مشاغل مرتبط با هوش مصنوعی

در سال‌های اخیر، فناوری هوش مصنوعی با سرعت زیادی پیشرفت کرده و در زندگی روزمره ما بیشتر جای خود را باز کرده است. از ربات‌هایی که در رستوران‌ها غذا سرو می‌کنند تا خودروهای خودران که در خیابان‌های شهر حرکت می‌کنند، تأثیر هوش مصنوعی در زندگی روزمره ما مشهود است. اساساً، هوش مصنوعی به توسعه نرم‌افزارها و سیستم‌های هوشمندی می‌پردازد که از فرآیندهای شناختی انسانی مانند تفکر، یادگیری، تصمیم‌گیری و حل مسئله الهام گرفته‌اند. این فناوری به ماشین‌ها امکان می‌دهد تا وظایفی را انجام دهند که معمولاً به هوش انسانی نیاز دارند و از تجربیات خود بیاموزند.

اصطلاح “هوش مصنوعی” انواع مختلفی از فناوری‌ها را پوشش می‌دهد، از جمله هوش مصنوعی عمومی، یادگیری ماشین، سیستم‌های خبره، داده‌کاوی و غیره. مهارت‌های هوش مصنوعی در بسیاری از بخش‌ها مورد نیاز است، از جمله بازی‌سازی، رباتیک، نرم‌افزارهای تشخیص چهره، کاربردهای نظامی، تشخیص گفتار و بینایی، سیستم‌های خبره و موتورهای جستجو.

بهترین مشاغل هوش مصنوعی در سال ۲۰۲۴

۱. مهندس هوش مصنوعی/یادگیری ماشین (AI/ML Engineer) مهندسان هوش مصنوعی/یادگیری ماشین بر طراحی، ساخت و نگهداری سیستم‌های هوش مصنوعی که به طور خودکار از تجربیات می‌آموزند و بهبود می‌یابند، تمرکز دارند. آنها از فریمورک‌هایی مانند TensorFlow و PyTorch برای توسعه مدل‌های پیش‌بینی با کاربردهای مختلف استفاده می‌کنند.

• مدرک مورد نیاز: مدرک در علوم کامپیوتر، آمار یا یک زمینه مرتبط. مهارت‌های قوی برنامه‌نویسی در Python، R یا Java و درک الگوریتم‌های یادگیری ماشین ضروری است.
• حقوق: متوسط حقوق در ایالات متحده حدود ۱۱۴,۰۰۰ دلار در سال است.

۲. دانشمند داده (Data Scientist) دانشمندان داده حجم عظیمی از اطلاعات خام را تحلیل می‌کنند تا الگوهایی بیابند که فرآیندهای یک شرکت را بهبود بخشد. آنها از ابزارهای آماری و الگوریتم‌ها برای تولید بینش‌هایی که تصمیمات استراتژیک کسب و کار را هدایت می‌کنند، استفاده می‌کنند.

• مدرک مورد نیاز: مدرک در علوم داده، آمار، علوم کامپیوتر یا یک زمینه مرتبط. تسلط بر SQL، Python، R و ابزارهای تحلیل داده‌های تخصصی مانند Tableau یا SAS ضروری است.
• حقوق: متوسط حقوق در ایالات متحده حدود ۹۶,۰۰۰ دلار در سال است.

۳. دانشمند تحقیقاتی هوش مصنوعی (AI Research Scientist) دانشمندان تحقیقاتی هوش مصنوعی به توسعه روش‌های جدید برای فناوری هوش مصنوعی می‌پردازند. کار آنها ممکن است شامل ایجاد تکنیک‌های نوآورانه یادگیری ماشین یا سیستم‌های محاسبات شناختی باشد.

• مدرک مورد نیاز: معمولاً نیاز به دکترای مربوطه در علوم کامپیوتر، علوم شناختی یا شبکه‌های عصبی دارد. دانش گسترده از چندین حوزه هوش مصنوعی، از جمله یادگیری ماشین، یادگیری عمیق و آمار محاسباتی ضروری است.
• حقوق: متوسط حقوق بیش از ۱۲۰,۰۰۰ دلار در سال است.

