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Che cos’è un AI Engineer?
Gli AI engineer sono responsabili della progettazione, dello sviluppo e della manutenzione di sistemi basati sull’IA. Usano competenze in machine learning, programmazione, data analytics e altre tecnologie per creare applicazioni intelligenti in grado di apprendere dai dati e prendere decisioni.
Competenze tecniche per AI Engineer
Per capire meglio il ruolo di un AI engineer, vediamo le competenze tecniche che in genere possiede:
1. Linguaggi di programmazione
Come è ovvio, un AI engineer deve avere padronanza dei linguaggi di programmazione.
Alcuni dei linguaggi più usati per lo sviluppo di IA includono:
- Python
- Java
- R
- C++
- JavaScript
Python
Python è particolarmente popolare per la sua sintassi semplice da imparare e per le sue librerie estese per IA e machine learning. La conoscenza di questi linguaggi è fondamentale per sviluppare algoritmi, implementare modelli e lavorare con i dati.
Aumento dell’uso di Python nel corso degli anni - Fonte
Questo ne ha determinato la crescita di popolarità negli anni, secondo l’indice TIOBE.
Librerie come TensorFlow, Keras e PyTorch sono comunemente usate in Python per lo sviluppo di IA. TensorFlow 2.13 ha introdotto un supporto migliorato per TensorFlow Lite, rendendo il deployment sui dispositivi edge più efficiente. PyTorch 2.0 ha introdotto avanzamenti nei grafi computazionali dinamici, migliorando prestazioni e flessibilità. La libreria Transformers di Hugging Face ha guadagnato popolarità per l’integrazione di modelli generativi come GPT-4 e LLaMA. Gli usi includono analytics predittiva, elaborazione del linguaggio naturale e riconoscimento di immagini
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Vuoi usare PyTorch per il deep learning? Dai il via al tuo apprendimento con il nostro cheat sheet qui sotto.
Il nostro cheat sheet su Deep Learning con PyTorch
R
Il linguaggio R, usato principalmente per l’analisi statistica e la rappresentazione grafica, è anche spesso impiegato nell’IA.
Il pacchetto 'caret' in R supporta il modeling predittivo, mentre 'e1071' semplifica la creazione di un modello di machine learning. R trova impiego in progetti di IA legati a ricerca scientifica, sanità, finanza e analytics sui social media.
Abbiamo un percorso R Programming che ti insegnerà a programmare da zero.
Java
Java è un’altra scelta popolare nello sviluppo di IA, soprattutto per semplicità, leggibilità ed eccellenti capacità di interazione con l’utente.
La sua solida gestione della memoria e l’ampiezza di librerie di machine learning di alta qualità, come Stanford Library NLP e Apache Open NLP, lo rendono adatto allo sviluppo di chatbot.
Gli usi includono chatbot, sistemi di raccomandazione per siti web e rilevamento frodi nel settore finanziario. Puoi iniziare con il nostro corso Introduction to Java.
Se intendi usare le API di OpenAI per lo sviluppo di chatbot, dai un’occhiata al nostro corso su Working with the OpenAI API.
C++
C++ consente di eseguire applicazioni di alto livello con un costo computazionale relativamente basso, rendendolo adatto al machine learning e al calcolo su reti neurali.
Librerie come Shark e mlpack sono progettate per il machine learning in C++. Gli usi nell’IA includono compiti di computer vision, robotica e gaming. Dai un’occhiata al nostro tutorial su Llama.cpp per vedere come C++ viene usato con il LLM LLaMa.
2. Data modeling & engineering
I dati sono la base dell’IA e gli AI engineer devono avere una profonda comprensione di data modeling ed engineering.
Devono sapere come acquisire, pulire e trasformare i dati in un formato adatto all’analisi. La conoscenza di SQL e dei database NoSQL è essenziale per interrogare e gestire grandi dataset.
Strumenti come Apache Spark, Hadoop, AWS S3 e DuckDB sono comunemente usati per l’elaborazione dei dati nei progetti di IA.
