Published on

20 Tips untuk Profesional Memasuki Bidang AI atau AI Generatif

Pengarang
  • avatar
    Nama
    Ajax
    Twitter

Memulakan Langkah Kecil

Stephen Bohanon dari Alkami menasihatkan para profesional untuk memulakan perjalanan AI mereka dengan memanfaatkan alat untuk meningkatkan kerja semasa dan meningkatkan produktiviti. Fasa awal ini membolehkan individu memperoleh pengalaman AI praktikal tanpa merasa terbeban. Setelah selesa, mereka boleh meneroka bagaimana AI dapat mengubah proses kerja yang lebih luas dan aspek perniagaan mereka. Pendekatan memulakan langkah kecil ini memupuk keluk pembelajaran yang beransur-ansur dan membina keyakinan.

Elakkan Pemikiran Bahawa AI Sahaja Sudah Cukup

Tammy Sons dari Tn Nursery memberi amaran agar tidak melihat AI sebagai "penyelesaian cepat." Beliau menyatakan bahawa walaupun AI boleh menjadi sangat berkuasa, ia bukanlah penyelesaian yang berdiri sendiri. Kandungan dan penyelesaian yang dihasilkan oleh AI sering memerlukan sentuhan manusia, penyelidikan, dan penulisan semula agar benar-benar berkesan. Ini menekankan kepentingan pengawasan manusia dan kepakaran domain dalam memaksimumkan nilai AI.

Lakukan Penyelidikan Anda

Liam Collins dari Proxis menekankan bahawa memahami AI bukanlah konsep binari sama ada teknikal atau bukan teknikal. Beliau mengesyorkan membaca kertas putih, terutamanya mengenai keselamatan AI dan teknologi AI perintis. Beliau juga mencadangkan pembelajaran secara langsung melalui Jupyter Notebooks, tutorial, penalaan model, dan penggunaan titik akhir untuk memahami asas teknikal. Pendekatan yang seimbang antara pengetahuan teori dan praktikal adalah penting.

Dekati AI Seperti Pengguna

Rob Davis dari NOVUS menggalakkan para profesional untuk "terjun dan bermain-main" dengan alat AI sebagai pengguna. Kos kemasukan yang rendah menjadikannya mudah diakses, dan memahami keinginan dan harapan manusia yang berkaitan dengan teknologi akan sangat dihargai. Walaupun kemahiran data teknikal adalah penting, pengetahuan mendalam tentang pengalaman pengguna juga sama pentingnya.

Utamakan Penguasaan Konsep Asas AI

Dr. Malcolm Adams dari Avid Solutions Intl menekankan kepentingan menguasai konsep asas AI seperti pembelajaran mesin, rangkaian saraf, dan pemprosesan bahasa semula jadi (NLP). Beliau juga mengesyorkan untuk sentiasa dikemas kini mengenai alat seperti PyTorch dan TensorFlow, dan model generatif seperti GAN dan transformer. Menggabungkan kemahiran teknikal dengan kreativiti adalah kunci, dan membina projek peribadi atau menyumbang kepada inisiatif dapat mempamerkan kepakaran.

Terokai Kelas Dalam Talian Percuma

Allen Kopelman dari Nationwide Payment Systems Inc. mencadangkan untuk meneroka banyak kelas dalam talian percuma yang tersedia untuk mempelajari AI. Beliau menekankan bahawa AI akan kekal tetapi tidak akan menggantikan manusia dalam masa terdekat. Sebaliknya, individu yang terlatih dalam AI mungkin akan menggantikan mereka yang tidak. Ini menekankan keperluan pembelajaran dan peningkatan kemahiran yang berterusan.

Memahami Algoritma dan Rangkaian Saraf

Daniel Levy dari GovernmentOfficeFurniture.com menasihatkan para profesional untuk memahami algoritma dan rangkaian saraf untuk mendapatkan kelebihan dalam bidang AI. Beliau juga mengesyorkan untuk mengetahui industri sasaran untuk menyediakan penyelesaian yang disesuaikan. Mencari pendidikan, mengerjakan projek, dan berhubung dengan komuniti AI adalah penting untuk kemajuan kerjaya.

Cari Niche Anda

Khurram Akhtar dari Programmers Force mencadangkan untuk memberi tumpuan kepada niche tertentu dalam AI generatif, seperti kejuruteraan prompt, AI beretika, atau AI untuk industri tertentu. Pengkhususan membantu individu menonjol dan membina kepakaran dalam permintaan tinggi. Kekal ingin tahu dan bereksperimen adalah penting dalam bidang yang berkembang pesat ini.

Menyumbang kepada Projek Sumber Terbuka atau Praktikal

AyoOluwa Nihinlola dari uLesson Education Limited menggalakkan untuk menyumbang kepada projek sumber terbuka atau membina aplikasi kecil menggunakan alat seperti API OpenAI. Projek praktikal, seperti membuat chatbot atau menghasilkan kandungan, memberikan pengalaman dunia nyata dan mempamerkan kemahiran. Pendekatan ini menyoroti nilai aplikasi praktikal.

