AI-utviklere bygger inn AI-funksjonalitet i programvareapplikasjoner. Jobben går i hovedsak ut på å integrere og implementere AI-algoritmer og -logikk i leveransene i et IT-prosjekt.

AI-utviklere jobber tett med et team av fagfolk, inkludert dataforskere og ingeniører, for å forstå de spesifikke behovene og kravene til prosjektet. De oversetter disse kravene til praktisk kode og utvikler AI-løsninger som kan håndtere komplekse oppgaver, ta intelligente beslutninger og forbedre ytelsen til programvareapplikasjonene.

Gjennom grundig testing og feilsøking sørger AI-utviklere for at AI-algoritmene fungerer som forventet og gir pålitelige og nøyaktige resultater. De holder seg også oppdatert på de nyeste utviklingene innenfor AI-feltet for å kunne implementere de mest avanserte og effektive teknikkene og verktøyene i prosjektene de jobber med.

AI-utviklernes innsats er avgjørende for å realisere potensialet til kunstig intelligens i ulike applikasjonsområder, fra chatbots og virtuelle assistenter til dataanalyse og prediktiv modellering. Deres dyktighet og kompetanse bidrar til å transformere tradisjonelle programvareprosjekter ved å tilføre intelligens og automatisering som kan forbedre brukeropplevelsen, effektiviteten og beslutningsprosessene i virksomheten.

En AI-utvikler har som oppgave å utvikle programvare og applikasjoner innen kunstig intelligens som en bedrift kan benytte seg av. De programmerer systemer som kan tilpasses bedriftens behov basert på innsamlet og analysert data.

Et eksempel på dette er AI som bestemmer hvilke filmer og TV-serier som anbefales på en strømmetjeneste, eller anbefalte produkter basert på tidligere kjøp.

AI-utviklere samarbeider ofte med dataingeniører, maskinlæringsingeniører og data scientists. De sørger også for å vedlikeholde systemene for å sikre at alt fungerer som det skal. Noen av oppgavene en AI-utvikler kan ha inkluderer:

• Løse ulike forretningsutfordringer ved hjelp av AI-programvare.
• Designe, utvikle, implementere og overvåke AI-systemer.
• Forklare prosjektledere og interessenter potensialet og begrensningene til ulike AI-løsninger.
• Utvikle arkitektur for datainnhøstning og dataprosessering.
• Holde seg oppdatert på nye AI-teknologier som kan implementeres i bedriften.
• Lære opp team når det gjelder implementering av AI-systemer.

Om du har litt fartstid i terrenget her, er det lett å forveksle en AI-utvikler med en maskinlæringsingeniør. La oss ta en kjapp titt på forskjellene.

AI-utviklere og maskinlæringsingeniører har mange fellestrekk, og de to rollene samarbeider ofte for å lage de beste systemene for bruk i en bedrift. Men det likevel forskjeller mellom de to. Forskjellen i rollen koker i stor grad ned til forskjellen mellom de to fagdisiplinene. Selv om det er en del overlapp, er maskinlæring bare en del av AI, ikke hele greia.

Maskinlæring

Maskinlæring er bruk av programvare og applikasjoner som kan lære av tidligere erfaringer for å gi en forbedret og optimalisert opplevelse. Det bruker statistikk og operasjonsanalyse for å hjelpe programvaren med å tilpasse seg over tid mens den brukes. Dette er praktisk og nyttig, men det er ikke helt AI.

AI

AI bygger både på maskinlæring og dyp læring, som bruker større nevrale nettverk for å lære mer komplekse programmer og utvide kunnskapen til programvaren. Målet med AI er ikke bare å tilpasse seg, men å være "smart" mens den gjør det. Tenk på smarttelefonen din eller smarthjemmet ditt, for eksempel en smart kjøleskap eller en smart søppelbøtte. GPS-en din er også et godt eksempel på AI.

En maskinlæringsingeniør er ansvarlig for å utvikle maskinlæringsprosessene som bedriften bruker, spesielt når det gjelder innsamling og behandling av data. AI-utviklere jobber derimot med AI for å bringe bedriftene inn i fremtiden.

• Generativ AI – fra teori til praksis
• Kunstig intelligens – skaperen av neste generasjons innovasjoner

Innenfor AI-utviklerens verden kan vi også skille mellom "harde skills" og "myke skills". Harde skills er de ferdighetene du tilegner deg gjennom studier, kurs, sertifiseringsprogrammer på nett eller gjennom formell opplæring mens du jobber.

På den andre siden har vi de myke ferdighetene, som er litt vanskeligere å kvantifisere og forklare. Disse ferdighetene er ikke-tekniske og minner mer om personlighetstrekk. For eksempel, å være i stand til å starte en samtale med hvem som helst og virkelig forstå hva de ønsker, kan kalles "å være flink til å være sosial og utadvendt". Men i forretningsverdenen regnes det også som en myk ferdighet.

