8 ทักษะที่จำเป็นงานด้าน AI Engineer
ในช่วงเวลานี้คงไม่มีใครที่ไม่รู้จัก midjourney ที่เรียกเสียงหือหาภาพวาดจากจินตนาการของ AI ที่นำภาพต่างที่ได้จาก Keyword ที่ป้อนให้มาสร้างเป็นภาพวาด ทั้งยังมีคนหัวใสนำเอาภาพที่ได้จาก AI นี้ไปประกวดจนชนะรางวัลที่ 1 มาแล้ว เนื่องจาก Artificial Intelligence หรือ AI ได้มีการเติบโตอย่างต่อเนื่องในหลายปีที่ผ่านมา และยังคงจะแตกแขนงไปอีกโดยสังเกตได้จาก Tech Giant หรือ Tech Startup ที่พยายามพัฒนา AI Application ที่มีความสามารถใหม่ออกมา 8 ทักษะมีอะไรบ้างมาดูกันเลย
ใน Artificial Intelligence นั้นเป็นแนวคิดที่ทำให้เครื่องจักรมีความสามารถตัดสินใจได้เองบนพื้นฐานของข้อมูลที่ได้ให้ไว้ในระบบ ถึงแม้ว่า AI จะถูกนิยามความหมายไปในหลายๆความหมายตามความเข้าใจของแต่ละคน แต่โดยทั่วไปนั้น มันถูกสรุปเอาไว้ว่าเป็นระบบที่สร้างให้ระบบคอมพิวเตอร์นั้น ฉลาดขึ้นและสามารถเข้าใจงานตามขอบเขตและควบคุมระบบด้วยคำสั่งที่ซับซ้อน
เหตุผลหลักอย่างหนึ่งที่สำคัญของ AI นั้นที่ทำให้คนส่วนใหญ่สนใจ นั้นคือ ความสามารถที่ทำงานนั้นๆ คือ ความสามารถที่ทำงานนั้นๆอย่างอัตโนมัติและช่วยลดเวลาการทำงานให้แก่มนุษย์ ดังตัวอย่างเช่น ร้านขายของที่ช่วยติดตามจำนวนสินค้าคงเหลือและจำนวนความต้องการของผู้ซื้อสินค้า แล้วนำข้อมูลนี้ไปใช้ปรับปรุงกระบวนการ Supply Chain ต่างๆที่เกี่ยวข้อง. และปรับปรุงระบบจัดเก็บสินค้า อีกตัวอย่างหนึ่ง งานด้าน Healthcare โดยนำ AI ที่มีความสามารถกระบวนการอ่านภาพและข้อมูลทางการแพทย์ มาวิเคราะห์วินิจฉัยโรคและวางแผนการรักษาได้
เพราะเหตุนี้เอง ทำให้ความต้องการความสามารถ AI เพิ่มสูงขึ้นในแต่ละอุตสาหกรรม โดยเพิ่มขึ้น 14.1% จากปี 2020 - 2021 มีมูลค่างาน $51.5 Billion
AI ถูกวิวัฒนาการอย่างรวดเร็ว และเชี่ยวชาญมากขึ้นอย่างไม่ต้องสงสัยในทุกๆ อุตสาหกรรม โดยนำ AI เข้าไปอยู่ในระบบปฏิบัติงานของธุรกิจ
TOP ARTIFICIAL INTELLIGENCE SKILL
ความสามารถที่สำคัญๆ อะไรบ้างที่จำเป็นกับเส้นทางที่เป็น AI Engineer
ทักษะที่ 1 : PROGRAMMING SKILLs
