आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) इन दिनों हर जगह है।
आपने लोगों ने AI द्वारा नौकरियों पर कब्जा करने के बारे में चिंता करते हुए सुना होगा, जो भ्रामक हो सकता है। लेकिन आज किसी भी क्षेत्र की तरह, अपने कौशल को आगे रखना महत्वपूर्ण है। AI गेम में आगे रहने के लिए, नए कौशल सीखना ज़रूरी है।
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मानव समस्या-समाधान और निर्णय लेने की नकल करने के लिए कंप्यूटर और मशीनों का उपयोग करने के बारे में है।
सरल शब्दों में, यह तब होता है जब एक डिजिटल कंप्यूटर या कंप्यूटर द्वारा नियंत्रित रोबोट ऐसे कार्य करता है जिनके लिए आमतौर पर मानव बुद्धि की आवश्यकता होती है।
AI इंजीनियर ऐसे एप्लिकेशन और सिस्टम बनाने के लिए AI और मशीन लर्निंग का उपयोग करते हैं जो संगठनों को अधिक कुशल बनाते हैं। उन्हें प्रोग्रामिंग, सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग और डेटा साइंस जानने की जरूरत है।
ये इंजीनियर सेल्फ-रनिंग AI सिस्टम बनाने पर फोकस करते हैं। वे इन सिस्टम को विकसित करने के लिए प्रयोग करते हैं, परीक्षण चलाते हैं और सांख्यिकीय विश्लेषण करते हैं।
डेटा इंजीनियर कच्चे डेटा को इकट्ठा करते हैं, प्रबंधित करते हैं और उपयोगी जानकारी में परिवर्तित करते हैं। इस डेटा का उपयोग डेटा वैज्ञानिक और व्यवसाय विश्लेषक निर्णय लेने के लिए करते हैं।
डेटा वैज्ञानिक निर्णय लेने और सार्थक जानकारी निकालने के लिए डेटा का उपयोग करते हैं। उन्हें सांख्यिकी, वैज्ञानिक कंप्यूटिंग और एल्गोरिदम को जानने की आवश्यकता है।
रोबोटिक्स इंजीनियर रोबोटों का डिजाइन और निर्माण करते हैं। वे प्रोटोटाइप बनाते हैं, परीक्षण प्रणालियाँ बनाते हैं और उनके प्रदर्शन की निगरानी करते हैं।
सॉफ्टवेयर इंजीनियर सॉफ्टवेयर समाधान तैयार करने के लिए प्रोग्रामिंग और इंजीनियरिंग सिद्धांतों के अपने ज्ञान का उपयोग करते हैं। वे सॉफ्टवेयर के डिजाइन, विकास, परीक्षण और रखरखाव का काम संभालते हैं।
जटिल एल्गोरिदम को समझने और पैटर्न की पहचान करने के लिए AI पेशेवरों को गणित, सांख्यिकी और संभावना में मजबूत कौशल की आवश्यकता होती है।
पायथन, जावा, आर और सी++ जैसी प्रोग्रामिंग भाषाओं में दक्ष होना महत्वपूर्ण है। ये भाषाएँ एप्लिकेशन विकसित करने और कंप्यूटर से संवाद करने में मदद करती हैं।
मशीन लर्निंग को समझने में सांख्यिकीय एल्गोरिदम का अध्ययन करना शामिल है जो सिस्टम को स्पष्ट निर्देशों के बिना कार्य करने की अनुमति देता है।
आप कंप्यूटर विज्ञान या गणित जैसे क्षेत्रों में स्नातक या उच्चतर डिग्री के माध्यम से इन कौशलों को सीख सकते हैं। इसके अतिरिक्त, पेशेवर पाठ्यक्रम आपको AI के लिए आवश्यक विशिष्ट तकनीकी कौशल हासिल करने में मदद कर सकते हैं।
संक्षेप में, AI में करियर बनाने के लिए, विशेष रूप से गणित, प्रोग्रामिंग और मशीन लर्निंग में अपने कौशल को लगातार अपडेट करने पर ध्यान केंद्रित करें। सही शिक्षा और प्रशिक्षण के साथ, आप इस रोमांचक क्षेत्र में कामयाब हो सकते हैं।