Kommunikasjon er viktig, også for den AI-utvikleren du vurderer å engasjere.

Matematikk og algoritmer

AI-utviklere bør være eksperter i problemløsning og ha en lidenskap for logiske utfordringer. De bør også være kjent med algoritmer, hvordan de fungerer, hvordan de konstrueres og hvordan de kan forbedres.

Sannsynlighet og statistikk

Sannsynlighet og statistikk er avgjørende for AI. Det handler om å lete etter mønstre og trender for å kunne forutsi behov og tilpasse seg deretter. AI-utviklere bør være kjent med ulike statistiske metoder og sannsynlighetsteorier for å lykkes med sine AI-prosjekter.

Programmeringsspråk

AI-utviklere er først og fremst programmerere, så det er viktig å beherske vanlige programmeringsspråk. Dette inkluderer Python og R, samt Java, C++ og Scala. Disse språkene hjelper deg med å utvikle mer komplekse og optimaliserte algoritmer.

Bruk av flere databehandlingsverktøy

AI-utviklere samarbeider med dataforskere og dataanalytikere, som samler data fra forskjellige kilder. Det er rett og slett for mye data i verden til å stole på bare én eller to kilder. Derfor bør AI-utviklere være vant til å bruke ulike databehandlingsverktøy og metoder for datainnsamling, samt være dyktige i å håndtere flere oppgaver samtidig.

Fleksibilitet og rask læring

AI-utviklere må kunne håndtere ulike datakilder og verktøy for dataanalyse, samt kunne tilpasse seg ulike prosjekter. De bør også være raske lærende som kan sette seg inn i nye systemer når det blir introdusert.

Analytisk tenkning

AI-utviklere bør være i stand til å analysere komplekse problemer og identifisere de beste tilnærmingene for å løse dem. Evnen til å bryte ned store problemer i mindre deler og analysere dem grundig er avgjørende for å utvikle effektive AI-løsninger.

Teamarbeid

AI-utviklere jobber ofte i tverrfaglige team der de samarbeider med dataforskere, ingeniører og forretningsanalytikere. Evnen til å samarbeide effektivt, kommunisere ideer og bidra til felles mål er viktig for å lykkes som AI-utvikler.

Problemløsning

AI-utviklere møter ofte komplekse og utfordrende problemstillinger. Evnen til å tenke kreativt, tenke utenfor boksen og finne innovative løsninger er en verdifull ferdighet. AI-utviklere bør være tålmodige og utholdende når de møter hindringer, og arbeide aktivt for å finne løsninger.

Anomali-deteksjon handler om å identifisere avvik eller unormale mønstre i data. Den brukes til å oppdage uvanlige eller potensielt skadelige hendelser som avviker fra det forventede mønsteret. Anomali-deteksjon kan være nyttig i cybersikkerhet, produksjonsfeiloppdagelse og avviksanalyse.

Generativ modellering refererer til utviklingen av modeller som kan generere nye data som ligner på det originale datasettet. Dette gjøres ved å lære modellen å forstå og reprodusere strukturen og egenskapene i dataene den er trent på. Generativ modellering brukes i oppgaver som generering av bilder, tekst eller lyd.

Forsterkende læring innebærer å trene en modell til å ta riktige handlinger i en bestemt sammenheng ved å tildele belønninger eller straffer. Modellen lærer ved å utføre handlinger og motta tilbakemelding på sine valg. Den brukes ofte i automatiserte beslutningsprosesser og spillteori.

Edge computing refererer til databehandling og analyse som utføres nær kilden til dataene, for eksempel på enheter eller sensorer i et nettverk. Dette reduserer forsinkelsen og avhengigheten av skybaserte systemer, og gjør det mulig å behandle data raskt og effektivt på stedet der det oppstår.

IoT står for Internet of Things, og refererer til nettverket av fysiske enheter, sensorer, maskiner og objekter som er koblet til internett og kan samhandle og utveksle data. IoT gir muligheten til å samle og analysere store mengder data fra forskjellige kilder for å oppnå automatisering, overvåking og effektivitetsforbedringer.

IoT er viktig for en AI-utvikler fordi det gir tilgang til store mengder sanntidsdata fra forskjellige kilder, som kan brukes til å utvikle intelligente og automatiserte løsninger med potensial for å forbedre effektivitet, beslutningsstøtte og skape konkurransefortrinn.

GAN er en type nevralt nettverk som brukes i generativ modellering. Det består av to deler: en generator som lærer å generere nye data, og en diskriminator som lærer å skille mellom ekte og genererte data. GAN brukes til oppgaver som generering av realistiske bilder eller syntetisk data.