Mit Blick auf das Jahr 2025 wird deutlich, dass die Geschwindigkeit des technologischen Fortschritts rasant zunimmt. Angesichts der Fortschritte in den Bereichen künstliche Intelligenz, Quantencomputer und immersive Technologien ist das Verständnis dieser aufkommenden Trends für jeden, der auf dem Arbeitsmarkt relevant bleiben möchte, von entscheidender Bedeutung. In diesem Blogbeitrag werden die fünf wichtigsten Technologien vorgestellt, die im Jahr 2025 gelernt werden können, und Links für weitere Informationen bereitgestellt. Wenn Sie sich diese 5 wichtigsten Fähigkeiten vollständig zu eigen machen, haben Sie eine bessere Chance, als ganz oben auf der technologischen Karriereleiter wahrgenommen zu werden.
1. Multimodale KI-Entwicklung
Was ist multimodale KI?
Multimodale KI bezieht sich auf Systeme, die mehrere Arten von Daten gleichzeitig verarbeiten und verstehen können – wie Text, Bilder und Audio – ähnlich wie das menschliche Gehirn. Diese Technologie der 5 wichtigsten Fähigkeiten ist bereits in verschiedenen Bereichen im Einsatz, um Kundenerlebnisse zu entwickeln und die Benutzerzufriedenheit zu optimieren.
Anwendungen in der Praxis
Ein Paradebeispiel für multimodale KI in Aktion ist das innovative System von BMW, das die Fahrzeugleistung überwacht. Diese KI überwacht nicht nur Bilder von Kameras, sondern hört auch auf verdächtige Geräusche und liest ein Protokoll der Wartungsaktivitäten. In Kombination mit diesen Datenströmen ermöglicht es eine genaue Prognose mechanischer Ausfälle und minimiert so die jährlichen Verluste von Millionen von Dollar für das Unternehmen. Solche Anwendungen zeigen, wie multimodale KI die betriebliche Effizienz in verschiedenen Sektoren steigern kann.
Warum multimodale KI lernen?
Da die großen Player in der Tech-Welt (z. B. Google, Facebook und Spotify) der multimodalen KI immer mehr Aufmerksamkeit schenken, wird dies Ihr Potenzial auf dem Arbeitsmarkt erhöhen, wenn Sie es wissen. Der Computer Vision Kurs der Stanford University, CS231n (Computer Vision), und der Kurs in Practical Deep Learning, Fast.ai, sind übrigens wirklich gute Ausgangspunkte für diejenigen, die sich für dieses Gebiet interessieren. Darüber hinaus ist die Umstellung multimodaler KI eine Fähigkeit, die Sie in Positionen wie KI-Entwickler oder Datenwissenschaftler führen kann, wo Sie an der Entwicklung fortschrittlicherer und intuitiverer Systeme teilnehmen können.
2. Quantenfähige Programmierung
Quantencomputer verstehen
Quantencomputing ist eine bahnbrechende technologische Entwicklung der 5 wichtigsten Fähigkeiten, die sich vom klassischen Computing weit entfernt hat. Quantencomputer sind Maschinen, die die Quantenmechanik nutzen, um Probleme zu lösen, die sonst für klassische Computer sehr schwierig sind, und ihnen die Fähigkeit geben, in kurzer Zeit mit riesigen Datenmengen zu arbeiten. Auf diese Weise erwecken sie die Erstellung von Codes, das Verständnis und die Verbesserung der Arzneimittelentwicklung und die Lösung von Problemen im Zusammenhang mit dem Klimawandel, die früher schwierig waren, zu neuem Leben.
Anwendungen in der Industrie
Unternehmen wie Moderna nutzen bereits Quantencomputer, um die Entwicklung von Impfstoffen zu beschleunigen, indem sie Proteinfaltungsprozesse simulieren, mit denen herkömmliche Computer zu kämpfen haben. Neben der Beschleunigung der Forschung erhöht sie unter anderem die Sicherheit vor potenziellen Cyberangriffen durch Quantenhacker. Dieselben Quantenalgorithmen, die diese Analysen einfacher durchführen können, ermöglichen beispielsweise auch Durchbrüche bei der Analyse großer Datensätze, die zuvor nicht möglich waren.
