Jurusan Artificial Intelligence atau Kecerdasan Buatan ibarat sebuah kereta besar yang bergerak. Banyak terkait erat dengan jurusan terkait lainnya seperti Computer Science, Data Science dan Machine Learning. Bersama-sama mereka membentuk sebuah jalan teknologi menuju masa depan. Sebagai penumpang di kereta yang bergerak ini, mahasiswa jurusan AI harus menentukan stasiun mana yang ingin mereka tuju dan memilih jalur karier yang sesuai dengan mereka.
Bagi mereka yang bercita-cita untuk menjadi pemimpin teknologi, jurusan AI menawarkan peluang karir yang tak terhitung jumlahnya. Di bidang ini, mereka dapat memegang berbagai posisi mulai dari ilmuwan data hingga insinyur pembelajaran mesin, pengembang AI hingga peneliti, dan analis bisnis hingga insinyur algoritma.
Posisi yang berbeda membutuhkan keterampilan yang berbeda. Tetapi karier di bidang intensif teknologi ini memiliki tanggung jawab pekerjaan, paket gaji, dan tuntutan kompetensi yang tinggi. Oleh karena itu, sebagai penumpang, mereka perlu dipersiapkan dengan keterampilan dan daya saing yang memadai. Labkom99 memberikan bimbingan dan bantuan kepada para penumpang untuk membantu mereka sukses di jalur teknologi ini.
1. Pengenalan Jurusan terkait
Berikut ini adalah jurusan sarjana pendidikan tinggi umum yang terkait dengan jurusan kecerdasan buatan:
- Ilmu dan teknologi komputer: Ini adalah “kakak” dari kecerdasan buatan, dan keduanya terkait erat. Ilmu dan teknologi komputer mencakup sistem komputer, jaringan komputer, basis data, dan aspek pengetahuan lainnya. Sedangkan kecerdasan buatan melalui teknologi komputer untuk mencapai simulasi kecerdasan manusia.
- Teknik Informasi Elektronik: Teknik Informasi Elektronik melibatkan pengetahuan tentang transmisi informasi, penyimpanan, pemrosesan, dll. Sedangkan Kecerdasan Buatan didasarkan pada pemrosesan dan analisis informasi ini untuk mencapai tujuan.
- Teknik Komunikasi: Teknik Komunikasi berfokus pada teknologi komunikasi nirkabel dan kabel yang digunakan untuk mewujudkan komunikasi cerdas dan transmisi data.
- Rekayasa Perangkat Lunak: Rekayasa Perangkat Lunak berfokus pada desain, pengembangan, pengujian, dan pemeliharaan perangkat lunak. Sedangkan Kecerdasan Buatan adalah simulasi kecerdasan manusia melalui perangkat lunak. Profesi ini dan kecerdasan buatan seperti “saudara besi”, meskipun tidak berhubungan langsung, tetapi pengembangan dan optimalisasi rekayasa perangkat lunak penting untuk penerapan kecerdasan buatan.
- Matematika dan Matematika Terapan: Matematika dan Matematika Terapan adalah fondasi penting untuk Kecerdasan Buatan, dan banyak algoritme Kecerdasan Buatan didasarkan pada teori matematika. Jika ilmu dan teknologi komputer adalah fondasi kecerdasan buatan, maka matematika dan matematika terapan adalah “jiwa” dari kecerdasan buatan. Pengetahuan matematika profesional ini adalah bagian penting dari desain algoritma dan model kecerdasan buatan.
Masing-masing disiplin ilmu ini memiliki spesialisasinya sendiri, tetapi juga sangat berbeda satu sama lain. Misalnya, Ilmu dan Teknologi Komputer dan Rekayasa Perangkat Lunak lebih berfokus pada pemrograman dan pengembangan perangkat lunak.
Matematika dan Matematika Terapan menekankan pada pemodelan matematika dan desain algoritme. Serta Teknik Elektronik dan Informasi lebih berfokus pada teknologi komunikasi dan desain perangkat keras elektronik.