3. Analisi dei big data
Gli AI engineer dovrebbero saper analizzare grandi insiemi di dati ed estrarne insight significativi. Questo comporta l’uso di strumenti per big data come SparkSQL, Apache Flink, Apache Arrow e Google Cloud Platform per interrogare e manipolare grandi dataset.
Il nostro corso Big data fundamentals with PySpark copre molti dei principi alla base dell’analisi dei big data, rendendolo un punto di partenza perfetto.
4. Modelli di machine learning
La conoscenza dei modelli di machine learning e degli algoritmi è imprescindibile per gli AI engineer.
Questo include la comprensione delle tecniche di apprendimento supervisionato e non supervisionato, nonché degli algoritmi di deep learning come le convolutional neural networks (CNN) e le recurrent neural networks (RNN).
Gli AI engineer dovrebbero anche saper valutare le prestazioni di questi modelli usando metriche come
- Accuratezza
- Precisione
- Recall
- Deviazione quadratica media (RMSE)
- Errore assoluto medio (MAE)
- Punteggio F1
Il nostro percorso Machine Learning Fundamentals with Python può aiutarti a imparare molte delle basi del machine learning.
5. Servizi di IA e ML
Gli AI engineer dovrebbero anche conoscere i servizi di IA e machine learning basati su cloud offerti dai principali provider come AWS, Azure e Google Cloud Platform. Bedrock di AWS ora offre modelli fondamentali gestiti e Vertex AI di Google ha aggiunto funzionalità che semplificano il deployment di large language model. Questi servizi forniscono modelli predefiniti, API e strumenti per sviluppare applicazioni intelligenti senza dover scrivere grandi quantità di codice. Inoltre, l’ascesa delle piattaforme di IA low-code/no-code come Microsoft Power Platform e Google AutoML ha reso lo sviluppo di IA più accessibile anche a chi non ha un forte background di programmazione. Consulta il nostro cheat sheet di confronto tra i servizi AWS, Azure e GCP per maggiori dettagli.
6. Deployment di IA & DevOps
Il deployment di applicazioni di IA implica collaborare con i team DevOps per garantire un’integrazione e un’implementazione senza intoppi.
Gli AI engineer dovrebbero sapere usare strumenti come Docker e Kubernetes per la containerizzazione, la gestione della configurazione e l’orchestrazione dei deployment.
Sono inoltre responsabili del monitoraggio e del mantenimento delle prestazioni dei sistemi di IA dopo il deployment.
Il nostro corso Introduction to Docker offre una buona base da cui partire e puoi scoprire di più sulla certificazione Docker in un articolo dedicato.
Per indicazioni su come implementare l’IA, puoi consultare il nostro corso su Implementare soluzioni di IA nel business.
7. Sicurezza dell’IA
Comprendere e implementare solide misure di sicurezza e privacy dei dati è cruciale per qualsiasi AI engineer, poiché le applicazioni di IA introducono nuove vulnerabilità.
Come AI engineer, è tua responsabilità garantire la riservatezza, l’integrità e la disponibilità dei dati che gestisci.
Ciò implica comprendere le normative relative alla protezione dei dati, come il Regolamento generale sulla protezione dei dati (GDPR), e implementare framework di IA sicuri che siano conformi a tali normative.
Inoltre, gli AI engineer devono conoscere vari metodi di crittografia, le buone pratiche per lo sviluppo di modelli di IA sicuri ed essere pronti a gestire potenziali attacchi o violazioni della sicurezza.
Alcune tecniche utilizzate dagli AI engineer includono:
- Multi-party computation per la condivisione sicura dei dati
- Privacy differenziale per proteggere i dati individuali
- Crittografia omomorfica per eseguire calcoli sicuri su dati cifrati
Alcuni strumenti usati per mettere in sicurezza le applicazioni di IA includono:
- AWS Identity and Access Management: un servizio che ti permette di gestire in modo sicuro l’accesso alle risorse AWS
- TensorFlow Privacy: una libreria che facilita lo sviluppo di modelli di machine learning sicuri e rispettosi della privacy.