ไม่ว่าคุณจะเรียนอะไรมา มันไม่สำคัญอีกต่อไปเพราะการเขียนโปรแกรมเป็นพื้นฐานของทุกอาชีพในยุคนี้ ถ้าคุณพร้อมจะยอมรับมัน ทักษะนี้เป็นทักษะที่เอาไว้สื่อสารกับคอมพิวเตอร์ สร้างโปรแกรมให้คอมพิวเตอร์ทำงานตามความต้องการของมนุษย์ โดยที่จะต้องเข้าใจการใช้เครื่องมือต่างๆ เครื่องมือที่ว่านี้หมายถึง ภาษาคอมพิวเตอร์ในระดับต่างๆ เขียนเพื่อสื่อสารกับคอมพิวเตอร์โดยแปลงเป็นสัญญาณไฟฟ้าอีกทีหนึ่ง ซึ่งนั้นก็มีอยู่อย่างมากมาย โดยเครื่องมือที่ว่านี้ก็มีความสามารถที่แตกต่างกัน นำไปใช้แก้ปัญหาต่างๆที่ไม่เหมือนกัน ไม่ว่าจะเป็น Python R JAVA และ C++ ในทุกๆภาษาที่กล่าวมานั้น ล้วนประยุกต์ในการสร้าง AI Application ตลอดจน Machine Learning ได้
PYTHON
เป็นภาษาระดับสูง ที่ใกล้เคียงภาษามนุษย์ที่สุดและง่ายที่สุดในบรรดาภาษาอื่นๆ เพราะ สั้น กระชับและทำงานได้อย่างรวดเร็วในงานด้านข้อมูล ซึ่งถูกใช้งานด้านข้อมูลและในการทำ AI กันอย่างกว้างขวาง ทั้งยังมี Library tools ต่างๆ ที่ช่วยสนับสนุนในการทำ AI Application อย่างมากมาย
R
เป็นภาษาทางด้านการคำนวนโดยเฉพาะ ไม่ว่าจะเป็นการวิเคราะห์จำนวนตัวเลข ข้อมูลทางสถิติ การทำ Machine learning Neural Network ภาษานี้เป็นเครื่องมือช่วยรวบรวมและจัดการ Data sets ด้วยสถิติฟังก์ชันและการบวนการคำนวนด้วยเมททริกต์ และสมการเชิงเส้น
JAVA
ส่วนใหญ่ภาษา JAVA นั้นจะเป็นภาษาที่นำไปสร้างเป็น Application User Interface จึงเห็นซอฟต์แวร์ต่างๆที่ถูกสร้างเอาไว้บนระบบ Operating System ต่างๆ อย่าง Linux หรือ Android เพราะเหมาะกับการทำ Mapper Reducer Search Application ในการ Implement AI
C++
หากอยากจะพัฒนาซอฟต์แวร์ที่สามารถควบคุม Hardware โดยตรงแล้วละก็ ภาษานี้จะอยู่ใกล้กับภาษาเครื่อง คอมพิวเตอร์มากที่สุด
ทักษะที่ 2 : LIBRARY AND FRAMEWORK
โดยปกตินักพัฒนา AI Application จะต้องรู้จักและใช้งาน Library ที่เกี่ยวข้องพร้อมเรียนรู้เครื่องมือใหม่ๆ ที่ ส่วนใหญ่เรียกกันว่า Library เพราะไม่มีใครมานั่งสร้างเครื่องมือเองทุกอย่าง เพราะมันจะเสียเวลาอย่างมาก ดังนั้น Library จำนวนมากรวมทั้ง Framework ต่างๆจะถูกรวบรวมเอาไว้ที่ Repository ทำให้หน้าที่ของนักพัฒนาเหลือแค่ต้องเรียนรู้เครื่องมือต่างๆที่มี นักพัฒนาคนอื่นๆ พัฒนาเอาไว้แล้ว หรือจะไปช่วยพัฒนาเครื่องมือนั้นแล้วแต่ความชอบของแต่ละบุคคลกันไป โดย Framework ที่พัฒนา AI นั้นได้แก่ Seaborn Matplotlib Tensorflow Numpy Keras Apache spark และอื่นๆอีกมากมาย โดยเป็นเครื่องมือการคำนวนในเชิงวิทยาศาสตร์ และศึกษาข้อมูลขนาดใหญ่ หรือ Big Data ซึ่งอย่างที่ได้กล่าวไป Library เหล่านี้จะช่วยทำให้เขียนโปรแกรมได้ แม่นยำถูกต้องและเกิดข้อผิดพลาดน้อยลง
