Tingkatkan Dirimu dengan 10 Top-Skills AI

STARTUPCAMPUS.ID–  Kecanggihan sistem yang mendukung sektor kehidupan manusia sangat dipengaruhi oleh kecerdasan buatan (Artificial Intelligence / AI). Seperti fungsinya, AI membantu manusia dalam meningkatkan kualitas sistem dengan mengutamakan efisiensi. Seorang profesional AI berperan dalam menyelesaikan masalah dan mengembangkan produk dengan kecanggihan teknologi.

Maka, penting untuk meningkatkan kemampuan komunikasi, analisis, kreativitas, pengelolaan tim, dan pengambilan keputusan. Sehingga professional AI dapat terbantu dalam bersinergi, mengembangkan teknologi, serta mencapai target bersama tim. Namun, kemajuan AI dan kemampuan profesional AI tersebut harus diimbangi dengan wawasan dan keterampilan yang secara khusus berkaitan dengan AI.

Kira-kira apa aja sih pengetahuan yang akrab di kalangan para profesional AI? Yuk kita cari tahu!

1. Pengetahuan Domain

Pengetahuan domain yang dimaksud adalah pengetahuan tentang jaringan saraf, mesin, dan pengetahuan mendalam lainnya yang menuntut keterampilan dalam penerapannya. Dengan mengetahui dan dapat mempraktikkan pengetahuan domain, kita dapat mengenali perkiraan masalah kedepannya serta merancang solusinya yang umumnya berupa inovasi teknologi.

2. Bahasa Pemrograman

Bahasa pemrograman dapat membantu dalam penulisan kode yang mendukung kemudahan penggunaan teknologi. Singkatnya, terdapat beberapa bahasa yang perlu kita ketahui : 

• R bertujuan untuk mengatur kumpulan data dan menerapkan Machine Learning.
• Java dapat diaplikasikan dalam membuat sistem melalui multi-robot, jaringan saraf, pemrograman genetik dan algoritma pencarian.  
• Phyton berguna untuk komputasi tingkat lanjut dan komputasi ilmiah.
• C++ bermanfaat dalam mengembangkan sistem pemrograman yang fleksibel.
• Pemahaman lainnya seperti algoritma pengoptimalan, arsitektur komputer, grafik, dan struktur data.

3. Kerangka Kerja dan Pustaka

Memiliki pemahaman mendalam mengenai kerangka kerja dan pustaka akan membantu seorang profesional AI dalam menulis kode yang berkualitas dengan cekatan. Contoh dari kerangka kerja dan pustaka yakni : 

• Apache Spark : sistem pemrosesan terdistribusi untuk kueri yang dioptimalisasikan.
• NumPy: paket berbasis Python yang membantu komputasi ilmiah dan operasi matematika tingkat lanjut.
• PyTorch: perpustakaan pembelajaran mesin open-source untuk pembelajaran mendalam.
• TensorFlow: pembelajaran mesin  open-source untuk pengembangan aplikasi canggih.
• SciPy: pustaka Python open-source untuk memecahkan masalah ilmiah dan matematika dengan memanipulasi pengguna dan menggambarkan data.
• Scikit-learn: salah satu pustaka Python terkuat, untuk pemodelan statistik dan pembelajaran mesin.

4. Mathematical Knowledge

Untuk menemukan solusi, seorang profesional AI perlu pandai menganalisis dan memecahkan masalah dengan algoritma berdasarkan kondisi tertentu dan matematika terapan seperti halnya  aljabar linier, grafik, probabilitas, dan statistik.

5. Machine Learning

Machine Learning merupakan proses pembelajaran yang membantu mesin supaya mampu meningkatkan kemampuannya secara cerdas dalam memecahkan masalah dengan algoritma berbasis komputer, data, dan pengalaman pengguna. Selain itu, Machine Learning juga menyusun model dari sample data untuk memprediksi dan membantu pengambilan keputusan, maka dari itu sample data dalam Machine Learning disebut dengan data pelatihan. Penggunaan Machine Learning dapat ditemukan di berbagai aplikasi seperti saran dalam search engine, email filter, dan deteksi suara.

6. Deep learning

Deep Learning termasuk dalam pembelajaran mesin dan ilmu data yang berfungsi untuk menduplikasi cara manusia mengumpulkan dan memahami suatu pengetahuan. Dengan kemampuan statistik dana analitik prediktif, Deep Learning dapat mengenali konteks yang lebih detail, seperti deteksi wajah, asisten virtual, dan sistem penglihatan pada mobil otonom.

7. Neural Network Architecture

Sebagai bagian dalam Deep Learning, Neural Network Architecture dirancang dari neuron buatan guna memproses berbagai input dan menghasilkan satu output. Sistem ini menirui struktur otak manusia untuk memproses data, mengenal pola, hingga memprediksi model tertentu. Kecanggihan ini dimanfaatkan di berbagai sektor penting, seperti sistem diagnosis medis, aplikasi keuangan, ataupun pengenalan pola data yang dapat membantu melihat efisiensi teknik pemasaran.

8. Big Data dan Komputasi Terdistribusi

Big Data dan komputasi terdistribusi berguna untuk membantu kita dalam mengembangkan kualitas suatu produk dan layanan digital. Hal ini didukung oleh fungsi big data dalam mengelola data berskala besar secara efektif dan fungsi komputasi terdistribusi dalam mengatur interaksi antar pengguna melalui pertukaran pesan. Maka dari itu, sistem peer-to-peer (P2P) dalam aplikasi game dapat menggunakan komputasi terdistribusi, sedangkan analisis perilaku para pemain sebagai pengguna aplikasi game tersebut dapat menggunakan big data.

9. Signal Processing Techniques

Signal Processing Techniques merupakan sistem analisis, sintensis, dan modifikasi yang dapat memproduksi sejumlah informasi dari nilai tertentu dan meningkatkan efisiensi proses pengelolaan, penyimpanan, dan pendeteksian dalam sinyal.  Signal Processing Techniques ini dapat kita temukan dalam berbagai sistem seperti pemrosesan gambar dalam kamera digital dan kompresi video serta pemrosesan suara dalam komunikasi nirkabel.  

10. Shell scripting

Shell scripting dapat diartikan sebagai komponen yang mendukung pengenalan pola dan perintah pada alat dan operasi berbasis Linux seperti SSH, grep, find, awk, sort, tr, cut. Untuk mendalami komponen ini, maka kita bisa memulai dengan menelusuri dan mempelajari berbagai jenis shell seperti KornShell, Powershell, Perl-like shell, dan Z shell. 

Selain keterampilan tersebut, ada pula kemampuan yang paling dicari di lapangan pekerjaan tertentu, lho! Pastikan kamu juga mengetahui pekerjaan AI yang kamu tuju dengan prioritas kemampuan dan pendapatannya.

Nah, untuk saat ini, kamu pun bisa memulai langkahmu dengan mengembangkan kemampuan yang harus dimiliki di bidang AI dengan mengikuti pelatihan Startup Campus track: AI. Yup, pelatihan batch 3 yang dibuka di bulan Mei 2022 kali ini, menyediakan kelas khusus yang mengajarkan materi dan pelatihan seputar AI, seperti Phyton Foundation, Statistics, dan Machine Learning & Deep Learning, dan masih banyak lagi.

Jadi, tunggu apa lagi? Yuk, ambil kesempatan ini untuk meningkatkan kemampuan dan peluang suksesmu di bidang AI bersama Startup Campus!