AI Engineer બનવા માટે આ કોર્સ કરો, મળશે શાનદાર કેરિયર અને મોટી સેલરી
AI Engineer:આર્ટિફિશિયલ ઈન્ટેલિજન્સ (AI) ના ક્ષેત્રમાં કેરિયર બનાવવાં માટે ટેક્નિકલ અને વૈજ્ઞાનિક દૃષ્ટિકોણથી મજબૂત કુશળતાની જરૂરિયાત હોય છે. જો તમે AI એન્જિનીયર બનવા માંગતા છો, તો તેના માટે કેટલીક વિશિષ્ટ કોર્સ અને અભ્યાસની દિશા પર ધ્યાન આપવું અત્યંત મહત્વપૂર્ણ છે. AI એન્જિનીયર બનવા માટે તમને કમ્પ્યુટર સાયન્સ, ડેટા સાયન્સ, મશીન લર્નિંગ, અને ડીપ લર્નિંગ જેવા વિષયોમાં ખાસ જ્ઞાન હોવું જોઈએ.
AI એન્જિનીયર બનવા માટે જરૂરી કોર્સીસ
1. કમ્પ્યુટર સાયન્સ અને એન્જિનીયરિંગ (B.Tech અથવા M.Tech): AI એન્જિનીયર બનવા માટે સૌથી પહેલો પગલું કમ્પ્યુટર સાયન્સ અને એન્જિનીયરિંગમાં બેચલર ડિગ્રી (B.Tech) અથવા માસ્ટર ડિગ્રી (M.Tech) મેળવવું હોય છે. આમાં પ્રોગ્રામિંગ, ડેટા સ્ટ્રકચર, અલ્ગોરિધમ, અને સોફ્ટવેર ડેવલપમેન્ટ જેવા મૂળભૂત કોર્સીસ આવરી લેવામાં આવે છે.
2. માસ્ટર ડિગ્રી in AI અથવા ડેટા સાયન્સ (M.Sc. in AI/Data Science): જો તમે પહેલેથી જ બીજું ક્ષેત્રમાં ડિગ્રી મેળવી ચુકયા છો, તો AI અને ડેટા સાયન્સમાં માસ્ટર ડિગ્રી પણ એક ઉત્તમ વિકલ્પ બની શકે છે. આ કોર્સ તમને AI થી સંકળાયેલા ઊંડા સિદ્ધાંતો અને ટેક્નિકલ કુશળતા શીખવા માટે મોકો આપે છે.
3. મશીન લર્નિંગ અને ડીપ લર્નિંગ કોર્સ: AI માં કામ કરવા માટે, તમારે મશીન લર્નિંગ (ML) અને ડીપ લર્નિંગના સિદ્ધાંતોની ઊંડાઈથી સમજ હોવી જોઈએ. આ માટે, તમે Coursera, edX અથવા Udacity જેવા ઑનલાઇન કોર્સિસ કરી શકો છો. આ કોર્સિસ તમને ML અલ્ગોરિધમ્સ, ડેટા મૉડેલિંગ, ન્યુરલ નેટવર્ક્સ, અને AI પ્રોગ્રામિંગ વિશે શીખવાડે છે.
4.પ્રોગ્રામિંગ ભાષાઓ: AI એન્જિનીયર માટે પાયથન, R, જાવા, C++, અને MATLAB જેવી વિવિધ પ્રોગ્રામિંગ ભાષાઓનો સારું જ્ઞાન હોવું જોઈએ. ખાસ કરીને પાયથનનો ઉપયોગ AI અને મશીન લર્નિંગ મોડલ્સ બનાવવામાં થાય છે.
5. ડેટાબેઝ અને બીગ ડેટા: AI એન્જિનીયર માટે ડેટા સાથે કામ કરવાની ક્ષમતા હોવી જરૂરી છે. આ માટે, SQL, NoSQL, Hadoop, અને Spark જેવા ટૂલ્સ અને ટેક્નોલોજી શીખવી જ જોઈએ.
સેલરી અને કેરિયરની સંભાવનાઓ
AI એન્જિનીયર બન્યા પછી, તમને ઊંચી સેલરી અને શ્રેષ્ઠ કેરિયર અવસર મળી શકે છે. ભારતમાં એક AI એન્જિનીયરની સરેરાશ સેલરી ₹8-20 લાખ પ્રતિ વર્ષ હોઈ શકે છે, અને અનુભવ અને કુશળતા પ્રમાણે આ ₹50 લાખ અથવા તેના ઉપર પણ પહોંચી શકે છે. વૈશ્વિક સ્તરે પણ, AI એન્જિનીયરની સેલરી ઘણી વધુ હોય છે, ખાસ કરીને જ્યારે તમે ટોપ ટેક કંપનીઓમાં કામ કરતા હો.
આખરે, AI ના ક્ષેત્રમાં સફળતા મેળવવા માટે તમારે સતત નવા કુશળતાઓ શીખવાનું અને ટેક્નોલોજી બદલાવ સાથે અપડેટ રહેવું જરૂરી છે.
