Владелец WeChat и Riot Games заявил о нехватке специалистов по искусственному интеллекту в мире

В мире всего 300 тысяч инженеров со знаниями в области ИИ, а нужны миллионы, утверждают в Tencent.

Китайский холдинг Tencent предупредил о дефиците специалистов в сфере искусственного интеллекта. Об этом пишет The Verge со ссылкой на исследование научно-исследовательского института Tencent.

Если верить исследованию, в мире всего 300 тысяч исследователей и практиков ИИ, тогда как рынку необходимы «миллионы» специалистов. The Verge называет эти подсчёты спекулятивными, так как Tencent не объясняет подробно, как получены такие результаты. В то же время издание указывает, что заключение Tencent близко по смыслу другим аналогичным докладам.

По оценке Tencent, 200 тысяч из 300 тысяч активных исследователей уже работают в различных отраслях, оставшиеся 100 тысяч ещё учатся. За последние годы интерес к образованию в сфере машинного обучения и искусственного интеллекта вырос, но развитие отрасли задерживается до тех пор, пока люди проходят обучение, следует из доклада.

Крупные ИТ-компании регулярно жалуются на трудности с поиском инженеров, разбирающихся в технологиях искусственного интеллекта. Высокий спрос на специалистов в этой сфере привёл к резкому росту зарплат. В октябре источники The New York Times в ИТ-компаниях говорили, что специалисты в области искусственного интеллекта, которые только закончили обучение или имеют всего несколько лет опыта, получают от $300 тысяч до $500 тысяч в год. Зарплаты специалистов с большим опытом, по данным издания, составляют «миллионы долларов».

Независимая лаборатория Element AI сообщила NYT, что в мире менее 10 тысяч специалистов, обладающих необходимыми навыками для проведения серьёзных исследований и руководства крупными проектами, связанных с искусственным интеллектом.

Ключевыми игроками в сфере искусственного интеллекта Tencent называет США, Китай, Японию и Великобританию. Также холдинг отмечает успехи Израиля и Канады.

55
15 комментариев
Комментарий удалён модератором

Начните с Python + Pandas — это data mining/exploration, но оно же и первый шаг по узнаванию и подготовке данных для обучения модели.

Дальше начните изучать базовые алгоритмы ML, для этого есть прекрасный открытый курс по машинному обучению от парней из ODS: https://habrahabr.ru/company/ods/blog/322626/

Полезным будет Kaggle Inclass — модельные задачи по ML от самой мощной соревновательной платформы по машинному обучению: https://inclass.kaggle.com Там же есть задание Титаник, где можно потренироваться и попробовать свои силы: https://www.kaggle.com/c/titanic

Ещё вам понадобятся знания из линейной алгебры, матстата и матана, но их лучше добивать в процессе изучения предыдущих пунктов, иначе быстро заскучаете.

Дальше направления развития просто-таки необъятные, но их вы сами поймёте, пока будете осваивать базу.

23
Ответить

Советую поучиться здравому смыслу. Когда некий работодатель заявляет, что "нужно 1 000 000 специалистов", это означает, что он хочет иметь возможность выбирать из миллиона голодных рабов за чашку риса.

26
Ответить

А зачем? Ради хайпа? Если да, то нафиг это не вперлось.

Нужно иметь хороший математический бекграунд для начала.

2
Ответить
Комментарий удалён модератором

в голове президента

2
Ответить