۴. افسر اخلاق هوش مصنوعی (AI Ethics Officer) افسران اخلاق هوش مصنوعی اطمینان حاصل می‌کنند که فناوری‌های هوش مصنوعی به گونه‌ای توسعه و استفاده می‌شوند که از نظر اخلاقی صحیح و مطابق با قوانین و مقررات موجود باشد. آنها روی دستورالعمل‌هایی کار می‌کنند که به توسعه اخلاقی برنامه‌های هوش مصنوعی کمک می‌کند.

• مدرک مورد نیاز: پس‌زمینه در اخلاق/حقوق و آموزش اضافی در هوش مصنوعی یا فناوری. آگاهی از فناوری‌های هوش مصنوعی و مقررات موجود مهم است.
• حقوق: حقوق بین ۹۵,۰۰۰ تا ۱۴۰,۰۰۰ دلار در سال متغیر است.

۵. مهندس رباتیک (Robotics Engineer) مهندسان رباتیک ماشین‌هایی را طراحی و می‌سازند که قادر به انجام وظایفی هستند که معمولاً به هوش انسانی نیاز دارند، از جمله مونتاژ محصولات، دستکاری مواد خطرناک یا استفاده از دقت در تنظیمات جراحی.

• مدرک مورد نیاز: مدرک در رباتیک، مهندسی مکانیک یا مهندسی برق. مهارت‌های برنامه‌نویسی و مهندسی سیستم‌ها و آشنایی با سخت‌افزار رباتیک ضروری است.
• حقوق: متوسط حقوق در ایالات متحده حدود ۹۹,۰۰۰ دلار در سال است.

۶. مهندس پردازش زبان طبیعی (NLP Engineer) مهندسان پردازش زبان طبیعی الگوریتم‌هایی را توسعه می‌دهند که به کامپیوترها امکان می‌دهد زبان‌های انسانی را درک و پردازش کنند و از این طریق برنامه‌هایی مانند چت‌بات‌ها و خدمات ترجمه ایجاد کنند.

• مدرک مورد نیاز: مهارت‌های قوی برنامه‌نویسی و درک خوب از زبان‌شناسی. معمولاً نیاز به مدرک در علوم کامپیوتر یا زبان‌شناسی محاسباتی دارد.
• حقوق: متوسط حقوق در ایالات متحده حدود ۱۱۲,۰۰۰ دلار در سال است.

۷. مدیر محصول هوش مصنوعی (AI Product Manager) مدیران محصول هوش مصنوعی بر توسعه محصولات هوش مصنوعی از مرحله مفهوم‌سازی تا عرضه نظارت می‌کنند. آنها باید بازار، الزامات قانونی و چالش‌های فنی محصولات هوش مصنوعی را درک کنند.

• مدرک مورد نیاز: تجربه در مدیریت محصول و درک عمیق از فناوری‌های هوش مصنوعی. پس‌زمینه فنی بسیار مفید است.
• حقوق: معمولاً حدود ۱۱۳,۰۰۰ دلار در سال، اما بسته به صنعت و اندازه شرکت متفاوت است.

۸. مهندس بینایی کامپیوتری (Computer Vision Engineer) مهندسان دید کامپیوتری سیستم‌های هوش مصنوعی را توسعه می‌دهند که می‌توانند اطلاعات بصری از دنیای اطراف را تفسیر و درک کنند. این سیستم‌ها در همه چیز از سیستم‌های نظارت امنیتی تا خودروهای خودران استفاده می‌شوند.

• مدرک مورد نیاز: معمولاً نیاز به مدرک در علوم کامپیوتر یا یک زمینه مرتبط و دانش تخصصی از الگوریتم‌های تشخیص تصویر دارد.
• حقوق: متوسط حقوق در ایالات متحده حدود ۱۱۴,۰۰۰ دلار در سال است.

۹. مهندس ایمنی هوش مصنوعی (AI Safety Engineer) این مهندسان اطمینان حاصل می‌کنند که سیستم‌های هوش مصنوعی به صورت ایمن و قابل پیش‌بینی عمل می‌کنند. این امر به ویژه در بخش‌هایی مانند خودروسازی یا بهداشت و درمان که ایمنی یک نگرانی بزرگ است، مهم است.

• مدرک مورد نیاز: پس‌زمینه قوی در مهندسی نرم‌افزار، اخلاق، انطباق و آموزش خاص در هوش مصنوعی.
• حقوق: حقوق بین ۹۰,۰۰۰ تا ۱۳۵,۰۰۰ دلار در سال، بسته به صنعت و مسئولیت‌های خاص.

