По мере того, как искусственный интеллект растет во всем мире промышленности, растет и спрос на квалифицированных, профессиональных работников ИИ. Изменение того, как работают предприятия, повышение производительности в сторону инноваций — ИИ теперь находится на переднем крае бизнеса. Поэтому высококомпетентные работники в вашей организации должны освоить правильные технологические навыки ИИ. Вот простая разбивка особенно важных навыков ИИ, которые хотел бы иметь каждый сотрудник.
- 7 основных навыков ИИ для сотрудников на рабочем месте сегодня
- Как оценить навыки ИИ кандидата онлайн при приеме на работу?
- Как провести эффективную оценку навыков ИИ с помощью OnlineExamMaker?
7 основных навыков ИИ для сотрудников на рабочем месте сегодня
1. Машинное обучение (МО)
Машинное обучение — это подмножество ИИ, которое включает в себя исследование, позволяющее системам учиться на данных и совершенствоваться без явного программирования. Специалист по машинному обучению сможет разрабатывать алгоритмы для прогнозирования результатов, автоматизации процессов и решения сложных проблем. Ключевые инструменты и языки включают Python, TensorFlow и Scikit-learn.
2. Анализ данных и статистика
Эксперты по искусственному интеллекту должны обладать глубокими познаниями в различных методах анализа данных и статистики. Интерпретация больших данных и использование статистических методов очень важны при создании моделей машинного обучения для большей точности и эффективности в работе. Владение Excel, R и SQL поможет в этом аспекте.
3. Обработка естественного языка
NLP — это сегмент ИИ, который позволяет машинам понимать, интерпретировать и генерировать человеческий язык. Это важная платформа для приложений ИИ, таких как чат-боты, анализ настроений и языковой перевод. Знание таких инструментов, как фреймворки NLTK, SpaCy или GPT, будет иметь большое значение.
4. Глубокое обучение
Глубокое обучение — это подмножество машинного обучения, которое содержит много слоев в своих нейронных сетях. Эта возможность обеспечит основу для таких задач, как распознавание изображений, обработка речи или управление независимым автомобилем. Глубокое обучение может быть реализовано с использованием таких фреймворков, как Keras, PyTorch или даже TensorFlow.
5. Компьютерное зрение
Компьютерное зрение относится к способности машин придавать значение просматриваемым данным и принимать решения на основе этих данных. Это критически важно для робототехники, безопасности и автономных транспортных средств. Кандидаты должны быть знакомы с такими инструментами, как OpenCV, и методами глубокого обучения, такими как сверточные нейронные сети.
Просто чтобы вы знали
С помощью программного обеспечения для тестирования OnlineExamMaker любой желающий может легко создавать и делиться профессиональными онлайн-оценками.
6. Этика ИИ и управление предвзятостью
Понимание этических последствий ИИ для различных сегментов общества становится все более актуальным, особенно с учетом того, что ИИ влияет на все большее количество областей. Профессионал должен уметь находить предубеждения в моделях ИИ и принимать соответствующие меры для их смягчения, тем самым обеспечивая справедливость и прозрачность в системах ИИ.
7. Облачные вычисления и инфраструктура искусственного интеллекта
Большинство современных моделей имеют огромные вычислительные требования, которые обычно обеспечиваются облачными платформами, такими как AWS, Google Cloud и Microsoft Azure. Понимание того, как развертывать и масштабировать модели ИИ и управлять их ресурсами на этих платформах, имеет важное значение.
Как оценить навыки ИИ кандидата онлайн при приеме на работу?
Важно оценить теоретические знания о практике навыков кандидата при найме на должности ИИ. Ниже приведены некоторые способы оценки навыков ИИ в процессе найма:
Технические интервью
Проводите глубинные интервью по решению проблем, которые фокусируются на реальных применениях ИИ. Попросите кандидатов объяснить сложные концепции ИИ и привести примеры того, как они использовали инструменты ИИ на предыдущих должностях.
Тесты на знание конкретных навыков
Используйте задачи по кодированию или оценки конкретных навыков ИИ, таких как построение моделей машинного обучения, предварительная обработка данных или задачи NLP. Онлайн-платформы предлагают настраиваемые тесты ИИ, которые вы можете адаптировать под описание своей работы.
Обзор портфолио
Попросите кандидатов принести с собой портфолио их прошлой работы в области ИИ, включая модели машинного обучения, приложения NLP или отчеты по анализу данных. Посмотрите качество кода, влияние проекта и используемые инструменты.
Оценка гибких навыков
Роли ИИ требуют не только технических возможностей, но и навыков решения проблем, командной работы и общения. Оцените их с помощью вопросов поведенческого интервью и обсуждений на основе сценариев.
Как провести эффективную оценку навыков ИИ с помощью OnlineExamMaker?
Очень хорошим способом проверки уровня знаний кандидата в области ИИ будет онлайн-инструмент оценки навыков создания тестов, известный как OnlineExamMaker. При поддержке веб-сайта работодатели получат желаемые индивидуальные тесты необходимого типа. Вот как вы можете воспользоваться преимуществами веб-сайта:
Создайте свой следующий тест/экзамен с помощью OnlineExamMaker
Шаг 1: Создайте собственный тест ИИ
OnlineExamMaker AI Question Generator позволяет пользователям автоматически генерировать вопросы из ключевых слов или текстов. Программное обеспечение позволяет вашим экзаменам сосредоточиться на самых важных темах и разделах по ИИ, включая машинное обучение, анализ данных и NLP. Вы можете включать вопросы с несколькими вариантами ответов, задания по кодированию и сценарии решения проблем по всем направлениям мастерства кандидата.
Шаг 2: Автоматизированная оценка и обратная связь
В этом случае автоматизировано и, следовательно, быстрее и объективнее с OnlineExamMaker. Это экономит ваше время и стандартизирует процесс найма. Вы также можете предоставить кандидатам немедленную обратную связь о том, где они допустили ошибку.
Шаг 3: Отслеживайте прогресс и анализируйте результаты
Вы можете легко отслеживать эффективность кандидатов, сравнивать результаты и получать ценную информацию об их сильных и слабых сторонах. Этот подход, основанный на данных, помогает принимать более обоснованные решения о найме.
ИИ трансформирует отрасли, и в этой гонке обязательно нанимать правильных талантов. Сосредоточившись на лучших навыках для ИИ — машинном обучении, анализе данных, NLP, глубоком обучении, компьютерном зрении, этике ИИ и облачных вычислениях — вы наверняка получите лучшую команду для решения современных задач. Позвольте мне отметить, что очень важно проверять эти навыки с помощью онлайн-платформы, такой как OnlineExamMaker; это поможет вам гораздо проще найти подходящего кандидата. OnlineExamMaker поставляется с настраиваемыми тестами, автоматизированной оценкой и подробной обратной связью, чтобы помочь вам принимать обоснованные решения и нанимать самых лучших талантов в области ИИ в вашей организации.