Lernressourcen
Wenn Sie zum ersten Mal lernen, mit Quanten zu programmieren, erkunden Sie den Quantum Learning Path von IBM oder das Quantum Development Kit von Microsoft. Die praktischen Erfahrungen mit Quantenalgorithmen und ihren Anwendungen werden in diesen Ressourcen festgehalten. Darüber hinaus bietet Qiskit ein Community-getriebenes Portal zum Erlernen der Quantenprogrammierung mittels Tutorials und Projekten.
Warum Quantencomputer lernen?
Die Unternehmen werden sich auf den Tag vorbereiten, an dem Quantencomputer zum Mainstream werden (in der Regel als „Q-Day“ bezeichnet), und eine wachsende Zahl von Entwicklern wird benötigt, um Quantenalgorithmen und ihre Bedeutung für die Sicherheit und Datenverarbeitung zu verstehen. Quantensoftware und Quantenforscher werden gefragte Positionen sein.
3. Erweiterte Realität (XR)
Was ist Extended Reality?
Extended Reality umfasst Virtual Reality (VR), Augmented Reality (AR) und Mixed Reality (MR). Durch die Verschmelzung digitaler Inhalte mit der realen Welt schaffen diese Technologien immersive Umgebungen, in denen wir mit Technologie interagieren.
Auswirkungen auf Branchen
AR hat die Art und Weise verändert, wie Menschen Dinge kaufen, insbesondere Möbel, die sie mit der AR von IKEA so betrachten können, wie sie es in ihrem Zuhause tun würden. Die Kunden finden es nicht nur ein großartiges Erlebnis, sondern senkt auch die Retourenquoten drastisch. Wie Walmart nutzen Unternehmen VR für Simulationen von Mitarbeiterschulungen, z. B. für das Üben von realen Szenarien in einer sicheren Umgebung.
Erste Schritte mit XR
Um in die XR-Entwicklung einzutauchen, schauen Sie sich den Learn XR Development Path von Unity oder den Vision Pro Development Course von Apple an. Sie bieten sowohl allgemeine als auch branchenspezifische Schulungen an, wie man wirklich immersive Erlebnisse schafft.
Warum XR-Technologien lernen?
XR-Entwicklungsfähigkeiten werden von großem Wert werden, da Unternehmen aus verschiedenen Branchen (vom Vertrieb bis zur Bildung) zunehmend auf Spatial Computing angewiesen sind. Jobs wie XR-Entwickler und AR/VR-Designer sind heute die wichtigsten bei Technologieunternehmen, die ihre Kundenbindungsstrategien ändern wollen.
4. Edge-KI und winziges maschinelles Lernen
Definition von Edge-KI
Algorithmen der künstlichen Intelligenz, die Daten lokal (auf Geräten) verarbeiten, anstatt sich auf einen zentralen Cloud-Server zu verlassen, werden als Edge-KI-Algorithmen bezeichnet. Ein solcher Ansatz reduziert die Latenz und bietet gleichzeitig Datenschutz, da einige sensible Daten auf dem Gerät gespeichert werden.
Beispiele aus der Praxis
In seinen Traktoren nutzt John Deere Edge AI, um Pflanzenkrankheiten zu erkennen und drahtlos zu arbeiten. In diesem Fall erhöht diese Innovation nicht nur die Effizienz in der Landwirtschaft, sondern senkt auch den Einsatz von Pestiziden um 30 Prozent, natürlich sowohl für die Landwirte als auch für die Verbraucher. Die Echtzeitverarbeitung riesiger Datenmengen durch Edge-Geräte ermöglicht es Branchen wie der Fertigung und der Landwirtschaft, ihre Abläufe drastisch zu optimieren.
