הבינה המלאכותית כבר כאן. לא בסרטים ולא במעבדות המחקר. היא נמצאת ביום-יום שלנו, בכף היד שלנו, בשירותים ובמוצרים שאנו צורכים. לפעמים זה נראה כמו קסם, אבל בעצם, מאחורי הבינה עומדים א.נשים, וגם היא זקוקה ליד מכוונת – בין האלגוריתם שעל הנייר לבין מערכת AI שבאמת עובדת יש מרחק, ומקצוע כמו AI/ML Engineer פועל בדיוק במרחב הזה.
אנחנו יודעים, ה-AI הזה נמצא בכל מקום. אפילו קצת נמאס ממנו, אבל, רגע אחד. במקום להתייחס אליו כטרנד או באזז, כסיכון עולמי על מקצועות רבים ולשוק העבודה – אולי הגיע הזמן להשפיע ולעצב את ההווה והעתיד שלנו? אגב, לצד הבינה חשוב לציין את למידת המכונה – ML – אולי פופולרית פחות, אבל חשובה לא פחות. אז אם אתם חושבים על המקצוע המשפיע הבא שלכם – AI/ML Engineer – יכול לספק לכם את התשובה.
הבינה המלאכותית מטרתה להידמות לבינה האנושית ולחקות יכולות אנושיות כמו הבנת שפה, ניתוח ויזואלי, קבלת החלטות ופתרון בעיות. על מנת לבנות מערכת של בינה מלאכותית נדרשת מערכת של חוקים במסגרתה האלגוריתמיקה מקבלת החלטות לפי לוגיקה מסוימת. אפשר לקצר באופן נמרץ ולומר ש-AI היא מערכת (או ישות) חכמה שעובדת בעולם האמיתי.
בעבר, למידת מכונה, או Machine Learning, פותחה בעיקר באקדמיה ונעשה בה שימוש תיאורטי וסטטיסטי בעיקר. עם השנים, כאשר המידע ובסיסי הנתונים הלכו וגדלו, המודלים הפכו למורכבים יותר והתרחש מעבר של הטכנולוגיה הזו ממחקר תיאורטי לשימושים מעשיים.
למעשה, ML הוא אופן מימוש של AI, אבל לא כל AI כולל למידת מכונה. ה-ML במקרה שלנו מייצר את ה”מוח” של הבינה המלאכותית ומהווה עבורה שיטת מימוש. הייחודיות של ML הוא בהיותו מבוסס דאטה, כולל מודלים סטטיסטיים ומאפשר יכולת למידה אוטונומית. הוא הפך כל כך נפוץ בתחום ולא בכדי. במקום לכתוב את החוקים (והקוד) של מערכות ה-AI, למידת מכונה מאפשרת יצירה אוטונומית על בסיס למידה מתוך מידע ודפוסים. אם עבודה עם מודלים מודרניים ו-LLMs מעניינת אתכם, או שפיתוח מודלים חכמים מבוססי דאטה קוסם לכם, אז תחום ה-ML ירתק אתכם.
כמו שאתם יכולים לדמיין, מפץ ה-AI רק מגביר את הביקוש למומחי ML ו-AI. הם אלה שמאפשרים לכל הקסם הזה לעבוד. בהתאם, השכר ההתחלתי גבוה והוא עולה בחדות עם צבירת הוותק. ככה זה כשכל חברה רוצה להטמיע AI בארגון שלה ולפתח מוצרים מבוססים AI במטרה להצמיח את העסק עוד יותר. איך אומרים? הרכבת כבר עזבה את התחנה.
ביום-יום, AI/ML Engineer, עובד יחד עם צוותי המוצר, הדאטה וכמובן הפיתוח. הוא מגדיר את המודלים הנדרשים, בוחן את התוצאות שלהם, משפר את הביצועים ומטמיע אותם במערכות ובמוצרים הקיימים בארגון. זהו תחום דינמי אינטגרטיבי ומאתגר והוא דורש חשיבה אנליטית לצד ראייה רחבה – מוצרית ועסקית.
שאלה טובה. אנחנו ב-Experis Academy מציעים מסלול מהיר להכשרת AI/ML Engineer. מדובר בתוכנית ייחודית, ללא עלות, הנמשכת חמישה חודשים. התוכנית מועברת על ידי בכירים ובעלי ניסיון בתעשייה והיא תספק לכם את הידע והכלים בהתאם לדרישות השוק העדכניות.
ההכשרה מאופיינת בשילוב בין למידה תיאורטית להתנסות מעשית – תקימו מערכות AI. אמיתיות. על מנת שתוכלו לשחות בים המרתק הזה, התוכנית מספקת הכשרה מרוכזת בשלושה תחומים עיקריים, שקשה מאוד לנתק ביניהם: Data Science, AI ו-ML.
עם ניסיון של מעל לאלפיים מוכשרים בתוכניות השונות שלנו, אנחנו מכירים היטב את הצרכים בשוק, ולראייה, מעל ל-90% מהבוגרים שלנו משתלבים במהירות בהיי-טק וחברות טכנולוגיה מובילות. מעניין אתכם? השאירו פרטים ונמשיך משם. תוכנית קלה זו לא, אבל היא מרתקת ועוד איך.
חזרה לרשימת המאמרים