Jakie są kluczowe umiejętności dla specjalistów IT w zakresie wykorzystania sztucznej inteligencji?

# Bez kategorii

Jakie są kluczowe umiejętności dla specjalistów IT w zakresie wykorzystania sztucznej inteligencji?

23.01.2025

W tym artykule dowiesz się:

Jakie języki programowania warto znać, aby dobrze odnaleźć się w środowisku AI
Jakie są najczęściej stosowane algorytmy w uczeniu maszynowym
Dlaczego w pracy z AI pomocna będzie znajomość statystyki
Jak ważna w pracy z AI jest etyka i bezpieczeństwo

Sztuczna inteligencja jest dla branży IT tym, czym wynalezienie silnika parowego było dla całej gospodarki. Inwestuje w nią coraz więcej firm i interesują się nią coraz więcej ludzi, więc też coraz więcej chętnych chce pracować w jej obszarze.

Jakie języki programowania są kluczowe w AI?

Żeby zostać specjalistą w dziedzinie ML i AI, trzeba znać nie tylko moduły GPT, ale przede wszystkim języki programowania – podstawą jest umiejętność programowania w Pythonie. Jest to najpopularniejszy język programowania w AI, głównie ze względu na ogromną liczbę bibliotek i narzędzi wspierających uczenie maszynowe, takich jak TensorFlow, Keras czy PyTorch. Oprócz tego jest łatwy w nauce i posiada szerokie wsparcie społeczności.

Warto też znać R – jest on szczególnie popularny w środowisku statystycznym i świetnie sprawdza się w analizach matematycznych i wizualizacji danych. Nie powinno zatem dziwić, że w AI stosuje się go głównie w statystycznych modelach predykcyjnych i analizie danych.

Przydatną umiejętnością w zakresie sztucznej inteligencji będzie znajomość Java i C++. Javy używa się w dużych systemach produkcyjnych oraz w obszarze big data, który cały czas rośnie – według danych w 2024 roku wartość tego sektora wynosiła 307 miliardów dolarów na całym świecie, a do 2032 ma wzrosnąć ponad trzykrotnie. C++ z kolei jest stosowany w trenowaniu dużych modeli AI oraz budowaniu gier i aplikacji czasu rzeczywistego.

Poza wspominanymi powyżej językami początkującemu specjaliście IT nie zaszkodzi znajomość m.in.:

języka Julia, który zaprojektowano z myślą o obliczeniach naukowych i dużej wydajności;
Lisp, który, choć jest jednym z najstarszych języków programowania stosowanych w AI, wyróżnia się dużą elastycznością, więc jest stosowany w przetwarzaniu języka naturalnego;
Go, który zyskuje na popularności dzięki wydajności i wsparciu dla równoległego programowania, a także faktowi, że stosuje go m.in. Google.

Jakie algorytmy uczenia maszynowego warto znać?

Aby pracować w obszarze SI, nie wystarczy wiedzieć, czym różnią się od siebie sztuczne inteligencje, uczenie maszynowe i sieci neuronowe – trzeba również znać i umieć stosować najważniejsze algorytmy w AI.

Początkujący adepci sztucznej inteligencji z reguły zaczynają naukę od opanowania algorytmów uczenia nadzorowanego, takich jak regresja liniowa, regresja logistyczna i k najbliższych sąsiadów, które uczą się na podstawie oznaczonych danych (tj. dane mają przypisane etykiety). W tym obszarze warto też zapoznać się z maszynami wektorów nośnych, drzewami decyzyjnymi i lasami losowymi.

Kolejnym krokiem powinno być opanowanie algorytmów uczenia nienadzorowanego, które uczą się na danych bez etykiet, próbując odkryć struktury ukryte w danych. W tym wypadku warto nauczyć się działania algorytmu centroidów (znanego też jako k-średnie lub z angielska k-means), który dzieli dane na k klastrów na podstawie podobieństwa między punktami danych. Do innych algorytmów uczenia nienadzorowanego, które warto znać, można też zaliczyć grupowanie hierarchiczne, analizę głównych składowych czy sieć Kohonena (ang. self-organizing maps).

Dobrze jest też znać algorytmy uczenia głębokiego, które do działania wykorzystują sieci neuronowe (np. konwolucyjne czy rekurencyjne). Warto też posiadać przynajmniej podstawową wiedzę o działaniu Generative Adversarial Networks oraz transformerów – szczególnie drugi algorytm jest ważny, ponieważ jego różne wersje wykorzystują popularne AI, takie jak BERT czy GPT.

