Руководство инженера Microsoft по инновациям и лидерству в области искусственного интеллекта

Гид инженера Microsoft инновации и лидерство в мире искусственного интеллекта

 

Бывает сложно вести беседу один на один со старшими специалистами по данным, особенно когда вы только начинаете. Эта статья в формате интервью направлена на более глубокое понимание пути и советов старшего специалиста по данным, чтобы предоставить вам ресурсы для саморефлексии на пути в мир данных.

Давайте начинать…

 

• Microsoft представляет первый в мире чип искусственного интеллекта чип Maia 100 и процессор Cobalt CPU
• Встречайте проект Project Open Se Cura от Google открытая платформа для ускорения разработки безопасных, масштабируемых, прозрачных и эффективных систем искусственного интеллекта.
• Новая функция Motion Brush в модели Gen-2 на подиуме позволит добавить управляемое движение к вашим образам

Как вам удалось стать старшим инженером программного обеспечения в Microsoft?

 

Мое погружение в мир искусственного интеллекта и программной инженерии началось в детстве с большим интересом к программированию. Эта страсть привела меня к получению степени бакалавра по компьютерным наукам и инженерии в NIT Warangal, где я окончил учебу в 2015 году. Затем я присоединился к Microsoft через размещение на кампусе, где позднее присоединился к команде Bing Maps в организации поиска и искусственного интеллекта.

Во время работы над Bing Maps я внес свой вклад в несколько проектов, направленных на улучшение сервиса. Моим самым заметным вкладом было руководство разработкой нового алгоритма машинного обучения для повышения обнаружения плотности меток на картах. Я написал ресерч-статью о новой технике, которая получила несколько наград и была опубликована в журнале Microsoft Journal of Applied Research.

После работы над картами, я стал одним из основателей партнерского проекта Bing Shopping. Там я участвовал в запуске нескольких функций в сочетании с рекламой товаров, играя значительную роль в укреплении доходов Bing. Мне нравится инновация и решение повседневных проблем. Я выиграл множество хакатонов в течение своей карьеры, последний из которых был направлен на создание чат-бота искусственного интеллекта для упрощения онлайн-покупки продуктов. В настоящее время я вернулся к Bing Maps, где работаю над инновационными способами улучшения и расширения наших картографических услуг.

Ключом к моему карьерному росту стала неутомимая страсть к руководству проектами, полными неизвестностей, и решимость решать сложные задачи.

 

Как данные профессионалы могут перейти к искусственному интеллекту?

 

Я считаю, что переход от науки о данных или аналитики к искусственному интеллекту часто проходит более гладко, чем люди думают. Оба направления требуют крепкой базы в математике и программировании. Но если вы являетесь профессионалом по данным, желающим переключиться, вам потребуется углубиться в алгоритмы машинного обучения и нейронные сети.

 

Какое образование требуется?

 

Одни из первых вопросов, которые задают профессионалы, это образовательные предпосылки для входа в область искусственного интеллекта. Вам нужна лицензия на проведение дискетографии или достаточно высшего или магистерского образования?

Ответ может различаться в зависимости от роли и компании. Хотя докторская степень может быть полезна, особенно для исследовательских должностей, она не является строгим требованием. Для этого области достаточно степени бакалавра или магистра по компьютерным наукам, математике или связанной области.

Важно глубокое понимание принципов искусственного интеллекта и машинного обучения, которое может быть получено через специализированные курсы и самообучение.

 

Полезны ли сертификаты?

 

Сертификаты могут помочь продемонстрировать ваш интерес и базовые знания об искусственном интеллекте, особенно при переходе из другой области. Однако они должны дополнять ваше образование и опыт, а не заменять их. Важно отметить, что сертификаты не являются панацеей.

Они служат лучше всего, когда используются для дополнения реального опыта и прочного образования. Работодатели обычно ищут опыт работы на практике и умение решать проблемы, которые иногда можно получить вне программ сертификации.

 

Существуют рекомендуемые курсы или программы?

 

Пропускать базовые понятия – это плохая идея. Начните с фундаментальных курсов по линейной алгебре, математическому анализу и статистике.

