Was ist Deep Learning? Wie funktioniert es, Karrieremöglichkeiten, Gehalt [2022]

Technologien der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens treiben und formen das Computing der nächsten Generation. Obwohl „intelligente“ Maschinen uns umgeben, benötigen sie dennoch menschliches Know-how, um effektiv zu funktionieren. Aus diesem Grund sind Softwareentwickler, insbesondere solche mit fortgeschrittenen Kenntnissen in Deep Learning und neuronalen Netzen, branchenübergreifend sehr gefragt. In diesem Blog werden wir die Grundlagen dieser Technologien aufdecken und einige lukrative Karrierewege beleuchten.

Wenn Sie bereits einen Abschluss in Informatik, IT-Engineering, Mathematik, Statistik oder verwandten Bereichen haben, lesen Sie weiter, um zu erfahren, wie Sie eine erfolgreiche Karriere im Bereich Deep Learning anstreben. Aber bevor wir beginnen, lassen Sie uns Sie zunächst durch die Definition und die Bausteine ​​von Deep Learning führen.

Was ist Deep Learning?

Künstliche Intelligenz (KI), maschinelles Lernen (ML) und Deep Learning sind technische Schlagworte, die oft synonym verwendet werden. Hier ist eine Zusammenfassung dessen, was sie genau bedeuten:

• KI ermöglicht es Maschinen, wie Menschen zu argumentieren, zu analysieren und zu handeln, wenn sie mit einem bestimmten Problem konfrontiert werden.
• ML ist ein Teil der KI, der Computeralgorithmen untersucht und Daten verwendet, damit Maschinen aus Erfahrungen lernen können.
• Deep Learning ist eine Untergruppe von ML-basiertem Lernen, das mit künstlichen neuronalen Netzen arbeitet (die menschliche Handlungen nachahmen sollen). Es ermöglicht einem Computermodell, Daten direkt aus Text, Bild oder Ton zu klassifizieren und sich selbst zu verbessern.

Heutzutage sind Deep Learning und neuronale Netze so genau, dass sie sich durch Leistung auf menschlichem Niveau auszeichnen können. Einige Beispiele sind:

• Fahrerlose Autotechnologie kann Fußgänger von Laternenpfählen unterscheiden und Stoppschilder und Ampeln erkennen.
• Fortschrittliche Mikroskope liefern hochdimensionale Datensätze für das Training von Deep-Learning-Anwendungen zur Identifizierung von Krebszellen.
• Automatische Erkennungsmechanismen in Fabriken sorgen dafür, dass sich Personen und Gegenstände in sicherem Abstand zu den schweren Geräten befinden.
• Home-Assistance-Geräte mit Deep-Learning-Anwendungen, die automatisiert sind, um Ihre Stimme zu hören, zu übersetzen und darauf zu reagieren.
• KI-basierte mobile Anwendungen sind in der Lage, Bilder zu erkennen und intelligente Bildunterschriften für sie zu generieren.

Wie Sie sehen können, hat Deep Learning eine Reihe von Anwendungen, von der medizinischen Diagnose bis hin zu Verbrauchergeräten. Schauen wir uns nun an, was hinter den Kulissen passiert.

Wie funktioniert Deep Learning?

So wie das menschliche Gehirn Neuronen miteinander verbunden hat, um Signale zu sammeln, haben intelligente Maschinen neuronale Netzwerke (Schichten von Knoten), die externe Eingaben empfangen. Das Netzwerk wird mit zunehmender Anzahl der Schichten immer tiefer. Und mit dem Aufkommen von Bereichen wie der Big-Data-Analyse sind noch größere und ausgefeiltere neuronale Netze in den Vordergrund gerückt.

Deep-Learning-Techniken untersuchen Computeralgorithmen im Lichte solcher fortschrittlicher Netzwerke und helfen Computern, schneller zu beobachten, zu lernen und zu reagieren als Menschen. Dazu gehören Aufgaben wie:

• Bilder klassifizieren
• Sprache übersetzen
• Sprache erkennen u
• Muster erkennen.

Deep-Learning-Systeme benötigen robuste Hardware, um große Datenmengen zu verarbeiten und komplexe mathematische Berechnungen durchzuführen. Wenn die Datenverarbeitung anläuft, sichten künstliche neuronale Netze die Daten, berechnen Antworten aus einer Reihe wahrer oder falscher Fragen und produzieren und geben sie aus.

Beispielsweise erkennt ein Gesichtserkennungsprogramm zuerst die Kanten und Linien, identifiziert dann auffälligere Merkmale und erkennt schließlich die Gesamtdarstellung des davor platzierten Gesichts. Die Genauigkeit des Programms nimmt mit der Zeit zu, wenn es sich selbst in einer bestimmten Aufgabe trainiert.

Karrieremöglichkeiten im Deep Learning

Deep Learning ist an den Arbeitsplätzen des 21. Jahrhunderts auf dem Vormarsch. Unternehmen setzen diese disruptive digitale Technologie zunehmend ein, um neue Geschäftsmodelle zu entwickeln und der Zeit voraus zu sein. Hier sind einige aufstrebende Bereiche, in denen sich die Fähigkeiten von Deep-Learning-Ingenieuren als nützlich erweisen:

• Medizinische Bildanalyse
• Verarbeitung natürlicher Sprache
• Computer Vision
• Automatisierte Übersetzungen
• Materialinspektion
• Arzneimitteldesign
• Bioinformatik
• Entdeckung eines Betruges
• Unterhaltung (Pixelwiederherstellung, Vertonung von Stummfilmen etc.)

