Dr. Natarajan sir, I am working as junior developer in Bangalore IT company for 18 months after completing B.Tech from VTU. I very worry that AI will replace developers like me who doing basic coding. I want to grow into AI field but don't know where to start. Should I learn Python and machine learning by myself or take formal course? How can someone from small engineering college compete with IIT graduates who get all good AI jobs? What specific skills I should focus for make myself AI-ready and not become obsolete in next 5 years?

Ans: आपकी आयु और योग्यता क्या है?

Ans: आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) में करियर बनाना एक बेहतरीन फैसला है, क्योंकि इस क्षेत्र में विकास की अपार संभावनाएं हैं और यह विभिन्न उद्योगों को बदल सकता है। AI स्वास्थ्य सेवा, वित्त, ऑटोमोटिव और खुदरा जैसे क्षेत्रों को नया आकार दे रहा है, जिससे यह आज के नौकरी बाजार में एक बेहद मांग वाला कौशल बन गया है। उद्योग रिपोर्टों के अनुसार, वैश्विक AI बाजार में 30% से अधिक की चक्रवृद्धि वार्षिक वृद्धि दर (CAGR) से वृद्धि होने का अनुमान है, अगले दशक में AI पेशेवरों की मांग में 40% से अधिक की वृद्धि होने की उम्मीद है। AI के तेजी से विस्तार के साथ, कुशल पेशेवरों की मांग आपूर्ति की तुलना में तेजी से बढ़ रही है। AI इंजीनियर, मशीन लर्निंग इंजीनियर, डेटा साइंटिस्ट और NLP विशेषज्ञ जैसी भूमिकाएँ न केवल उद्योगों में उच्च मांग में हैं, बल्कि वे प्रतिस्पर्धी वेतन और उन्नति के अवसर भी प्रदान कर रही हैं। ये भूमिकाएँ बुद्धिमान प्रणालियों के निर्माण के लिए महत्वपूर्ण हैं जो व्यावसायिक दक्षता में सुधार करती हैं, उपयोगकर्ता अनुभव को बढ़ाती हैं और जटिल समस्याओं को हल करती हैं। एक AI पेशेवर के रूप में, आपको प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (चैटबॉट और वर्चुअल असिस्टेंट बनाने के लिए), कंप्यूटर विज़न (छवि पहचान और स्वायत्त वाहनों के लिए), और डीप लर्निंग मॉडल (आवाज़ पहचान और भविष्य कहनेवाला विश्लेषण के लिए) जैसी अत्याधुनिक तकनीकों पर काम करने का मौका मिलेगा। इस क्षेत्र में आपके द्वारा विकसित किए गए कौशल आपको अभूतपूर्व नवाचारों में योगदान करने और समाज पर सकारात्मक प्रभाव डालने में सक्षम बनाएंगे।

करियर पथ आमतौर पर प्रोग्रामिंग, विशेष रूप से पायथन, और गणित, जिसमें रैखिक बीजगणित और सांख्यिकी शामिल हैं, में एक मजबूत नींव बनाने से शुरू होता है। एक बार जब आप इन बुनियादी बातों में महारत हासिल कर लेते हैं, तो आप मशीन लर्निंग, डीप लर्निंग और कंप्यूटर विज़न या NLP जैसी विशेषज्ञताओं का पता लगा सकते हैं। निरंतर सीखना आवश्यक है क्योंकि AI लगातार विकसित हो रहा है, इसलिए आपको नवीनतम शोध और तकनीकों पर अपडेट रहने की आवश्यकता होगी।

AI का भविष्य का दायरा बहुत बड़ा है, जिसमें स्वास्थ्य सेवा (व्यक्तिगत चिकित्सा, भविष्य कहनेवाला निदान), वित्त (धोखाधड़ी का पता लगाना, एल्गोरिथम ट्रेडिंग) और विनिर्माण (स्वचालन, स्मार्ट सिस्टम) जैसे क्षेत्र शामिल हैं। इसके अतिरिक्त, यदि आप AI-संचालित उत्पाद या स्टार्टअप विकसित करने में रुचि रखते हैं, तो AI उद्यमिता के लिए पर्याप्त अवसर प्रदान करता है।

