Καθώς η τεχνητή νοημοσύνη αυξάνεται σε όλο τον κόσμο των βιομηχανιών, το ίδιο ισχύει και για τους ειδικευμένους, επαγγελματίες εργαζόμενους AI. Η αλλαγή του τρόπου με τον οποίο οι επιχειρήσεις λειτουργούν αυξανόμενη παραγωγικότητα στην κίνηση της καινοτομίας-AI βρίσκεται τώρα στην πρώτη γραμμή των επιχειρήσεων. Ως εκ τούτου, οι ιδιαίτερα ικανοί εργαζόμενοι στον οργανισμό σας πρέπει να υιοθετήσουν τις σωστές τεχνολογικές δεξιότητες AI. Εδώ είναι μια απλή κατανομή των ιδιαίτερα σχετικών δεξιοτήτων AI που κάθε εργαζόμενος θα ήθελε να έχει.
- top 7 ουσιαστικές δεξιότητες AI για τους υπαλλήλους στο χώρο εργασίας σήμερα
- Πώς να αξιολογήσετε τις δεξιότητες AI του υποψηφίου online κατά την πρόσληψη;
- Πώς να κάνετε μια μεγάλη αξιολόγηση δεξιοτήτων AI με onlineExammaker;
Top 7 Βασικές δεξιότητες AI για τους υπαλλήλους στο χώρο εργασίας σήμερα
1. Μηχανική μάθηση – ml
Η μηχανική μάθηση είναι ένα υποσύνολο του AI που περιλαμβάνει μια μελέτη που επιτρέπει στα συστήματα να μάθουν από δεδομένα και να βελτιώνονται χωρίς ρητό προγραμματισμό. Ο επαγγελματίας ML θα είναι ενεργοποιημένος να σχεδιάζει αλγόριθμους για να προβλέψει τα αποτελέσματα, να αυτοματοποιήσει τις διαδικασίες και να επιλύσει σύνθετα προβλήματα. Τα βασικά εργαλεία και οι γλώσσες περιλαμβάνουν Python, TensorFlow και Scikit-Learn.
2. Ανάλυση δεδομένων & στατιστικά στοιχεία
Οι εμπειρογνώμονες τεχνητής νοημοσύνης θα πρέπει να είναι βαθιά ενημερωμένοι σχετικά με τις διαφορετικές μεθόδους ανάλυσης δεδομένων και στατιστικών στοιχείων. Η ερμηνεία των μεγάλων δεδομένων και η χρήση στατιστικών τεχνικών είναι πολύ σημαντικές για τη δημιουργία μοντέλων μηχανικής μάθησης για μεγαλύτερη ακρίβεια και αποτελεσματικότητα στο έργο. Η επάρκεια στο Excel, R και SQL θα βοηθήσει σε αυτή την πτυχή.
3. Επεξεργασία φυσικής γλώσσας
Το NLP είναι ένα τμήμα του AI που επιτρέπει στα μηχανήματα να κατανοούν, να ερμηνεύουν και να παράγουν ανθρώπινη γλώσσα. Πρόκειται για μια βασική πλατφόρμα για εφαρμογές AI όπως chatbots, ανάλυση συναισθημάτων και μετάφραση γλώσσας. Η επάρκεια σε εργαλεία όπως τα πλαίσια NLTK, Spacy ή GPT θα έχει υψηλή αξία.
4. βαθιά εκμάθηση
Η βαθιά μάθηση είναι ένα υποσύνολο μηχανικής μάθησης που περιέχει πολλά στρώματα στα νευρωνικά δίκτυα της. Η ικανότητα θα παράσχει λόγους για εργασίες όπως η αναγνώριση εικόνων, η επεξεργασία της ομιλίας ή ο έλεγχος ενός ανεξάρτητου αυτοκινήτου. Η βαθιά μάθηση μπορεί να δημιουργηθεί χρησιμοποιώντας πλαίσια όπως Keras, Pytorch ή ακόμα και TensorFlow.