Per iniziare, ti consiglierei di dare un’occhiata al Secure AI Framework di Google.
Librerie di IA popolari e relativi casi d’uso
La tabella seguente offre un riferimento rapido che mostra la varietà di librerie disponibili per diversi compiti di IA, aiutandoti a decidere quali strumenti si adattano meglio alle tue aspirazioni da AI engineer.
| Libreria | Linguaggio di programmazione | Casi d’uso |
|---|---|---|
| TensorFlow | Python, C++ | Deep learning, training di reti neurali, riconoscimento di immagini, elaborazione del linguaggio naturale e altro. |
| PyTorch | Python | Deep learning, sviluppo di reti neurali, computer vision, NLP e reinforcement learning. |
| scikit-learn | Python | Algoritmi di machine learning classici, preprocessing dei dati, valutazione dei modelli e clustering. |
| Keras | Python | Deep learning semplificato, architetture di reti neurali, prototipazione e ricerca. |
| OpenCV | C++, Python | Compiti di computer vision come elaborazione di immagini, object detection e riconoscimento facciale. |
| NLTK | Python | Compiti di NLP tra cui tokenizzazione, stemming e classificazione del testo. |
| spaCy | Python | Libreria NLP di livello industriale per compiti come named entity recognition e part-of-speech tagging. |
| Apache MXNet | Python, Scala | Deep learning scalabile, training di modelli, deployment su vari dispositivi, inclusi mobile ed edge. |
| Caffe | C++, Python | Convolutional neural network (CNN) per classificazione di immagini e ricerca in deep learning. |
| Gensim | Python | Topic modeling, analisi della similarità tra documenti e word embedding. |
| Theano | Python | Ricerca in deep learning, operazioni matematiche su array multidimensionali. |
| H2O.ai | Java, R, Python | Machine learning scalabile, analisi dei dati e modeling predittivo per applicazioni enterprise. |
| Apache Mahout | Java, Scala | Algoritmi di machine learning scalabili per classificazione, clustering e collaborative filtering. |
Competenze non tecniche per AI Engineer
Oltre alle competenze tecniche, gli AI engineer dovrebbero possedere alcune soft skill per eccellere nel loro ruolo. Tra queste:
8. Comunicazione e collaborazione
Gli AI engineer hanno bisogno di solide competenze comunicative per spiegare in modo efficace concetti e idee complesse di IA a stakeholder non tecnici.
Inoltre, poiché i progetti di IA sono spesso lavori di squadra, la collaborazione è essenziale per un’esecuzione efficiente.
Probabilmente sarai spesso in riunione con altri profili tech, come:
- Data scientist, per discutere sviluppo e ottimizzazione dei modelli
- Data analyst, per definire i requisiti dati dei progetti di IA
- Sviluppatori software, per l’integrazione dei modelli di IA nei sistemi esistenti
- Project manager, per garantire consegne puntuali e di successo
9. Adattabilità e apprendimento continuo
Il campo dell’IA è in continua evoluzione, con nuovi strumenti, tecniche e progressi che emergono continuamente.
Pertanto, gli AI engineer devono essere adattabili e disposti a imparare continuamente per restare aggiornati sugli ultimi sviluppi.
10. Pensiero critico e problem solving
La capacità di pensare in modo critico e risolvere problemi complessi è vitale per gli AI engineer.
I progetti di IA spesso comportano il lavoro con grandi dataset, lo sviluppo di algoritmi sofisticati e la risoluzione di problemi che emergono durante lo sviluppo o il deployment dei modelli.
11. Conoscenza del dominio
Avere conoscenze nel dominio specifico in cui operi può darti un vantaggio come AI engineer.
Ad esempio, se lavori su progetti di IA in ambito sanitario, una solida comprensione del settore e delle sue sfide può aiutarti a sviluppare soluzioni più efficaci.