Pożądaną umiejętnością w zakresie sztucznej inteligencji jest też znajomość algorytmów uczenia ze wzmocnieniem, które uczą się na podstawie interakcji z otoczeniem, maksymalizując nagrody w procesie prób i błędów. Do najpopularniejszych rodzajów tego typu algorytmów należą Q-learning i DQN (skrót od Deep Q-network).

Jakie umiejętności analizy danych są niezbędne?

Poza umiejętnościami programistycznymi i znajomością algorytmów stosowanych do treningu i w działaniu sztucznej inteligencji w pracy z AI trzeba też znać się na analizie danych. Podstawą, jak w innych wypadkach pracy z SI, są Python i R, ale żeby rozumieć zarówno je, jak i gąszcze danych do analizy, trzeba znać statystykę opisową i potrafić ocenić prawdopodobieństwo zdarzeń. Pomocna będzie także znajomość statystyki inferencyjnej, algebry liniowej i rachunku różniczkowego – są one ważne w bardziej zaawansowanych technikach, takich jak sieci neuronowe.

W analizie danych w sztucznej inteligencji trzeba też rozumieć, jak przetwarzać i czyścić dane, ponieważ efekty pracy modeli będą tak dobre, jak ich dane treningowe. Żeby przygotować dane dla SI, trzeba umieć radzić sobie z brakującymi wartościami, wiedzieć, kiedy i jak identyfikować i obsługiwać nietypowe dane, a także dbać, by dane były znormalizowane i ustandaryzowane.

Przydatne może być także umiejętność wizualizacji danych pod postacią wykresów liniowych czy map cieplnych, ale równie ważna jest umiejętność budowania interaktywnych dashboardów za pomocą narzędzi takich jak Tableau czy Power BI. Jest to szczególnie ważne w przypadku pracy z danymi charakterystycznymi dla danego biznesu. Trzeba umieć interpretować je nie tylko w kontekście specyficznym dla konkretnej branży – pomagają one również w tworzeniu trafniejszych analiz.

Danymi trzeba też umieć zarządzać – w tym celu przyda się wiedza o działaniu różnych ich źródeł, takich jak bazy danych, API, pliki Excel czy strumienie danych. Coraz ważniejsza jest także umiejętność pracy z Big Data – wymaga ona znajomości narzędzi, takich jak Hadoop, Spark czy Dask.

Dlaczego etyka i bezpieczeństwo danych są ważne w AI?

Ze względu na specyfikę sztucznej inteligencji i jej możliwości niezwykle ważne w pracy z nią są etyka i bezpieczeństwo danych. Po pierwsze, ważne jest dochowanie należytej prywatności i ochrony danych osobowych. AI przetwarza wielkie zbiory danych, a wiele z nich zawiera dane osobowe (np. informacje finansowe w bankowości czy behawioralne w marketingu). SI może nieumyślnie naruszać prywatność użytkowników, a także posłużyć do ich wykorzystania do nieetycznych celów, więc w pracy z nimi trzeba bezwzględnie przestrzegać przepisów RODO i branżowych standardów.

Trzeba też pamiętać, że modele uczą się na podstawie dostępnych danych, więc jeśli są one stronnicze (np. historycznie odzwierciedlają nierówności społeczne), model może to zinternalizować – przykłady obejmują np. dyskryminację rasową w systemach rekrutacyjnych czy sądowych. Z tego względu modele AI mogą też działać niesprawiedliwie wobec grup niedostatecznie reprezentowanych w zbiorach danych, co prowadzi do marginalizacji tychże.

Sztuczna inteligencja często jest trudna do zrozumienia, więc ludzie muszą wiedzieć, jak i dlaczego AI podejmuje określone decyzje. Przykładem mogą być systemy przyznawania kredytów wykorzystujące SI – klienci muszą wiedzieć, dlaczego algorytmy podjęły określoną decyzję. Z tego względu trzeba modele projektować tak, by były przejrzyste i żeby w przypadku nieetycznych decyzji można było określić, kto jest odpowiedzialny – programista, użytkownik, firma czy może samo AI.

Jak pokazują przykłady z mediów społecznościowych, szczególnie z X (dawny Twitter), AI może i jest wykorzystywane do tworzenia fałszywych treści, dezinformacji i manipulowania opinią publiczną. Takie sytuacje sprawiają, że w pracy z nią trzeba dbać o wysokie standardy etyczne, a technologie AI powinny być dostępne dla różnych grup społecznych, niezależnie od ich statusu ekonomicznego czy geograficznego.

Porozmawiajmy!

Wypełnij formularz,
a my pomożemy Ci wdrożyć najnowsze rozwiązania!

Strefa wolna od botów! Piszemy my, nie maszyny.