۱۰. مدیر ارشد هوش مصنوعی (Chief AI Officer) مدیر ارشد هوش مصنوعی مسئول یکپارچه‌سازی استراتژی‌های هوش مصنوعی در سراسر شرکت است. این نقش اجرایی شامل رهبری، برنامه‌ریزی استراتژیک و درک عمیق از چگونگی بهره‌مندی شرکت از هوش مصنوعی است.

• مدرک مورد نیاز: تجربه گسترده در نقش‌های رهبری فناوری و سابقه اثبات شده در مدیریت ابتکارات هوش مصنوعی.
• حقوق: حقوق بالا در یک موقعیت اجرایی ارشد، بین ۱۵۰,۰۰۰ تا بیش از ۳۰۰,۰۰۰ دلار در سال، بسته به اندازه شرکت و بخش.

مهارت‌های برتر هوش مصنوعی که در سال ۲۰۲۴ به آن‌ها نیاز دارید

یادگیری ماشین و یادگیری عمیق (Machine Learning and Deep Learning)

• مقدمه: یادگیری ماشین شامل آموزش کامپیوترها برای یادگیری از داده‌ها است، به گونه‌ای که دقت آن‌ها با گذشت زمان بدون نیاز به برنامه‌نویسی صریح برای هر وظیفه‌ای بهبود یابد. یادگیری عمیق، زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشین است که از شبکه‌های عصبی با لایه‌های متعدد برای تحلیل عوامل مختلف داده‌ها استفاده می‌کند.
• کاربردها: این مهارت‌ها برای مدل‌سازی پیش‌بینی، تشخیص گفتار و پردازش تصویر بسیار حیاتی هستند.
• مسیر یادگیری: این مسیر معمولاً نیاز به تسلط بر زبان‌های برنامه‌نویسی مانند Python یا R و آشنایی با کتابخانه‌ها و فریمورک‌هایی مانند TensorFlow، Keras یا PyTorch دارد.
  میتوانید به پست مسیر یادگیری یادگیری عمیق مراجعه کنید.

پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing – NLP)

• مقدمه: پردازش زبان طبیعی فناوری است که به کامپیوترها کمک می‌کند زبان انسانی را درک، تفسیر و پردازش کنند. این فناوری ترکیبی از مدل‌سازی زبان انسانی بر اساس قواعد زبانی و مدل‌های آماری، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق است.
• کاربردها: پردازش زبان طبیعی در چت‌بات‌ها، برنامه‌های ترجمه و تحلیل احساسات رسانه‌های اجتماعی استفاده می‌شود.
• مسیر یادگیری: این مسیر شامل درک زبان‌شناسی و الگوریتم‌های کامپیوتری و استفاده از کتابخانه‌هایی مانند NLTK و spaCy برای Python است.

بینایی کامپیوتری (Computer Vision)

• مقدمه: بینایی کامپیوتری به کامپیوترها و سیستم‌ها امکان می‌دهد اطلاعات معناداری از تصاویر دیجیتال، ویدئوها و دیگر ورودی‌های بصری استخراج کنند و براساس بینش‌های جمع‌آوری شده عمل کنند یا توصیه‌هایی ارائه دهند.
• کاربردها: در وسایل نقلیه خودران، سیستم‌های تشخیص چهره و بهداشت و درمان برای تصویربرداری تشخیصی استفاده می‌شود.
• مسیر یادگیری: نیاز به دانش تکنیک‌های پردازش تصویر و آشنایی با کتابخانه‌هایی مانند OpenCV و TensorFlow دارد.
  برای مطالعه بیشتر، میتوانید به پست مسیر یادگیری بینایی کامپیوتر مراجعه کنید.

یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)

• مقدمه: این بخش از یادگیری ماشین بر برنامه‌ریزی عوامل نرم‌افزاری تمرکز دارد تا تصمیماتی بگیرند که پاداش تجمعی را در هر محیطی به حداکثر برسانند.
• کاربردها: معمولاً در رباتیک، بازی‌ها و ناوبری استفاده می‌شود.
• مسیر یادگیری: یادگیری شامل درک الگوریتم‌های فرآیند تصمیم‌گیری و استفاده از کتابخانه‌هایی مانند OpenAI Gym برای شبیه‌سازی محیط‌ها است.