5. Vision Computer
Το Vision Computer αναφέρεται στην ικανότητα των μηχανών να παρέχουν νόημα στα δεδομένα όπως προβάλλονται και να λαμβάνουν αποφάσεις βάσει αυτής της εισόδου. Είναι κρίσιμο για τη ρομποτική, την ασφάλεια και τα αυτόνομα οχήματα. Οι υποψήφιοι θα πρέπει να είναι εξοικειωμένοι με εργαλεία όπως τεχνικές OpenCV και βαθιάς μάθησης, όπως τα συνολικά νευρωνικά δίκτυα.
ακριβώς έτσι ξέρετε
με onlineExammaker Quiz Software , ο καθένας μπορεί να δημιουργήσει και να μοιραστεί τις επαγγελματικές online αξιολογήσεις εύκολα.
6. Η ηθική και η διαχείριση της ηθικής και της προκατάληψης
Η κατανόηση των δεοντολογικών επιπτώσεων του AI σε διάφορα τμήματα της κοινωνίας αποκτά πολύ σημασία, ειδικά δεδομένου του AI που επηρεάζει όλο και περισσότερους τομείς. Ο επαγγελματίας θα πρέπει να είναι σε θέση να βρει προκαταλήψεις στα μοντέλα AI και να λάβει τα κατάλληλα μέτρα για τον μετριασμό τους, εξασφαλίζοντας έτσι τη δικαιοσύνη και τη διαφάνεια στα συστήματα AI.
7. Cloud Computing & AI Υποδομή
Τα περισσότερα από τα τρέχοντα μοντέλα έχουν τεράστιες υπολογιστικές απαιτήσεις, που παρέχονται γενικά από πλατφόρμες σύννεφων όπως το AWS, το Google Cloud και το Microsoft Azure. Η κατανόηση του τρόπου ανάπτυξης και της κλιμάκωσης των μοντέλων AI και η διαχείριση των πόρων τους σε αυτές τις πλατφόρμες είναι απαραίτητη.
Πώς να αξιολογήσετε τις δεξιότητες AI του υποψηφίου στο διαδίκτυο κατά την πρόσληψη;
Είναι σημαντικό να εκτιμηθεί η θεωρητική γνώση σχετικά με την πρακτική των δεξιοτήτων ενός υποψηφίου κατά την πρόσληψη για τους ρόλους του ΑΙ. Ακολουθούν μερικοί από τους τρόπους για την αξιολόγηση των δεξιοτήτων AI στη διαδικασία πρόσληψης:
Τεχνικές συνεντεύξεις
Διεξαγωγή επίλυσης προβλημάτων, σε βάθος συνεντεύξεις που επικεντρώνονται σε πραγματικές εφαρμογές του AI. Ζητήστε από τους υποψηφίους να εξηγήσουν τις σύνθετες έννοιες του AI και να δώσουν παραδείγματα για το πώς έχουν χρησιμοποιήσει εργαλεία AI σε προηγούμενους ρόλους.
Δοκιμές ειδικών για δεξιότητες
Χρησιμοποιήστε προκλήσεις κωδικοποίησης ή αξιολογήσεις συγκεκριμένων δεξιοτήτων AI, όπως η κατασκευή μοντέλων μηχανικής μάθησης, η προεπεξεργασία δεδομένων ή οι εργασίες NLP. Οι ηλεκτρονικές πλατφόρμες προσφέρουν προσαρμόσιμες δοκιμές AI που μπορείτε να προσαρμόσετε στην περιγραφή της εργασίας σας.
Ανασκόπηση χαρτοφυλακίου
Ζητήστε από τους υποψήφιους να φέρουν μαζί τους ένα χαρτοφυλάκιο της προηγούμενης εργασίας τους στο AI, συμπεριλαμβανομένων μοντέλων μηχανικής μάθησης, εφαρμογών NLP ή αναφορών ανάλυσης δεδομένων. Δείτε την ποιότητα του κώδικα, τον αντίκτυπο του έργου και τα χρησιμοποιούμενα εργαλεία.
Αξιολόγηση μαλακών δεξιοτήτων
Οι ρόλοι AI απαιτούν όχι μόνο τεχνικές δυνατότητες αλλά και δεξιότητες επίλυσης προβλημάτων, ομαδική εργασία και επικοινωνία. Αξιολογήστε τις μέσω ερωτήσεων για τη συμπεριφορά και συζητήσεις που βασίζονται σε σενάριο.
