AI-utvecklare integrerar AI-funktionalitet i programvaruapplikationer. Jobbet innebär främst att integrera och implementera AI-algoritmer och logik i leveranserna inom ett IT-projekt.

AI-utvecklare spelar en viktig roll i att ge liv åt artificiell intelligens i programvaruapplikationer. Deras huvudsakliga uppgift är att säkerställa att AI-funktionaliteten fungerar sömlöst och effektivt i IT-projekt. Detta innebär integrering och implementering av avancerade AI-algoritmer och logik i applikationerna för att uppnå önskade resultat.

AI-utvecklare arbetar nära ett team av experter, inklusive data scientist och ingenjörer, för att förstå projektets specifika behov och krav. De översätter dessa krav till praktisk kod och utvecklar AI-lösningar som kan hantera komplexa uppgifter, fatta intelligenta beslut och förbättra prestandan hos programvaruapplikationerna.

Genom noggrann testning och felsökning ser AI-utvecklare till att AI-algoritmerna fungerar som förväntat och ger pålitliga och precisa resultat. De håller sig också uppdaterade om de senaste utvecklingarna inom AI-området för att kunna implementera de mest avancerade och effektiva teknikerna och verktygen i de projekt de arbetar med.

AI-utvecklarnas insatser är avgörande för att förverkliga potentialen hos artificiell intelligens inom olika applikationsområden, från chattbots och virtuella assistenter till dataanalys och prediktiv modellering. Deras skicklighet och kompetens bidrar till att transformera traditionella programvaruprojekt genom att tillföra intelligens och automatisering som kan förbättra användarupplevelsen, effektiviteten och beslutsprocesserna inom företaget.

En AI-utvecklare har til uppgift att utveckla programvara och applikationer inom artificiell intelligens som ett företag kan dra nytta av. De programmerar system som kan anpassas efter företagets behov baserat på insamlad och analyserad data.

Ett exempel på detta är AI som bestämmer vilka filmer och TV-serier som rekommenderas på en streamingtjänst, eller rekommenderade produkter baserat på tidigare köp.

AI-utvecklare samarbetar ofta med dataingenjörer, maskininlärningsingenjörer och data scientists. De ser också till att underhålla systemen för att säkerställa att allt fungerar som det ska. Några av uppgifterna en AI-utvecklare kan ha inkluderar:

• Att lösa olika affärsutmaningar med hjälp av AI-programvara.

• Designa, utveckla, implementera och övervaka AI-system.

• Förklara för projektledare och intressenter potentialen och begränsningarna hos olika AI-lösningar.

• Utveckla arkitektur för datainsamling och dataprocessering.

• Hålla sig uppdaterad om nya AI-teknologier som kan implementeras inom företaget.

• Utbilda teamet när det gäller implementering av AI-system.

Om du har en viss erfarenhet inom området är det lätt att förväxla en AI-utvecklare med en maskininlärningsingenjör. Låt oss ta en snabb titt på skillnaderna.

AI-utvecklare och maskininlärningsingenjörer har många gemensamma drag, och de två rollerna samarbetar ofta för att skapa de bästa systemen för användning inom ett företag. Men det finns ändå skillnader mellan dem. Skillnaden i rollen kokar till stor del ner till skillnaden mellan de två disciplinerna. Även om det finns viss överlappning, är maskininlärning bara en del av AI, inte hela grejen. Folq förklarar:

Maskininlärning

Maskininlärning handlar om användningen av programvara och applikationer som kan lära sig av tidigare erfarenheter för att ge en förbättrad och optimerad upplevelse. Det använder statistik och analys för att hjälpa programvaran att anpassa sig över tid när den används. Det är praktiskt och användbart, men det är inte hela AI.

AI

AI bygger både på maskininlärning och djupinlärning, som använder större neurala nätverk för att lära sig mer komplexa program och utöka programvarans kunskap. Målet med AI är inte bara att anpassa sig, utan att vara "smart" medan den gör det. Tänk på din smartphone eller ditt smarta hem, som en smart kyl eller en smart soptunna. Din GPS är också ett bra exempel på AI.

En maskininlärningsingenjör ansvarar för att utveckla maskininlärningsprocesserna som företaget använder, särskilt när det gäller insamling och bearbetning av data. AI-utvecklare å andra sidan arbetar med AI för att ta företagen in i framtiden.

Inom AI-utvecklarens värld kan vi också skilja mellan "hårda färdigheter" och "mjuka färdigheter". Hårda färdigheter är de färdigheter du förvärvar genom studier, kurser, online-certifieringsprogram eller formell träning på jobbet.

På den andra sidan har vi de mjuka färdigheterna, som är lite svårare att kvantifiera och förklara. Dessa färdigheter är icke-tekniska och liknar mer personlighetsegenskaper.

Kommunikation är viktigt, även för den AI-utvecklare du överväger att engagera.

Matematik och algoritmer

AI-utvecklare bör vara experter på problemlösning och ha en passion för logiska utmaningar. De bör också vara bekanta med algoritmer, hur de fungerar, hur de konstrueras och hur de kan förbättras.

Sannolikhet och statistik

Sannolikhet och statistik är avgörande för AI. Det handlar om att leta efter mönster och trender för att kunna förutsäga behov och anpassa sig därefter. AI-utvecklare bör vara bekanta med olika statistiska metoder och sannolikhetsteorier för att lyckas med sina AI-projekt.

Programspråk

AI-utvecklare är främst programmerare, så det är viktigt att behärska vanliga programspråk. Det inkluderar Python och R, samt Java, C++ och Scala. Dessa språk hjälper dig att utveckla mer komplexa och optimerade algoritmer.

