هوش مصنوعی (AI) به سرعت در حال تغییر چشم‌انداز بازار کار در سراسر جهان است و ایران نیز از این قاعده مستثنی نیست. با توجه به رشد روزافزون بهره‌گیری از هوش مصنوعی در صنایع مختلف، تقاضا برای متخصصان این حوزه در حال افزایش است. اما وضعیت واقعی بازار کار هوش مصنوعی در ایران چگونه است؟ چه فرصت‌هایی وجود دارد و چه چالش‌هایی پیش روی جویندگان کار در این زمینه است؟

برای یافتن پاسخ این سوالات، به سراغ تجربیات کاربران نی نی سایت، یکی از بزرگترین و فعال‌ترین انجمن‌های آنلاین فارسی زبان، رفتیم. در این پست، ۱۸ نکته کلیدی از نظرات و تجربیات این کاربران را جمع‌آوری کرده‌ایم تا دیدگاهی واقع‌بینانه‌تر نسبت به بازار کار هوش مصنوعی در ایران ارائه دهیم:

• ✳️۱. تخصص و مهارت: تسلط بر الگوریتم‌های یادگیری ماشین (Machine Learning) و یادگیری عمیق (Deep Learning) از اهمیت بالایی برخوردار است.
• ✳️۲. زبان‌های برنامه‌نویسی: پایتون (Python) پرکاربردترین زبان برنامه‌نویسی در حوزه هوش مصنوعی است.
• ✳️۳. ریاضیات و آمار: دانش قوی در زمینه ریاضیات و آمار برای درک و پیاده‌سازی الگوریتم‌ها ضروری است.
• ✳️۴. دانش تخصصی حوزه: داشتن دانش تخصصی در زمینه‌هایی مانند پردازش زبان طبیعی (NLP)، بینایی ماشین (Computer Vision) و یا داده‌کاوی (Data Mining) مزیت محسوب می‌شود.
• ✳️۵. پروژه‌های عملی: داشتن نمونه کارها و پروژه‌های عملی مرتبط با هوش مصنوعی، تاثیر بسزایی در جذب کارفرمایان دارد.
• ✳️۶. شبکه‌سازی: برقراری ارتباط با افراد فعال در حوزه هوش مصنوعی و شرکت در رویدادها و کنفرانس‌های مرتبط، فرصت‌های شغلی بیشتری را فراهم می‌کند.
• ✳️۷. شرکت‌های دانش‌بنیان: بسیاری از فرصت‌های شغلی در حوزه هوش مصنوعی در شرکت‌های دانش‌بنیان و استارتاپ‌ها وجود دارد.
• ✳️۸. صنایع مختلف: هوش مصنوعی در صنایع مختلفی مانند پزشکی، مالی، کشاورزی و تولید کاربرد دارد.
• ✳️۹. رقابت بالا: به دلیل جذابیت این حوزه، رقابت برای یافتن شغل در آن بالاست.
• ✳️۱۰. حقوق و دستمزد: حقوق و دستمزد متخصصان هوش مصنوعی معمولاً بالاتر از میانگین بازار کار است.
• ✳️۱۱. نیاز به یادگیری مداوم: حوزه هوش مصنوعی به سرعت در حال تحول است و نیاز به یادگیری مداوم دارد.
• ✳️۱۲. کمبود نیروی متخصص: با وجود تقاضا، کمبود نیروی متخصص و ماهر در این حوزه وجود دارد.
• ✳️۱۳. فرصت‌های دورکاری: بسیاری از شرکت‌ها امکان دورکاری برای متخصصان هوش مصنوعی را فراهم می‌کنند.
• ✳️۱۴. اهمیت مدرک تحصیلی: داشتن مدرک تحصیلی مرتبط با هوش مصنوعی، مانند مهندسی کامپیوتر یا آمار، می‌تواند مفید باشد.
• ✳️۱۵. کار تیمی: توانایی کار تیمی و همکاری با سایر متخصصان از اهمیت بالایی برخوردار است.
• ✳️۱۶. حل مسئله: توانایی حل مسئله و تفکر انتقادی برای مواجهه با چالش‌های پیچیده در حوزه هوش مصنوعی ضروری است.
• ✳️۱۷. زبان انگلیسی: تسلط به زبان انگلیسی برای مطالعه مقالات علمی و بهره‌گیری از ابزارهای تخصصی الزامی است.
• ✳️۱۸. مسائل اخلاقی: توجه به مسائل اخلاقی مرتبط با هوش مصنوعی و مسئولیت‌پذیری در این زمینه اهمیت دارد.