Abgesehen von den oben genannten Bereichen verfügen ML-Experten auch über übertragbare Fähigkeiten für Sektoren wie E-Commerce, digitales Marketing und soziale Medien. Von der Aktivierung von Empfehlungsmaschinen und dem Anbieten von Kaufvorschlägen bis hin zum Erkennen von Spam und dem Melden unangemessener Inhalte ohne menschliches Eingreifen gibt es zahlreiche Anwendungsfälle. Lesen Sie, wie maschinelles Lernen Branchen verändert.

Als Deep-Learning-Ingenieur oder ML-Experte müssen Sie:

• Führen Sie Experimente mithilfe von Programmiersprachen und ML-Bibliotheken durch.
• Stellen Sie ML-Lösungen in der Produktion bereit.
• Optimieren Sie bereitgestellte Lösungen, um eine bessere Leistung und Skalierbarkeit zu erreichen.
• Implementieren Sie benutzerdefinierte Codes je nach Geschäftsanforderungen.
• Analysieren Sie Daten, um neuartige Anwendungen zu entwickeln.
• Stellen Sie einen guten Fluss zwischen Backend-Systemen und Datenbanken sicher.
• Arbeiten Sie mit Interessengruppen zusammen, darunter Datenwissenschaftler, Forscher, Produktmanager und Softwareentwickler.

Gehalt für Deep Learning in Indien

Laut Payscale verdienen Deep-Learning-Ingenieure derzeit ein Durchschnittsgehalt von Rs. 9,05,105 in Indien. Die Vergütung für leitende Positionen kann bis zu Rs betragen. 20.00.000 je nach Bildungsabschluss und jahrelanger Berufserfahrung der Kandidaten. Auch Faktoren wie Arbeitsort und Branche beeinflussen das Gehaltsangebot eines Arbeitgebers.

Fachleute, die sich mit Deep-Learning-Fähigkeiten auskennen, werden von mehreren führenden Unternehmen in Indien eingestellt, darunter:

• Accenture
• Genpakt
• Adobe
• Myntra
• American Express
• Standard Chartered
• PayTM
• MobiKwik
• Razorpay
• Praxis
• Machen Sie meine Reise

Es wird erwartet, dass Deep Learning in den kommenden Jahren eine noch breitere Akzeptanz finden und geschäftliche Innovationen vorantreiben wird. Laut einer NASSCOM-Studie kann der zusammengesetzte KI-Stack das BIP Indiens bis 2025 steigern. Darüber hinaus führte LinkedIns Rangliste für aufstrebende Jobs ML-Ingenieure an der Spitze an. Die Job-Rolle hat sich in fünf Jahren fast verzehnfacht. Dieser Anstieg wird sich in Zukunft sicher noch verstärken! Lesen Sie mehr über das Gehalt als Deep-Learning-Ingenieur.

KI- und ML-Jobs in Indien sind jedoch aufgrund der Diskrepanz zwischen den Anforderungen der Branche und den Fähigkeiten der Fachkräfte nach wie vor weitgehend unterbesetzt. Diese Lücke wird sich wahrscheinlich mit dem schnellen technologischen Fortschritt vergrößern. Einige einzigartige Trainingswege in Deep Learning und neuronalen Netzen bieten eine Möglichkeit, dieses Problem anzugehen. Lass uns erforschen.

Wie wird man ein Deep-Learning-Ingenieur?

Ein akademischer Hintergrund in Data Science und Software Engineering kann Ihnen einen Vorsprung in Deep-Learning-Karrieren verschaffen. In Bezug auf die Fähigkeiten benötigen Sie Kenntnisse in Programmiersprachen (Python, SQL, Java, C++ usw.) und ein gutes Verständnis von Tools wie TensorFlow, R-Programmierung, Spark und Hadoop, Apache Kafka und MATLAB. Kenntnisse in Systemdesign und Datenstrukturen können Ihnen auch einen Vorteil gegenüber Ihren Mitbewerbern verschaffen.

Neben der Entwicklung Ihres technischen Know-hows ist es entscheidend, theoretisches Wissen auf reale Szenarien anzuwenden. Aufgaben und Projekte bieten hervorragende Möglichkeiten für solches Lernen und helfen Ihnen dabei, Ihr Portfolio aufzubauen. Darüber hinaus würde Sie eine durchgängige Implementierungserfahrung in den Augen des Personalchefs sofort von anderen abheben.

Allerdings suchen Arbeitgeber manchmal nach Mitarbeitern mit Spezialkenntnissen in Deep Learning und neuronalen Netzen. In solchen Fällen können sich Online-Kurse wie das Advanced Certificate Program in Machine Learning & Deep Learning als äußerst hilfreich erweisen. Das sechsmonatige Programm wird von IIIT-Bangalore und upGrad angeboten und bietet Ihnen eine branchenorientierte Ausbildung in Deep Learning und neuronalen Netzen.

Darüber hinaus haben Sie die Möglichkeit, sich mit Experten und anderen Lernenden auszutauschen und von personalisierter Karriereunterstützung und Networking-Sitzungen zu profitieren. Die ganzheitliche Erfahrung hilft Ihnen, die richtigen Qualifikationen für hochbezahlte Stellen zu erwerben und sich gleichzeitig auf die Zukunft vorzubereiten. Daher ist die Einschreibung in einen Aufbaukurs ein logischer Schritt für diejenigen, die eine Karriere im Bereich Deep Learning anstreben.

Bevor Sie eine Studienoption auswählen und weiter eintauchen, ist es am besten, eine klare Vorstellung von den grundlegenden Konzepten zu haben und wie sie unter einem Dach zusammenpassen. Wir hoffen, dass dieser Blog Ihnen dabei geholfen hat. Zusammenfassend haben wir diskutiert, was Deep Learning ist, und Sie über einige neue Karrierewege in diesem Bereich informiert. Diese Erkenntnisse, um in der KI- und ML-Branche Fuß zu fassen!