Затем я рекомендую погрузиться в машинное обучение, возможно, с помощью онлайн-курсов, таких как Курс машинного обучения Курсеры от Andrew Ng. EdX и Udacity также предлагают программы, такие как МикроМастер по искусственному интеллекту и Нанодегри в области искусственного интеллекта соответственно.

Затем изучите специализированные курсы или проекты, соответствующие вашим интересам, будь то обработка естественного языка, компьютерное зрение или обучение с подкреплением.

Какие технологии и инструменты необходимо изучить?

В то время как Python остается основным языком в обоих областях, для AI вам также потребуется познакомиться с специализированными библиотеками, такими как TensorFlow и PyTorch. Они предоставляют строительные блоки для проектирования, обучения и проверки моделей с эффективностью и масштабируемостью. Jupyter Notebooks также важны для прототипирования и обмена моделями с коллегами.

Помимо языка и библиотек, знание облачных сервисов AI, таких как Azure AI или AWS SageMaker, может отличить вас от других.

Как кто-то может получить практический опыт?

Теоретические знания важны, но вам также понадобится практический опыт.

Один из эффективных способов – вовлечение в личные проекты. Настраивайте эти проекты так, чтобы решать проблемы, которые вас увлекают или которые решают проблемы в существующей технологии – это сделает процесс обучения более приятным, а результат более значимым.

Кроме того, внесение вклада в проекты с открытым исходным кодом не только поможет совершенствовать ваши навыки, но и привлечет внимание сообщества. Еще одним способом является участие в конкурсах, таких как те, которые проводятся на Kaggle, которые дают вам возможность применить свои навыки к новым задачам и учиться у глобального сообщества.

Стажировки имеют огромное значение, предлагая наставничество и практический опыт в промышленных условиях. Даже если они неоплачиваемые, полученные практические знания могут стать значимым вехой. Практический опыт – это не только кодирование, но и понимание того, как эффективно применять AI для решения реальных проблем.

Поэтому через выполнение проектов, сотрудничество и участие в конкурсах вы можете создать портфолио, демонстрирующее вашу способность предоставлять AI-решения с осязаемым влиянием.

Какова роль общения?

Общение является важным. Посещайте встречи, вебинары и конференции, посвященные искусственному интеллекту. Следите за мыслителями в этой области на социальных медиа. Участвуйте в дискуссиях, ищите наставничество и не стесняйтесь задавать вопросы. Отношения могут открыть двери, которые в противном случае останутся закрытыми. Проблемы реального мира предлагают лучшие учебные возможности.

Что помогло вам? Что вы сделали бы иначе?

То, что помогло мне продвигаться вперед, это сочетание любопытства и стремления преодолевать неизвестное, что вдохновляло мое руководство проектом в Microsoft.

Если бы я мог вернуться в прошлое, я бы уделил еще больше внимания общению. Установление отношений в индустрии может открыть двери для совместных возможностей и понимания, которые неоценимы в такой динамичной области, как AI.

Я бы также уделил больше времени личным проектам, чтобы свободно вносить инновации без ограничений, позволяя более полно исследовать возможности AI и, возможно, вносить еще более революционные вклады в область.

Подведение итогов

Manas Joshi – старший инженер-программист в Microsoft и руководил несколькими проектами в экосистеме Bing. У него есть экспертиза в области AI, NLP и машинного обучения. В этой статье мы надеемся, что вы смогли узнать о опыте Манаса, усвоить его советы и лучше понять необходимые навыки для специалистов по данным, стремящихся проникнуть в постоянно развивающуюся сферу искусственного интеллекта.

****[Nisha Arya](https://www.linkedin.com/in/nisha-arya-ahmed/)**** – дата-саентистка и фрилансер-технический писатель. Она особенно заинтересована в предоставлении советов по карьере в области Data Science или в учебной и теоретической информации о Data Science. Она также хочет исследовать различные способы, которые искусственный интеллект использует/может использовать для продления человеческой жизни. Усердный ученик, стремящийся расширить свои технические знания и навыки письма, помогая при этом направлять других людей.