AI में नौकरी की वृद्धि छोटे और बड़े व्यावसायिक संचालन और रोज़मर्रा के अनुप्रयोगों में AI तकनीकों को अपनाने से प्रेरित है। कंपनियाँ स्वचालन, पूर्वानुमान विश्लेषण, ग्राहक अंतर्दृष्टि और बुद्धिमान प्रणालियों के लिए AI का लाभ उठा रही हैं। स्वास्थ्य सेवा जैसे प्रमुख उद्योग पूर्वानुमान निदान और व्यक्तिगत उपचार योजनाओं के लिए AI का उपयोग करते हैं, जबकि वित्त धोखाधड़ी का पता लगाने और एल्गोरिथम ट्रेडिंग के लिए AI पर निर्भर करता है। विनिर्माण में, AI स्वचालन और स्मार्ट सिस्टम को संचालित करता है, जिससे दक्षता और उत्पादकता में उल्लेखनीय वृद्धि होती है।

अंततः, AI में करियर न केवल भविष्य-सुरक्षित रोजगार प्रदान करता है, बल्कि आधुनिक दुनिया को परिभाषित करने वाली परिवर्तनकारी तकनीकों में योगदान करने का मौका भी देता है। यह एक ऐसा क्षेत्र है जहाँ निरंतर नवाचार का मतलब है कि सीखने और बनाने के लिए हमेशा कुछ नया होता है, जो दीर्घकालिक विकास और संतुष्टि प्रदान करता है।

Ans: Yes you should be conversant with AI. Traditional coding and testing jobs will be eliminated.

Ans: यहाँ एक सरल चरण-दर-चरण मार्ग दिया गया है जिसका अनुसरण करके आप AI में शुरुआत कर सकते हैं:
1. पायथन से शुरुआत करें - चूँकि आपके पास तकनीकी पृष्ठभूमि है, इसलिए पायथन सीखना आसान होगा। यह AI में उपयोग की जाने वाली मुख्य भाषा है। Coursera या Udemy जैसे शुरुआती-अनुकूल प्लेटफ़ॉर्म का उपयोग करें।
2. AI की मूल बातें सीखें - मशीन लर्निंग (ML) की मूल बातों से शुरुआत करें, जो AI का एक मुख्य हिस्सा है। Coursera पर एंड्रयू एनजी का ML कोर्स एक अच्छा कोर्स है।
3. व्यावहारिक उपकरणों का पता लगाएँ - TensorFlow या PyTorch (ML मॉडल के लिए) जैसे उपकरण सीखें और Pandas और NumPy का उपयोग करके बुनियादी डेटा हैंडलिंग सीखें।
4. प्रोजेक्ट पर ध्यान दें - भविष्य कहनेवाला रखरखाव (आपके उद्योग से संबंधित हो सकता है), छवि पहचान, या AI का उपयोग करके नियंत्रण प्रणाली जैसे छोटे व्यावहारिक प्रोजेक्ट आज़माएँ। यह आपके डोमेन ज्ञान को AI के साथ जोड़ेगा।
5. AI फ़ोरम या समूह में शामिल हों - AI समुदायों से जुड़ें, शायद इंजीनियरिंग क्षेत्रों के पेशेवरों के साथ भी। आप चर्चा और वास्तविक समस्याओं से बहुत कुछ सीखेंगे। 6. वैकल्पिक: प्रमाणन - यदि आप औपचारिक मान्यता चाहते हैं, तो IBM, Google या Microsoft से AI प्रमाणन प्राप्त करें। चूँकि आप पहले से ही एक सलाहकार हैं, इसलिए आप अंततः सीमेंट और बिजली क्षेत्रों में औद्योगिक स्वचालन, दोष पहचान या पूर्वानुमान विश्लेषण में AI लागू कर सकते हैं। कदम दर कदम आगे बढ़ें - जल्दबाजी न करें। दिन में 1 घंटा भी आपको लगातार बढ़ने में मदद करेगा।