals and derivatives.
Natural Language Processing
NLP কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা একটি গুরুত্বপূর্ণ উপ-ক্ষেত্র, এটি কম্পিউটারকে মানব ভাষা বুঝতে এবং প্রক্রিয়া করতে সক্ষম করে।সংক্ষেপে, Natural Language Processing কম্পিউটারকে মানুষের ভাষার মতো বোঝার কাছাকাছি নিয়ে যায় ।
এটি ভাষা ও কম্পিউটার বিজ্ঞানের মতো দুটি প্রধান ক্ষেত্রকে আচ্ছাদন করে, audio, video or text সাথে কাজ করার সম্ভাবনার সম্ভাবনা রয়েছে। যা অত্যাবশ্যক,NLTK and Gensim and techniques such as sentimental analysis লাইব্রেরিগুলিতে ভালো নিয়ন্ত্রণ এবং কাজের জ্ঞান থাকা দরকার, যেমন সংবেদনশীল ভাবনা, (সারসংক্ষেপ word2vec)।
Neural Network Architectures
যখন মেশিনগুলি মেশিন লার্নিংয়ের ভূমিকা কোড করার জন্য কাজগুলি জটিল এবং জটিল হয়ে যায় তখন খেলা শুরু হয়। বলা হচ্ছে, মেশিন লার্নিংয়ের সাম্প্রতিক অগ্রগতি কম্পিউটারকে এমন কাজ করতে সক্ষম করেছে যা মানুষের মন জন্য বোঝার জন্য খুব অবাধ্য যে কাজ।
নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি speech recognition, image classification, and translation মতো সমস্যাগুলির সমীপবর্তী হওয়ার সঠিক উপায় হিসাবে প্রমাণিত হয়েছে।
Non-Technical Skills
কোনও AI প্রকৌশলী কীভাবে নন-কারিগরি দক্ষতা ছাড়াই এবং কোনও প্রযুক্তিগত জ্ঞান ছাড়াই স্টেকহোল্ডার এবং ব্যক্তিদের সমালোচনামূলক ঘটনাগুলি ব্যাখ্যা করতে পারেন? একটি সফল AI প্রকৌশলী হতে অ-কারিগরি ক্ষেত্রে জ্ঞান থাকতে গুরুত্বপূর্ণ।
Industry knowledge
শিল্পের পরিস্থিতি সম্পর্কে জ্ঞান থাকা এই ক্ষেত্রে কাজকারী এআই পেশাদারদের জন্য উপকারী হবে কারণ এটি পেশাদারদের বাস্তব-পরিস্থিতি এবং শিল্পের pain points বিষয়গুলি বুঝতে সহায়তা করবে।
Communication Skills
সহজ ভাষাতে যোগাযোগ না করলে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং মেশিন লার্নিং মত ধারণা ব্যাখ্যা করা কঠিন হতে পারে। খুব কম প্রযুক্তিগত দক্ষতার সাথে ব্যক্তিদের এই ধারণাগুলি ব্যাখ্যা করার প্রয়োজন হলে ভাল যোগাযোগ দক্ষতা থাকা অনেক সহজ হবে।
- Critical Thinkingজটিল চিন্তা
নাম্বার এবং তথ্য এআই ইঞ্জিনিয়ারদের উচিত, তারা এই ফাইন্ডিং ব্যবহার করতে সক্ষম হতে হবে এবং অন্তর্দৃষ্টিপূর্ণ সিদ্ধান্তে দিতে হবে।
AL উদ্বোধনের সাথে সাথে, প্রতিটি সেক্টর এখন কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা বাস্তবায়নের লক্ষ্যে পেশাদারদের 2x উচ্চতর চাহিদা তৈরি করছে। উপরন্তু, আরো পেশাদাররা নতুন কারিগরি চাকরির জন্য নিজেকে আপগ্রেড করতে চাইছেন, এমন অনেক অনলাইন প্রোগ্রাম এবং অনলাইন প্রশিক্ষণ ইনস্টিটিউট রয়েছে যা এআই সার্টিফিকেশন এবং মেশিন লার্নিং সার্টিফিকেশন ইত্যাদি সরবরাহ করছে।
Originally published at https://cupertinotimes.com on March 13, 2019
0 comments:
Post a Comment