Membangunkan Kemahiran Teknikal, Pemikiran Kritis dan Komunikasi

Elise Awwad dari DeVry University menekankan bahawa AI generatif akan meningkatkan usaha manusia, bukan menggantikannya. Oleh itu, para profesional perlu mengembangkan bukan sahaja kemahiran teknikal tetapi juga kemahiran pemikiran kritis dan komunikasi untuk mengintegrasikan output AI secara berkesan ke dalam konteks organisasi mereka.

Menguasai Kejuruteraan Prompt

Saheer Nelliparamban dari ZilMoney menekankan kepentingan menguasai kejuruteraan prompt kerana ia adalah tulang belakang AI generatif. Mengetahui cara membuat input yang tepat memaksimumkan potensi AI dan memastikan output yang berkualiti. Menggabungkan ini dengan pemahaman yang kukuh tentang etika dan aplikasi dunia nyata adalah penting untuk mencipta penyelesaian yang memberi impak.

Mengambil Perspektif Jangka Panjang

Nora Herting dari ImageThink menggalakkan para profesional untuk mengambil pandangan jangka panjang, dengan mempertimbangkan bagaimana memanusiakan AI dapat mewujudkan komunikasi dan amalan inklusif yang lebih kreatif, kolaboratif, dan produktif. Perspektif ini menekankan elemen manusia dalam penggunaan AI.

Letakkan Diri Anda di Sisi Perniagaan AI

Barbara Wittmann dari IT Zeitgeist LLC menasihatkan bakat baru untuk meletakkan diri mereka di sisi perniagaan AI, berkhidmat sebagai pakar proses dan penghubung perniagaan dengan teknologi. Memberi tumpuan kepada pemahaman proses hujung ke hujung dan menguasai seni bertanya soalan adalah penting. Perspektif ini menggariskan kepentingan kemahiran insaniah dan kemahiran interpersonal.

Meneliti Pertimbangan Etika

Nikola Minkov dari Serpact menekankan kepentingan meneliti implikasi etika AI generatif dalam kehidupan seharian. Masyarakat perlu memastikan penyelesaian AI selaras dengan nilai-nilainya dan dapat memastikan semua data peribadi selamat. Ini menyoroti kepentingan yang semakin meningkat dalam pembangunan AI beretika.

Memahami 'Mengapa' di Sebalik AI

Brandon Aversano dari Alloy Market menekankan kepentingan memahami "mengapa" di sebalik AI generatif, bukan hanya "bagaimana." Beliau menggalakkan untuk menyelami aplikasi dunia nyata dan menyelesaikan masalah yang bermakna. Membina projek yang mempamerkan kreativiti dan nilai praktikal adalah penting, bersama dengan mengekalkan etika dan ketelusan.

Kejar Minat Anda

Einaras von Gravrock dari CUBE3.AI menasihatkan para profesional untuk mengejar minat mereka dalam bidang AI. Beliau mencadangkan untuk memberi tumpuan kepada apa yang paling menggembirakan mereka—sama ada seni, sains, atau perniagaan—dan meneroka bagaimana AI dapat memperkuat impak mereka. Menggabungkan kepakaran unik dengan kemungkinan AI, kekal ingin tahu, dan menerima kegagalan adalah kunci kejayaan.

Jadilah Pembelajar

Brad Benbow dari Prolific menekankan bahawa dalam bidang yang berubah secepat AI, semua orang akan sentiasa belajar. Beliau menasihatkan untuk bertanya soalan, mendengar dengan baik, mendapatkan nasihat daripada individu yang lebih berpengalaman, dan mempraktikkan nasihat tersebut. Pendekatan yang lapar dan terbuka ini adalah apa yang dicari oleh majikan.

Gabungkan Kepakaran Domain dengan Pengetahuan AI

Maneesh Sharma dari LambdaTest menekankan kepentingan menggabungkan kepakaran domain yang mendalam dengan pengetahuan AI. Beliau menyatakan bahawa inovator sebenar adalah mereka yang benar-benar memahami sektor mereka dan dapat menghubungkan pengetahuan itu dengan keupayaan AI. Ia bukan hanya tentang membina teknologi; ia adalah tentang menyelesaikan masalah sebenar dan memacu impak perniagaan di mana ia paling penting.

Tolak Had

Cory McNeley dari UHY Consulting menggalakkan untuk mencabar status quo, kerana AI boleh membawa kepada penemuan unik. Beliau menekankan kepentingan menolak teknologi ke hadnya dan mempelajari cara memanfaatkan AI untuk meningkatkan kecekapan.

Bertindak Sebagai Jambatan untuk Masalah Perniagaan dan Penyelesaian AI

Samuel Darwin dari Sparkle menasihatkan para profesional untuk memberi tumpuan untuk menjadi jambatan antara masalah perniagaan dan penyelesaian AI. Kemahiran yang paling berharga adalah keupayaan untuk menterjemahkan keupayaan AI yang kompleks menjadi impak perniagaan yang jelas. Ini melibatkan pemahaman cabaran perniagaan teras dan mengartikulasikan bagaimana AI dapat mengubahnya menjadi peluang.