Lernmöglichkeiten
Wenn Sie mehr über dieses Gebiet erfahren möchten und sich für die Entwicklung von Edge-KI-Anwendungen interessieren, kann ich Ihnen die Ressourcen empfehlen, der Grundkurs von Edge Impulse und das TensorFlow Lite-Tutorial von Google. Coursera bietet auch spezialisierte Kurse zum Thema Tiny Machine Learning an, die Themen der Erstellung hilfreicher Modelle für verzögerte Geräte abdecken. Da Edge-KI zu einer Notwendigkeit wird, können wir bis 2025 mit über 7 Milliarden IoT-Geräten rechnen, von denen jedes eine effiziente KI-Verarbeitung erfordert. Fähigkeiten in Edge-KI sind entscheidend für die Zukunftssicherheit Ihrer Karriere.
Warum Edge AI lernen?
Angesichts der Prognosen, die darauf hindeuten, dass es bis 2025 über 7 Milliarden IoT-Geräte geben wird, die jeweils eine effiziente KI-Verarbeitung erfordern, werden Fähigkeiten in Edge-KI entscheidend sein, um Ihre Karriere zukunftssicher zu machen. Es wird erwartet, dass Rollen wie Edge AI Engineer oder IoT Solutions Architect erheblich zunehmen werden, da die Branchen intelligentere Technologien einführen.
5. Erweiterte LLM-Operationen
Was sind Large Language Models (LLMs)?
Große Sprachmodelle sind komplexe KI-Systeme, die wie ein Mensch lernen und schreiben können, aber sie basieren auf Terabytes an Daten. Diese Modelle, die 2015 veröffentlicht wurden, haben den Wandel in allen möglichen Bereichen angeregt, wie z. B. im Gesundheitswesen, wo sie Ärzten helfen, Patienteninformationen und eine brandneue Behandlung zusammenzufassen. Schauen wir uns also den letzten der 5 wichtigsten Fähigkeiten an.
Bedeutung der Anpassung
Ein Mayo Clinic LLM, das im Gesundheitsunternehmen eingeführt wurde, wurde bereits eingesetzt, wodurch die Dokumentationszeit für die medizinischen Fachkräfte um ein Vielfaches reduziert wurde. Durch die Anpassung des Modells können genauere und auch explizitere Ausgaben gemacht werden, als dies mit allgemeinen Modellen möglich ist. Da Unternehmen nach spezielleren LLM-Anwendungen wie Chatbots oder automatisierter Berichtserstellung suchen, steigt die Nachfrage nach Fachwissen rund um die Anpassung dieser Modelle.
Ressourcen für das Erlernen von LLMs
Wenn Sie mehr über den LLM-Betrieb erfahren möchten, schauen Sie sich die Feinabstimmungskurse von OpenAI und den LLM-Engineering-Kurs von Hugging Face an. Auf diesen Plattformen gibt es praktisches Wissen, das erforderlich ist, um LLMs zu nutzen.
Warum sollten Sie sich über LLMs informieren?
Wenn Unternehmen LLMs in ihre Kundenservice-Automatisierung und Content-Generierung integrieren, ist eine der nützlichsten Fähigkeiten die Fähigkeit, LLMs anzupassen – genau wie Sie es beim Programmieren tun würden. Karrieren als Ingenieur für maschinelles Lernen oder NLP-Spezialisten werden wichtig sein, wenn es darum geht, wie Unternehmen sprachbasierte KI-Technologien einsetzen.
Fazit
Mit Blick auf das Jahr 2025 ist es offensichtlich, dass jeder, der in der Technologiebranche überleben will, diese 5 wichtigsten Fähigkeiten beherrschen sollte: d.h. die Entwicklung von multimodaler KI, quantenfähiger Programmierung, Extended Reality, Edge-KI und viele fortschrittlichere Abläufe mit LLMs. Wenn Sie die Fähigkeiten jetzt kennen und Zeit damit verbringen, sie zu erlernen, stellen Sie sicher, dass Sie wettbewerbsfähig und relevant für die Arbeit auf einem sich ständig verändernden Arbeitsmarkt sind.
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