Allo stesso modo, se lavori su progetti di IA in finanza, avere un background in finanza o economia può essere utile.
Competenze avanzate per l’AI engineering
12. Matematica avanzata e conoscenza degli algoritmi
La matematica avanzata, come algebra lineare, calcolo e statistica, è essenziale per comprendere algoritmi e tecniche di IA.
Ecco uno statistica cheat sheet per aiutarti a iniziare:
Il nostro Descriptive Statistics Cheat Sheet
Gli AI engineer dovrebbero anche saper sviluppare algoritmi personalizzati basati su questi modelli matematici per risolvere problemi specifici.
Il nostro corso Statistics Fundamentals with Python ti aiuta a sviluppare alcune delle competenze essenziali se sei alle prime armi.
13. Architetture di reti neurali
Comprendere e applicare le reti neurali nelle soluzioni di IA è una competenza cruciale per gli AI engineer.
Ciò comporta conoscere i diversi tipi di reti neurali, come le convolutional neural networks (CNN) e le recurrent neural networks (RNN), le loro applicazioni e come implementarle.
Alcuni strumenti usati per sviluppare architetture di reti neurali includono:
- TensorFlow: una libreria open source per costruire e addestrare reti neurali
- Keras: un’API di alto livello che gira sopra TensorFlow per semplificare la costruzione, il testing e il deployment di modelli di deep learning
14. Modelli di IA generativa e reinforcement learning
Gli AI engineer dovrebbero concentrarsi anche sulla comprensione di modelli di IA generativa come GPT-4, Stable Diffusion e LLaMA, che stanno trasformando campi come la generazione di testo, la creazione artistica e altro ancora. Inoltre, il reinforcement learning—usato in applicazioni come robotica e game AI—sta diventando sempre più importante.
Dove imparare le competenze da AI Engineer
Per iniziare a costruire tutte queste competenze, puoi partire da:
1. Lavorare su progetti
Se lavori già in un ruolo tech, cerca opportunità per collaborare con team di IA o lavorare su progetti di IA. Questo ti darà esperienza pratica e ti aiuterà a capire le competenze specifiche richieste per l’AI engineering.
Inoltre, ti consiglierei di guardare alcuni progetti di machine learning che includono anche il deep learning.
2. Corsi e tutorial online
Sono disponibili molti corsi e tutorial online che coprono varie competenze di AI engineering. Ne abbiamo già linkati diversi lungo l’articolo, ma se vuoi iniziare, dai un’occhiata al nostro AI Fundamentals Skill Track.
3. Conferenze e workshop di IA
Partecipare a conferenze e workshop di IA ti dà la possibilità di fare networking con altri professionisti del settore, conoscere nuovi strumenti e tecniche e ottenere preziose informazioni sulle tendenze.
Per i webinar, guarda questo su Designing Data & AI Products. Per una conferenza completa, potrebbe interessarti la nostra conferenza RADAR AI.
4. Leggere pubblicazioni di settore
Restare aggiornati sugli ultimi sviluppi nel settore dell’IA è fondamentale per gli AI engineer.
Puoi trovarle su portali di risorse come:
- arxiv: un archivio online gratuito di articoli di ricerca in vari campi, inclusi intelligenza artificiale e machine learning.
- MIT Technology Review: una rivista dedicata alle tecnologie emergenti e al loro impatto sulla società.
Per concludere
L’AI engineering è un campo in rapida crescita con un enorme potenziale per chi possiede le competenze e le conoscenze necessarie.
Con la giusta combinazione di competenze tecniche e non tecniche, puoi eccellere in questo ruolo e contribuire ad avanzare soluzioni di IA all’avanguardia.
Stai pensando di acquisire queste competenze da AI engineer? Per iniziare nel campo dell’IA, dai un’occhiata al nostro AI Fundamentals Skill Track o alla selezione di tutorial di IA.
