markos
Սկիզբ / Խորհուրդներ / StaffBlog հարցազրույց․ «Ես շեշտը կդնեի այն կրթական համակարգերի վրա, որոնք կարող կլինեն կապել նոր տեխնոլոգիաների տեսական գիտելիքները պրակտիկայի հետ»

StaffBlog հարցազրույց․ «Ես շեշտը կդնեի այն կրթական համակարգերի վրա, որոնք կարող կլինեն կապել նոր տեխնոլոգիաների տեսական գիտելիքները պրակտիկայի հետ»

«Վերափոխելով բանականությունը» խորագրով «Գլոբալ ինովացիոն ֆորում»-ի ընթացքում աշխարհի 20 երկրների ավելի քան 90 գիտնականներ, նորարարության և բիզնես ոլորտի ներկայացուցիչներ քննարկում են արհեստական բանականության դրսևորումները տարբեր ոլորտներում։ StaffBlog-ը՝ որպես կարիերայի մեդիա գործընկեր, ձեզ հետ կկիսվի կարիերայում AI-ի ունեցած ազդեցության մասին՝ հարցազրույց ունենալով ակնառու հյուրերի, ներկաների և տարբեր ոլորտի գիտնականների հետ։

Այս թեմայով հետաքրքիր զրույց ունեցանք ԱՄՆ Microsoft-ի AI for Autonomous Systems ղեկավար Մարկոս Կամպոսի հետ։

Կարիերայի զարգացումը և նորարարությունը ինչպես են միմյանց հետ փոխկապակցված։

Ներկա դարաշրջանում կարիերայի զարգացումը և նորարարությունը կախված են մասնագիտությունից։  |Շատ հիմնահարցեր, որոնց մենք հանդիպում ենք, նկարագրում, մեկնաբանում, ինչպիսին, օրինակ` ալգորիթմները, ֆունդամենտալ տեխնոլոգիաները և նմանատիպ այլ բաներ, ինովացիոն մեծ համակարգ են իրենցից ներկայացնում, որտեղ մենք սովորում ենք:

Փորձում ենք կառուցել, ստեղծել AI. սա ամբողջապես նոր սկիզբ է: Մինչ այս մենք սովորել ենք կազմել ալգորիթմներ, այժմ մենք փորձում ենք համակարգեր կառուցել: Հստակ ուղեցույց այս դեպքում չկա, ավելի ստեղծագործ ձևաչափ է (ArtForm): Դարեր շարունակ համակարգում չի եղել: Մարդիկ, օրինակ, սովորել են նոր լեզու և պարզապես իմացել՝ ինչպես ծրագրավորել: Քանզի մենք սկսում ենք էլ ավելի բարդ համակարգեր ստեղծել, պարտավոր ենք զարգացնել ծրագրավորումը ( soft engineering): Լավագույն փորձը ցույց է տալիս, որ հնարավոր է կառուցել հսկայական համակարգեր, որոնք կլինեն վստահելի: Մենք ունենք ծրագրերի մեծ բազա, որոնց կարող ենք վստահել: AI-ում մենք այս առումով բաց ունենք: Նորարարության, ստեղծարարության և նույնիսկ նոր գործիքներ ստեղծելու համար հսկայական հնարավորություններ կան: Պետք է մտածել՝ ինչպես է կազմակերպվելու համակարգումը, որը որ դեռևս չունենք:

Այս փոխակերպվող թվային աշխարհում ի՞նչ պետք է փոխենք մեր կարիերայի պլաններում։ 

Հիանալի հարց է: Փոխելու շատ բան կա: Վերջերս բոլորը ցանկանում են դառնալ Տվյալների վերլուծության մասնագետ, Միացյալ Նահանգներում թերևս այդպես է: Տվյալների մեծ բազա կա հավաքված: ԵՎ մեկը ասում է մենք մի բան պետք է անենք այս ամենի հետ: Մենք ավելի լավ կլինի իմանանք՝ ինչպես պիտի անենք դա: Մենք այդ մարդկանց կոչում ենք տվյալների հավաքագրման մասնագետներ, ովքեր ստեղծում են տվյալներ մյուսների համար: Այս ամենն ընկերությունների համար հսկայական մրցակցային արժեք, առավելություն է ներկայացնում: Տվյալների վերլուծության մասնագետները կարող են փոխակերպել տվյալները, վերլուծել դրանք և արժեք տալ (to extract value), փնտրել ուղիներ, միջոցներ տվյալները վերլուծելու համար:

Այս ամենի համար շատ մեծ փորձ է պետք տվյալների վերլուծության մեջ, վիզուալիզացիայի, տարբեր գործիքների տիրապետելու առումով՝ օրինակ, Python-ը՝ որպես շատ պահանջված լեզու: Լեզուները շատ են:

AI -ը, որի վերաբերյալ ավելի խորացված հետազոտություններ են կատարվում, ավելի բարդ համակարգ է դարձել: Կախված է այն բանից , թե ինչ եք պատրաստվում ստեղծել՝ ալգորիթմ թե հավելված: Հավելվածի դեպքում հնարավորություններն ավելի մեծ են: Վստահ չեմ տեխնիկան(հմտությունները) թե  գիտելիքն է կարևորագույնը: Որոշակի տեղեկատվություն տրամադրվում է։ Սակայն  հաճախ տրվում են տեսական գիտելիքներ, բայց տեսականը պրակտիկորեն կիրառելու ձևն ու միջոցները չեն ներկայացվում։

Այս ոլորտում, որը որ նոր է, մեծ բացթողում կա այս առումով: Ես շեշտը կդնեի այն կրթական համակարգերի վրա, որոնք կարող կլինեն կապել նոր տեխնոլոգիաների տեսական գիտելիքները պրակտիկայի հետ:

 

Զրուցեց Նազելի Բադալյանը

 

 

Այցելեք staff.am այսօր և ստեղծեք Ձեր օնլայն CV-ին

Հեղինակը՝ StaffBlog

Դիտեք նաև

cover

Meet & Greet հայրենադարձների հետ. կայացավ staff.am և Repat Armenia-ի համատեղ միջոցառումը

Ո՞ր մասնագիտություններն են առավել պահանջված Հայաստանում, ի՞նչ հիմնական հմտություններ է պահանջում գործատուն աշխատանքի առաջարկ կատարելու …

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *