Explained: AI में करियर बनाना कितना सही? जानें 10 साल बाद कैसी होगी इस फील्ड की डिमांड

Best Career Option In AI, How To Make Career In AI: आज के समय में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) दुनिया की सबसे तेजी से बढ़ती हुई तकनीक है। यह कहना गलत नहीं होगा कि आने वाले कुछ वर्षों में मशीनें अंतिम रूप से इंसानों को हर फील्ड में हराने वाली हैं। वहीं एआई के बाद एजीआई यानी आर्टिफिशियल जनरल इंटेलिजेंस के आने के बाद दुनिया में बड़े बदलाव देखने को मिलेंगे। यह इंसानों जैसी बुद्धिमत्ता और समझ रखने वाली तकनीक होगी। आज के समय में लगभग हर छोटी बड़ी कंपनियां अपने काम को अधिक स्मार्ट और प्रभावी बनाने के लिए मशीन लर्निंग इंजीनियर, डेटा साइंटिस्ट, AI रिसर्चर की भर्तियां कर रही हैं।

यही कारण है कॉलेजों में कंप्यूटर साइंस और मेकेनिकल इंजीनियरिंग के ब्रांच पीछे रह गए हैं और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस व मशीन लर्निंग की डिमांड काफी ज्यादा हो गई है। हालांकि इस बीच कुछ छात्रों के मन में सवाल है कि AI फील्ड में करियर बनाना सही है? क्या AI की वजह से नौकरियां खत्म हो जाएंगी? AI फील्ड में करियर कैसे बनाएं? AI में सबसे अच्छा कोर्स कौन सा है? AI का कोर्स कितने साल का होता है? टॉप AI कोर्सेस कौन से हैं? AI का नौकरियों पर प्रभाव? आप हमारे इस आर्टिकल में AI से संबंधित सभी जानकारी प्राप्त कर सकते हैं।

हर क्षेत्र में AI की डिमांड

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) में करियर ना केवल रोजगार के नए अवसर प्रदान करता है बल्कि यह हमें निरंतर सीखने और खुद को विकसित करने का भी मौका देता है। आज के समय में शिक्षा, स्वास्थ्य, बैंकिंग, व्यापार और कृषि से लेकर हर क्षेत्र में एआई की आवश्यकता बढ़ रही है। जिससे रोजगार के अवसर भी तेजी से बढ़ रहे हैं। हालांकि इस फील्ड में वही लोग सफल हो सकेंगे जो अपने आपको मशीन लर्निंग, डेटा एनालिसिस और प्रोग्रामिंग जैसे तकनीकों से जोड़ सकेंगे।

Best Career Option In AI: एआई में बेस्ट करियर ऑप्शन

मशीन लर्निंग इंजीनियर, (Machine Learning Engineer)

मशीन लर्निंग इंजीनियर ऐसे एल्गोरिदम और सिस्टम डिजाइन और निर्मित करता है जो मशीनों को डेटा से सीखने और अनुकूल करने में सक्षम बनाते हैं। यह इंसानों की तरह सोच नहीं सकते लेकिन डेटा और उदाहरण देखकर पैटर्न पहचान सकते हैं। सोशल मीडिया के दौर में यह हमारे चारो ओर मौजूद है। उदाहरण के तौर पर फेसबुक व यूट्यूब पर जब आप किसी एक तरह के वीडियो या पोस्ट बार-बार देखते हैं, तो यूट्यूब या फेसबुक आपको उसी तरह की और चीजें सुझाने लगता है। यह मशीन लर्निंग का ही काम है।

डेटा साइंटिस्ट (Data Scientist)

पिछले कुछ वर्षों में डेटा साइंटिस्ट की मांगे काफी तेजी से बढ़ी है। आने वाले कई सालों में इसका स्कोप कम नहीं होगा। आईआईटी, आईआईएम और एनआईटी जैसे टॉप इंजीनियरिंग संस्थान डेटा साइंस से जुड़े एडमिनिस्ट्रेरिटव कोर्स करवा रहे हैं।

एआई रिसर्च साइंटिस्ट (AI Research Scientist)

यह नई आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस तकनीकें और एल्गोरिदम विकसित करता है। एआई रिसर्च साइंटिस्ट मशीनों को और भी ज्यादा स्मार्ट बनाने के लिए नए तरीकों पर काम करते हैं। इसके लिए हायर एजुकेशन जैसे मास्टर्स या पीएचडी की जरूरत होती है। साथ ही ये लोग मैथ्स, कंप्यूटर साइंस और मशीन लर्निंग की अच्छी समझ रखते हैं।

एआई एथिसिस्ट, (AI Ethicist)

यह सुनिश्चित करता है कि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का इस्तेमाल सही, सुरक्षित, निष्पक्ष और पारदर्शी तरीके से हो। यह लोगों की प्राइवेसी और व्यक्तिगत डाटा को सुरक्षित रखता है। साथ ही इसका विशेष ध्यान रखना कि एआई किसी जाति, धर्म, लिंग या वर्ग के खिलाफ भेदभाव न करे।

नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग इंजीनियर, (NLP Engineer)

नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग इंजीनियर कंप्यूटर को मानव भाषा जैसे हिंदी, इंग्लिश, संस्कृत, उर्दू आदि भाषा को समझना, पढ़ना, बोलना और उस पर अपनी प्रतिक्रिया देना सिखाता है। इनका काम ऐसे प्रोग्राम और मॉडल बनाना होता है जो इंसानों की तरह भाषा को समझें और इस्तेमाल कर सकें। उदारहण के तौर पर चैटबॉट्स, गूगल ट्रांसलेटर, वॉयस असिस्टेंट आदि।