Användning av olika databehandlingsverktyg

AI-utvecklare samarbetar med dataforskare och dataanalytiker, som samlar in data från olika källor. Det finns helt enkelt för mycket data i världen för att lita på bara en eller två källor. Därför bör AI-utvecklare vara vana vid att använda olika databehandlingsverktyg och metoder för datainsamling, samt vara skickliga på att hantera flera uppgifter samtidigt.

Flexibilitet och snabb inlärning

AI-utvecklare måste kunna hantera olika datakällor och verktyg för dataanalys, samt kunna anpassa sig till olika projekt. De bör också kunna lära sig nya system snabbt när de introduceras till nya utmaningar.

Analytiskt tänkande

AI-utvecklare bör kunna analysera komplexa problem och identifiera de bästa tillvägagångssätten för att lösa dem. Förmågan att bryta ned stora problem i mindre delar och analysera dem noggrant är avgörande för att utveckla effektiva AI-lösningar.

Teamarbete

AI-utvecklare arbetar ofta i tvärfunktionella team där de samarbetar med dataforskare, ingenjörer och affärsanalytiker. Förmågan att samarbeta effektivt, kommunicera idéer och bidra till gemensamma mål är viktig för att lyckas som AI-utvecklare.

Problemlösning

AI-utvecklare står ofta inför komplexa och utmanande problem. Förmågan att tänka kreativt, tänka utanför boxen och hitta innovativa lösningar är en värdefull färdighet. AI-utvecklare bör vara tålmodiga och uthålliga när de stöter på hinder och aktivt arbeta för att hitta lösningar.

Maskininlärning

Maskininlärning handlar om att träna datorer att lära sig och förbättra sig själva genom erfarenhet. Det innebär att datorer kan analysera data, identifiera mönster och fatta beslut utan att programmeras direkt.

Djupinlärning

Djupinlärning är en gren av maskininlärning och AI som använder neurala nätverk för att lära sig från stora mängder data. Genom att efterlikna hur hjärnan fungerar kan djupinlärningsmodeller upptäcka komplexa mönster och göra avancerade förutsägelser eller utföra uppgifter som bild- eller taligenkänning.

Neurala nätverk

Neurala nätverk är datamodeller som inspirerats av det mänskliga hjärnans nätverk av nervceller. Dessa nätverk används inom maskininlärning för att utföra uppgifter som mönstergenkänning, klassificering eller prediktion. De kan förstå komplexa samband och anpassa sig till olika typer av data.

Naturlig språkbearbetning (NLP)

Naturlig språkbearbetning handlar om att ge datorer förmågan att förstå och arbeta med mänskligt språk. Det innebär tolkning av text eller tal, översättning samt analys av känslor och innebörd i texten. NLP används i applikationer som chattbots, talassistenter och automatiserad textbehandling.

Prediktiv analys

Prediktiv analys innebär användning av data, statistiska metoder och maskininlärning för att förutsäga framtida händelser eller trender. Genom att analysera historisk data kan prediktiva modeller identifiera mönster och ge insikter som kan hjälpa företag att fatta informerade beslut och planera för framtiden.

Sentimentanalys

Sentimentanalys är en teknik som används för att identifiera och utvärdera känslor och åsikter i textdata, exempelvis i sociala medieinlägg eller recensioner. Genom att analysera språket och sammanhanget kan sentimentanalys avslöja om en text uttrycker en positiv, negativ eller neutral inställning.

Avvikelsedetektering

Avvikelsedetektering handlar om att identifiera avvikelser eller ovanliga mönster i data. Det används för att upptäcka ovanliga eller potentiellt skadliga händelser som avviker från det förväntade mönstret. Avvikelsedetektering kan vara användbart inom cybersäkerhet, upptäckt av produktionsfel och avvikelseanalys.

Generativ modellering

Generativ modellering syftar till att utveckla modeller som kan generera ny data som liknar den ursprungliga datamängden. Detta görs genom att lära modellen att förstå och återskapa strukturer och egenskaperna hos de data den tränats på. Generativ modellering används inom uppgifter som generering av bilder, text eller ljud.

Förstärkt inlärning

Förstärkt inlärning innebär att träna en modell att ta rätt handlingar i en given kontext genom att tilldela belöningar eller straff. Modellen lär sig genom att utföra handlingar och få återkoppling på sina val. Det används ofta inom automatiserade beslutsprocesser och spelteori.

Edge computing

Edge computing syftar till databehandling och analys som utförs nära datakällan, till exempel på enheter eller sensorer i ett nätverk. Detta minskar fördröjningen och beroendet av molnbaserade system och möjliggör snabb och effektiv databehandling på plats.

IoT (Internet of Things)

IoT står för Internet of Things och syftar till nätverket av fysiska enheter, sensorer, maskiner och objekt som är anslutna till internet och kan interagera och utbyta data. IoT möjliggör insamling och analys av stora mängder data från olika källor för att uppnå automation, övervakning och effektivitetsförbättringar.

IoT är viktigt för en AI-utvecklare eftersom det ger tillgång till stora mängder realtidsdata från olika källor, vilket kan användas för att utveckla intelligenta och automatiserade lösningar med potential att förbättra effektivitet, beslutsstöd och skapa konkurrensfördelar.

GAN (Generative Adversarial Network)

GAN är en typ av neurala nätverk som används inom generativ modellering. Den består av två delar: en generator som lär sig att generera ny data och en diskriminator som lär sig att skilja mellan äkta och genererad data. GAN används för uppgifter som generering av realistiska bilder eller syntetiska data.