ทักษะที่ 3 : MATHEMATIC AND STATISTICS
เราจะต้องโปรแกรมระบบให้เครื่องจักรเข้าใจและมีเหตุผลเพื่อทำให้มีความสามารถเรียนรู้ข้อมูลจากประสบการณ์เดิมได้ ในการทำให้เครื่องจักร สามารถเรียนรู้ข้อมูลเดิมได้นั้นจะต้องนำคณิตศาสตร์และสถิติมาช่วยในเรื่องนี้ เพราะคอมพิวเตอร์ไม่สามารถคิดเองได้ แต่นำความรู้เดิมมาช่วยการตัดสินใจได้ ดังนั้นจะต้องสร้าง Pattern ด้วยคณิตศาสตร์และความสัมพันธ์ทางตัวเลขขึ้นมา วิชาคณิตศาสตร์และสถิติเป็นเครื่องมือที่จะช่วยประเมินและเข้าใจข้อมูลมากขึ้นโดยเครื่องมือเหล่านั้น ประกอบไปด้วย สมการเชิงเส้น หลักการทางสถิติ หลักการความน่าจะเป็น และกราฟ ในแต่ละความสามารถของเครื่องมือเหล่านี้จะเป็นตัวช่วยแก้ปัญหาและพัฒนา AI Application ได้
ทักษะที่ 4 : MACHINE LEARNING AND DEEP LEARNING
ทั้ง 2 หัวข้อนี้แทบจะไม่ได้แตกต่างกันสักเท่าไร แต่เป็นก้าวที่ยิ่งใหญ่ในสาขาของ Computer Science โดยทั้งคู่นั้นเกี่ยวข้องกับกระบวนการเรียนรู้ของเครื่อง โดยนำข้อมูลมาทำให้เครื่องจักรเรียนรู้ โดยปรับปรุงความแม่นยำในการพยากรณ์ของโปรแกรมหรือซอฟต์แวร์ และในขณะเดียวกันนั้น Deep Learning นั้นจะเข้ามาช่วยปรับปรุง Machine learning ให้มีประสิทธิภาพมากขึ้นโดยข้อมูลที่มีมากขึ้นนั้นเอง
ทักษะที่ 5 : NATURAL LANGUAGE PROCESSING AND COMPUTER VISION
การศึกษาวิธีการแปลงข้อความ คำ ของภาษามนุษย์ที่รู้จักกันในนามว่า Natural Languege (NLP) มันจะช่วยทำให้เครื่องจักรเข้าใจความหมายของข้อความและเข้าใจความสัมพันธ์ของข้อความต่างๆ งานที่เกี่ยวข้องได้แก่ Text summerization และ Automation Translation ส่วนงานของ Computer Vision นั้นจะสนใจในเรื่องของการอ่านรูปภาพ และทำความเข้าใจความหมายของรูปภาพด้วยคอมพิวเตอร์ โดยงานที่เกี่ยวข้องได้แก่ การจดจำใบหน้า การระบุตัวตน สิ่งของหรือวัตถุต่างๆ เป็นต้น
ทักษะที่ 6 : DATA SCIENCE AND DATA ANALYSIS
ในยุคของ Big Data ทักษะทั้งสองนี้เป็นทักษะที่สำคัญมาก เพื่อสร้างความสามารถในการวิเคราะห์และเข้าใจข้อมูล ทักษะทั้งสองนี้ จะช่วยให้เราเข้าใจข้อมูลที่อยู่รอบตัวเราและเติบโตอย่างรวดเร็วและเพิ่มขึ้นในทุกๆวัน Data Science นั้นเป็นกระบวนการจัดเตรียมข้อมูล ทำความสะอาดข้อมูล วิเคราะห์ข้อมูลที่ซับซ้อนและสร้างโมเดลเพื่อพยากรณ์ โดยนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจะต้องค้นคว้าแพทเทิร์น และข้อมูลเชิงลึกที่อยู่ในก้อน Datasets เพื่อสร้าง AI Algorithm ออกมาเพื่อช่วยในการตัดสินใจ และในส่วนของ Data Analysis เป็นความรู้ส่วนหนึ่งของ Data Science ซึ่งเกี่ยวข้องกับการสกัดความรู้ที่อยู่ใน Datasets ขนาดใหญ่ เป็นทักษะที่ดูแนวโน้มของข้อมูลและวิเคราะห์ความสัมพันธ์ของข้อมูลและปรับปรุงความแม่นยำ AI Application ให้ดีขึ้น
ทักษะที่ 7 : COLLABORATION AND COMMUNICATION
ทักษะการทำงานร่วมกันและการสื่อสารนั้น เป็นทักษะสำคัญอย่างมากไม่น้อยไปกว่า 6 ทักษะที่กล่าวไป ซึ่งการจะเหล่าปัญหาหรือวิธีการทำงานแชร์ความรู้ ล้วนต้องใช้ทักษะที่จะต้องทำให้เพื่อนร่วมงานเข้าใจสิ่งที่เราสื่อสารออกไป เพื่อช่วยกันแก้ไขปัญหา ให้บรรลุเป้าหมายร่วมกัน มาพูดถึงการสื่อสารกันสักเล็กน้อยให้ผู้อ่านลองคิดตาม หากใครที่เคยเล่นเกมใบ้คำโดยในทีมจะมีอยู่ 5 คนขึ้นไปโดยจะทำท่าทาง อธิบายคำที่ผู้เล่นคนแรกได้รับสารมาแล้วอธิบายด้วยท่าทางเพื่อส่งต่อไปยังคนสุดท้ายผ่านเพื่อนผู้เล่นคนอื่นๆ แล้วให้คนสุดท้ายที่รับสารนั้น ตอบว่าคนแรกกำลังได้รับสารมาว่าอย่างไร ถ้าในชีวิตจริงนั้น ในการทำงานหากผู้เล่นคนแรก พยายามทำทุกวิธีเพื่อให้คนสุดท้ายหรือเพื่อนคนอื่นๆเข้าใจ ก็จะบรรลุเป้าหมายแล้ว
ทักษะที่ 8 : CRITICAL THINKING AND PROBLEM SOLVING
ทักษะอย่างหนึ่งที่มีความสำคัญกับทุกระดับอาชีพ ไม่แพ้ทักษะอื่น ๆ คือทักษะการคิด วิธีการคิดนั้นมีอยู่หลากหลายรูปแบบมากมาย ขึ้นอยู่กับการเลือกใช้ให้เหมาะสม แต่วิธีคิดในเนื้อหาบทความนี้จะช่วยให้รู้จักกระบวนการคิดอย่างรอบคอบและถี่ถ้วนมากยิ่งขึ้น เพราะเป็นสิ่งจำเป็นกับยุคสมัยนี้ที่ข้อมูลหลากหลายประเภทต่างถูกป้อนเข้ามายังตรงหน้าผ่านสื่อมีเดียต่าง ๆ ที่อำนวยความสะดวกเรามากขึ้น เหลือแค่เพียงหยิบข้อมูลเหล่านั้นมาป้อนเข้าสู่สมองเท่านั้นด้วยตัวผู้รับข้อมูลเอง หรือ แม้แต่เป็นข้อมูลที่ตายตัวที่จะต้องนำมาวิเคราะห์เพื่อตอบสนองความต้องการและพฤติกรรมของผู้บริโภค ก็สามารถนำมาใช้ได้เช่นกัน
บทความนี้เป็นบทความฟรีที่ผู้เขียนรวบรวมไว้เพื่อเป็นองค์ความรู้ อยากให้ช่วยกด ads ที่ผู้อ่านเห็น อย่าได้เลื่อนผ่านช่วยสร้างรายได้ให้แก่ผู้เขียนด้วยนะครับ
พูดคุยแลกเปลี่ยนได้ที่ Facebook Fanpage
Ref:
artificial-intelligence-skills-learn-2022
