Курсы обучения ИИ популярны, но разработчики не уверены, что они им нужны
23 мая 2023 г.Несмотря на популярность обучающих курсов по искусственному интеллекту для разработчиков, многие не думают, что они будут использовать свои новые навыки.
Исследование из STX Next обнаружил, что 29 % разработчиков прошли курсы по искусственному интеллекту и машинному обучению (МО), что делает эту тему третьей по популярности после веб-разработки и разработки программного обеспечения.
Тем не менее, только 6 % из той же когорты считают, что они увидят больше инструментов ИИ для Python или IDE для Python, и поэтому отдавали предпочтение другим навыкам, а не обучению использованию ИИ в рабочем процессе.
Навыки ИИ
Отчет Python Tech Radar также показал, что 17 % респондентов видят ИИ, машинное обучение и обработку данных. наука в качестве следующих рубежей в Python, и все они стоят выше, чем производительность. 36 %, с другой стороны, не были уверены, какими будут следующие крупные прорывы в языке программирования, но с нетерпением ждали этого.
Разработчики стремились освоить навыки искусственного интеллекта и машинного обучения, и четверть опрошенных стремились повысить свою проницательность. Однако было больше желания расширить свой опыт в более традиционных областях, таких как архитектура программного обеспечения (76%), разработка программного обеспечения (52%) и лидерство (28%).
Рональд Бинкофски, генеральный директор в STX Next, заявил, что, хотя разработчики стремились освоить передовые технологии, можно было бы сделать больше, чтобы предоставить им такие инструменты в их работе. чтобы разработчики имели в своем распоряжении инструменты для поднятия своих навыков на новый уровень.Несмотря на статус Python как основного языка программирования для исследований в области ИИ и практического применения машинного обучения и науки о данных, у него все еще есть возможности для улучшения с точки зрения функциональности», — сказал Бинкофски.
Он добавил: «Чтобы удовлетворить этот спрос, будущие обновления Python — и других популярных языков программирования — должны быть сосредоточены на внедрении улучшенных инструментов AI и ML как само собой разумеющееся. Обновления в других областях, таких как производительность и безопасность, всегда имеют решающее значение, но упрощение выполнения проектов, связанных с ИИ, также должно быть приоритетом с этого момента».
Бинкофски также считает, что обучение должно использовать более целостный подход, чтобы включить более общие концепции искусственного интеллекта и машинного обучения в дополнение к конкретным навыкам программирования, поскольку это «настроит [организации] на успешное будущее».
Оригинал