اخلاق هوش مصنوعی و کاهش تعصب (AI Ethics and Bias Mitigation)

• مقدمه: از آنجا که سیستم‌های هوش مصنوعی از داده‌هایی که ممکن است تعصبات ذاتی داشته باشند، یاد می‌گیرند، حرفه‌ای‌ها باید مهارت‌های شناسایی و رفع این تعصبات را داشته باشند. این امر اطمینان می‌دهد که برنامه‌های هوش مصنوعی با انصاف، مسئولیت‌پذیری و شفافیت توسعه و به کار گرفته می‌شوند.
• کاربردها: این مهارت‌ها در تمام موارد استفاده از هوش مصنوعی، به ویژه در استخدام، اجرای قانون و تأیید وام‌ها مهم هستند.
• مسیر یادگیری: شامل دوره‌ها و گواهینامه‌های اخلاق هوش مصنوعی، حسابرسی داده‌ها و استفاده از ابزارهایی است که برای شناسایی و اصلاح تعصبات در مجموعه‌های داده طراحی شده‌اند.

رباتیک (Robotics)

• مقدمه: رباتیک شامل ایجاد و کاربرد ربات‌هایی است که وظایف اتوماسیون را انجام می‌دهند. هوش مصنوعی به طور فزاینده‌ای در رباتیک ادغام می‌شود تا خودمختاری و انعطاف‌پذیری ربات‌ها را افزایش دهد.
• کاربردها: در تولید، ربات‌های جراحی و وسایل نقلیه بدون سرنشین استفاده می‌شود.
• مسیر یادگیری: این مسیر نیاز به دانش اصول مهندسی مکانیک و برق، برنامه‌نویسی و گاهی اوقات پلتفرم‌های خاص رباتیک مانند ROS (سیستم عامل ربات) دارد.

خدمات ابری هوش مصنوعی (AI Cloud Services)

• مقدمه: بسیاری از شرکت‌ها اکنون قابلیت‌های هوش مصنوعی را به عنوان یک خدمت ارائه می‌دهند. این امر به توسعه‌دهندگان امکان می‌دهد قابلیت‌های هوش مصنوعی را بدون نیاز به ساخت مدل‌ها از ابتدا به برنامه‌های خود اضافه کنند.
• کاربردها: خدمات AWS Machine Learning، Azure AI و Google AI ابزارهایی برای تشخیص گفتار، تحلیل زبان و دیگر ویژگی‌های هوش مصنوعی ارائه می‌دهند.
• مسیر یادگیری: شامل یادگیری ابزارهای هوش مصنوعی پلتفرم‌های ابری خاص و چگونگی ادغام آن‌ها با برنامه‌های موجود است.

علم داده و تحلیل داده‌های بزرگ (Data Science and Big Data Analytics)

• مقدمه: علم داده شامل استخراج دانش از داده‌ها است که ترکیبی از ابزارهای مختلف، الگوریتم‌ها و اصول یادگیری ماشین است. داده‌های بزرگ به حجم عظیمی از داده‌هایی که کسب‌وکارها به طور معمول با آن‌ها سر و کار دارند، اشاره دارد.
• کاربردها: در تمامی بخش‌ها برای تصمیم‌گیری‌های تجاری، تحلیل پیش‌بینی و تحلیل رفتار کاربران استفاده می‌شود.
• مسیر یادگیری: این مسیر نیاز به مهارت‌های قوی آماری، تسلط بر برنامه‌نویسی (به ویژه Python یا R) و دانش ابزارهای دستکاری و بصری‌سازی داده‌ها مانند SQL، Pandas یا Hadoop دارد.

پردازش سیگنال (Signal Processing)

• مقدمه: پردازش سیگنال شامل تحلیل، تغییر و سنتز سیگنال‌هایی مانند صدا، تصاویر و اندازه‌گیری‌های علمی است.
• کاربردها: در توسعه فناوری‌های ارتباطی، صوتی، تصویری و دستگاه‌های اینترنت اشیاء کاربرد دارد.
• مسیر یادگیری: نیاز به درک روش‌های ریاضی و الگوریتم‌های پردازش سیگنال دیجیتال دارد.

از امروز میتوانید شما هم با دوره جامع یادگیری عیمق، وارد حوزه جذاب هوش مصنوعی و دیپ لرنینگ شوید:

دوره جامع یادگیری عمیق: تسلط بر هوش مصنوعی با 40 ساعت آموزش (Tensorflow/keras)

منبع: https://www.simplilearn.com/top-artificial-intelligence-career-choices-and-ai-key-skills-article