این تجربیات نشان می‌دهد که بازار کار هوش مصنوعی در ایران پتانسیل بالایی برای رشد دارد. با کسب مهارت‌های لازم و تلاش مستمر، می‌توان در این حوزه به موفقیت دست یافت.

بازار کار هوش مصنوعی: خلاصه تجربیات نی نی سایتی‌ها (۱۸ مورد)

۱. نیاز به تخصص‌های پایه قوی

بسیاری از کاربران نی نی سایت تاکید داشتند که برای ورود به بازار کار هوش مصنوعی، داشتن تخصص‌های پایه قوی در ریاضیات (مخصوصا آمار و جبر خطی) و علوم کامپیوتر ضروری است.بدون این پایه‌ها، یادگیری مباحث پیشرفته‌تر هوش مصنوعی دشوار خواهد بود.برخی از کاربران اشاره کردند که گذراندن دوره‌های آنلاین معتبر در این زمینه‌ها قبل از شروع یادگیری هوش مصنوعی، می‌تواند بسیار مفید باشد.برنامه‌نویسی نیز یک مهارت حیاتی است.پایتون به عنوان زبان اصلی مورد استفاده در پروژه‌های هوش مصنوعی، بسیار پرکاربرد است.درک مفاهیم الگوریتم‌ها و ساختمان داده‌ها نیز از اهمیت بالایی برخوردار است.

داشتن مدرک مرتبط از دانشگاه‌های معتبر، اگرچه ضروری نیست، اما می‌تواند در جلب توجه کارفرمایان موثر باشد.

برخی از کاربران با تحصیلات غیرمرتبط، با تلاش و پشتکار توانسته‌اند وارد این حوزه شوند.شرکت در پروژه‌های متن‌باز و ارائه نمونه کارها، راهی عالی برای نشان دادن مهارت‌ها است.

۲. اهمیت یادگیری ماشین (Machine Learning)

یادگیری ماشین به عنوان قلب هوش مصنوعی، از اهمیت بسیار بالایی برخوردار است. کاربران نی نی سایت تاکید داشتند که تسلط بر الگوریتم‌های یادگیری ماشین، برای ورود به این بازار کار ضروری است. آشنایی با الگوریتم‌های مختلف نظیر رگرسیون خطی، رگرسیون لجستیک، درخت تصمیم، جنگل تصادفی، ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM) و شبکه‌های عصبی ضروری است. برخی از کاربران توصیه می‌کنند که ابتدا با الگوریتم‌های ساده‌تر شروع کرده و سپس به سراغ الگوریتم‌های پیچیده‌تر رفت. شرکت در مسابقات دیتا ساینس مانند Kaggle، فرصتی عالی برای تمرین و یادگیری است. درک مفاهیم مربوط به بیش‌برازش (Overfitting) و کم‌برازش (Underfitting) و روش‌های جلوگیری از آن‌ها، حیاتی است.

۳. تاکید بر یادگیری عمیق (Deep Learning)

یادگیری عمیق به عنوان زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشین، در سال‌های اخیر به شدت مورد توجه قرار گرفته است. کاربران نی نی سایت اشاره داشتند که آشنایی با یادگیری عمیق، می‌تواند فرصت‌های شغلی بیشتری را فراهم کند. آشنایی با شبکه‌های عصبی عمیق (DNN)، شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) و شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) ضروری است. بهره‌گیری از فریم‌ورک‌های یادگیری عمیق مانند TensorFlow و PyTorch، کار را بسیار آسان‌تر می‌کند. درک مفاهیم مربوط به گرادیان کاهشی (Gradient Descent) و پس‌انتشار (Backpropagation) اهمیت زیادی دارد. تجربه کار با GPU برای آموزش مدل‌های یادگیری عمیق ضروری است. شرکت در پروژه‌های عملی با بهره‌گیری از یادگیری عمیق، می‌تواند به یادگیری بهتر کمک کند. خواندن مقالات تحقیقاتی در حوزه یادگیری عمیق، به روز بودن با آخرین پیشرفت‌ها را تضمین می‌کند.