Πώς να κάνετε μια μεγάλη αξιολόγηση δεξιοτήτων AI με το OnlineExammaker;
Μια πολύ καλή οδός για τη δοκιμή της επάρκειας ενός υποψηφίου στις δεξιότητες AI θα ήταν ένα ηλεκτρονικό εργαλείο αξιολόγησης δεξιοτήτων δοκιμών γνωστό ως onlineExammaker. Με την υποστήριξη του ιστότοπου, οι εργοδότες θα λάβουν τις επιθυμητές εξατομικευμένες δοκιμές του απαραίτητου τύπου. Εδώ μπορείτε να επωφεληθείτε από τα οφέλη του ιστότοπου:
Δημιουργήστε το επόμενο κουίζ/εξέτασή σας με το OnlineExamMaker
Βήμα 1: Δημιουργήστε μια προσαρμοσμένη δοκιμή AI
OnlineExammaker AI Η γεννήτρια ερωτήσεων επιτρέπει στους χρήστες να δημιουργούν αυτόματα ερωτήσεις από λέξεις -κλειδιά ή κείμενα. Το λογισμικό επιτρέπει τις εξετάσεις σας να μηδενιστούν τα πιο σημαντικά θέματα και θέματα στο AI, συμπεριλαμβανομένης της μηχανικής μάθησης, της ανάλυσης δεδομένων και του NLP. Μπορείτε να συμπεριλάβετε ερωτήσεις πολλαπλών επιλογών, εργασίες κωδικοποίησης και σενάρια επίλυσης προβλημάτων σχετικά με την επάρκεια του υποψηφίου σε όλο το σκάφος.
Βήμα 2: Αυτοματοποιημένη ταξινόμηση και ανατροφοδότηση
Σε αυτή την περίπτωση, είναι αυτοματοποιημένη και επομένως ταχύτερη και πιο αντικειμενική με το OnlineExammaker. Αυτό σας εξοικονομεί χρόνο και τυποποιεί τη διαδικασία πρόσληψης. Μπορείτε επίσης να παρέχετε άμεση ανατροφοδότηση σε υποψηφίους σχετικά με το πού πήγαν στραβά.
Βήμα 3: Παρακολούθηση προόδου και ανάλυσης αποτελεσμάτων
Μπορείτε εύκολα να παρακολουθείτε την απόδοση των υποψηφίων, να συγκρίνετε τα αποτελέσματα και να σχεδιάσετε πολύτιμες γνώσεις για τα δυνατά και αδυναμίες τους. Αυτή η προσέγγιση που βασίζεται σε δεδομένα βοηθά στη λήψη πιο ενημερωμένων αποφάσεων πρόσληψης.
Το AI μεταμορφώνει τις βιομηχανίες και σε αυτόν τον αγώνα είναι υποχρεωτικό να προσλάβει το σωστό ταλέντο. Εστιάζοντας στις κορυφαίες δεξιότητες για τη μάθηση AI-Machine, την ανάλυση δεδομένων, το NLP, τη βαθιά μάθηση, την όραση στον υπολογιστή, την ηθική AI και το cloud computing-you σίγουρα θα έχετε την καλύτερη ομάδα για την επίλυση σύγχρονων προκλήσεων. Επιτρέψτε μου να επισημάνω ότι είναι πραγματικά σημαντικό να δοκιμάσετε αυτές τις δεξιότητες χρησιμοποιώντας μια ηλεκτρονική πλατφόρμα όπως το OnlineExammaker. Αυτό θα σας βοηθήσει με έναν πολύ πιο εύκολο τρόπο για να βρείτε τον σωστό υποψήφιο. Το OnlineExammaker έρχεται με προσαρμόσιμες δοκιμές, αυτοματοποιημένη ταξινόμηση και λεπτομερή σχόλια για να σας βοηθήσει να λάβετε τεκμηριωμένες αποφάσεις και να προσλάβετε το καλύτερο ταλέντο AI στον οργανισμό σας.