रोबोटिक्स इंजीनियर, (Robotics Engineer)

रोबोटिक्स इंजीनियर का कार्य मशीनों को इस तरह तैयार करना होता है कि वह इंसानों की तरह या उससे भी तेज काम कर सकें। यह ना केवल मशीन का निर्माण करता है बल्कि उसे सॉफ्टवेयर और सेंसर जोड़कर उसे स्मार्ट भी बनाता है।

इसके अलावा प्रॉम्प्ट इंजीनियर (Prompt Engineer) व एआई प्रोडक्ट मैनेजर (AI Product Manager) भी बेस्ट करियर ऑप्शन में से एक है।

AI में करियर के लिए जरूरी टेक्निकल स्किल्स

AI के लिए आपको Python, R, Java या C++ जैसी भाषाएं सीखनी चाहिए। यह भाषाएं मशीन को निर्देश देने और मॉडल बनाने में मदद करती हैं।

मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग

इसके लिए आपको TensorFlow, PyTorch जैसे टूल्स का इस्तेमाल करना आना चाहिए।

मैथेमेटिक्स और स्टेटिस्टिक्स

AI के लिए आपको रेखीय बीजगणित (Linear Algebra), प्रोबेबिलिटी (Probability), सांख्यिकी (Statistics) की अच्छी समझ होनी चाहिए।

क्लाउड कंप्यूटिंग

एआई मॉडल को बड़े स्तर पर चलाने और स्टोर करने के लिए गूगल क्लाउड (Google Cloud), माइक्रोसॉफ्ट एज्योर (Microsoft Azure) आदि का ज्ञान होना जरूरी है।

डेटा एनालाइसिस (Data Analysis)

एआई बिना डेटा के अधूरा माना जाता है। ऐसे में आपको यहा पता होना चाहिए कि डेटा को स्टोर कैसे करें। इसे ग्राफ या चार्ट के जरिए कैसे लोगों को समझाएं।

क्या AI की वजह से खत्म हो जाएंगी नौकरियां ?

अधिकतर लोगों का सवाल रहता है कि क्या एआई की वजह से नौकरियां खत्म हो जाएंगी? बता दें ऐसा नहीं है एआई आने वाले समय में नौकरियों को खत्म करने की बजाए उनमें बदलाव लाएगा। जैसे डेटा एंट्री या कुछ साधारण कोडिंग मशीनें कर लेंगी। ऐसे में आपको नई तकनीक से खुद को अपडेट करना होगा। यदि आप AI से खुद को अपडेट करते हैं तो ना केवल रोजगार के अवसर बढ़ेंगे बल्कि आप पहले से अच्छी सैलरी वाली नौकरी भी प्राप्त कर सकते हैं।

आपके काम को बना देगा आसान

एआई आपकी कार्य को और आसान बनाएगा। यह छोटे छोटे काम अपने आप कर डेटा एनालिसिस कर आपको जानकारी देगा। इससे कर्मचारी नई रणनीति बनाना, टीम को गाइड करना आदि अपने जरूरी कार्यों पर ध्यान दे पाएंगे।

नए रोजगार के अवसर

इतना ही नहीं यह रोजगार के नए अवसर भी प्रदान करेगा। ऐसे में अब सिर्फ प्रोग्रामर या इंजीनियर की जरूरत नहीं होगी बल्कि ऐसे भी लोग चाहिए होंगे जो इंसानों और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के बीच तालमेल बनाएं। उदाहरण के तौर पर ह्यूमन एआई इंटरेक्शन डिजाइनर (Human AI Interaction Designer) या एआई लिटरेसी ट्रेनर (AI Literacy Trainer) यह लोगों को एआई का इस्तेमाल करना सिखाएंगे।

How To Make Career In AI: AI फील्ड में करियर कैसे बनाएं

अधिकतर छात्रों का सवाल रहता है कि एआई के फील्ड में करियर कैसे बनाएं। बता दें इसके लिए आपको इन प्वाइंट्स पर विचार करें।

डिप्लोमा या अंडर ग्रेजुएट कोर्स

इसके लिए कंप्यूटर साइंस, डेटा साइंस या इससे जुड़े विषयों में डिप्लोमा या अंडर ग्रेजुएट कोर्स कर सकते हैं। वहीं अगर आपको इस फील्ड में विशेषज्ञ बनना है तो मास्टर या पीएचडी कोर्स कर सकते हैं।

ऑनलाइन या सर्टिफिकेट कोर्स

आप चाहें तो ऑनलाइन या सर्टिफिकेट कोर्स भी कर सकते हैं। इसके लिए आफको Coursera, edX, Udemy या IBM जैसे प्लेटफॉर्म पर एआई और मशीन लर्निंग के ऑनलाइन व सर्टिफिकेट कोर्स मिल जाएंगे।

प्रैक्टिकल एक्सपीरियंस भी जरूरी

ध्यान रहे इसके लिए सिर्फ पढ़ाई ही नहीं बल्कि प्रैक्टिकल अनुभव भी जरूरी है। ऐसे में आप चाहें तो हैकथॉन में हिस्सा ले सकते हैं। GitHub पर अपने प्रोजेक्ट शेयर करें। साथ ही ओपन सोर्स एआई प्रोजेक्ट्स पर काम करें।

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