Anda mungkin bertanya-tanya bagaimana tepatnya memilih di antara spesialisasi ini. Mari kita pikirkan beberapa pertanyaan: apakah Anda lebih suka mempelajari kode atau rumus matematika? Apakah Anda lebih suka mendesain perangkat lunak atau perangkat keras?.
Apakah Anda lebih peduli dengan analisis data atau teknologi komunikasi?. Saya percaya bahwa menemukan minat Anda dan memilih jurusan yang tepat untuk Anda pasti akan membuat Anda berusaha dua kali lipat dengan setengah usaha! Baca juga Cara Terbaik Untuk Mempelajari Kecerdasan Buatan Untuk Pemula.
2. Klasifikasi Karier Dan Pekerjaan
Dengan terus berkembangnya teknologi AI, popularitas jurusan AI di perguruan tinggi dan universitas semakin meningkat. Jalur karier untuk lulusan sarjana jurusan kecerdasan buatan juga menjadi lebih luas. Berikut ini akan memperkenalkan beberapa posisi pekerjaan yang umum serta tugas dan perbedaannya.
2.1 Insinyur Algoritma Kecerdasan Buatan
Adalah salah satu posisi paling sentral dalam bidang Kecerdasan Buatan. Mereka bertanggung jawab untuk mengembangkan dan mengoptimalkan model algoritma AI, meningkatkan kinerja algoritma, dan memecahkan masalah di dunia nyata.
Posisi ini memiliki persyaratan yang relatif tinggi untuk lulusan, yang harus memiliki dasar yang kuat dalam matematika dan pemrograman, terbiasa dengan algoritme AI yang umum digunakan, dan mampu memecahkan masalah praktis secara mandiri.
Menurut statistik, insinyur algoritme AI adalah salah satu posisi dengan persentase tertinggi yang dipekerjakan oleh lulusan AI, yaitu sekitar 30% dari seluruh pekerjaan.
2.2 Ilmuwan Data
Ilmuwan data adalah para profesional yang bertanggung jawab untuk menganalisis, menambang, dan memodelkan data dalam jumlah besar. Mereka harus terampil dalam data mining, machine learning, dan teknologi lainnya. Harus dapat memproses dan menganalisis data yang sangat besar dan mengekstrak informasi dan pola yang berharga.
Tanggung jawab utama seorang ilmuwan data adalah memproses, memodelkan, dan menganalisis data untuk mendukung keputusan bisnis. Posisi ini mengharuskan lulusan untuk memiliki dasar matematika dan keterampilan pemrograman tingkat tinggi. Serta kemampuan analisis dan pemrosesan data yang kuat. Menurut statistik, ilmuwan data adalah posisi yang mempekerjakan sekitar 15% lulusan AI.
2.3 Insinyur Pembelajaran Mesin
Insinyur pembelajaran mesin adalah salah satu posisi yang paling banyak dicari di bidang kecerdasan buatan. Mereka bertanggung jawab untuk merancang, mengembangkan, dan memelihara model dan sistem pembelajaran mesin. Serta mengoptimalkan algoritme dan aplikasi pembelajaran mesin.
Posisi ini mengharuskan lulusan untuk memiliki dasar yang tinggi dalam pemrograman dan algoritme, dan mereka harus mahir dalam alat seperti Python dan TensorFlow. Serta dapat menerapkan algoritme pembelajaran mesin untuk memecahkan masalah praktis. Menurut statistik, insinyur pembelajaran mesin adalah posisi dengan rasio ketenagakerjaan sekitar 20% untuk lulusan kecerdasan buatan.
2.4 Insinyur Pemrosesan Bahasa Alami
Insinyur pemrosesan bahasa alami adalah para profesional yang bertanggung jawab untuk memproses dan menganalisis teks bahasa alami. Mereka harus menguasai teori dan metode dasar pemrosesan bahasa alami. Dapat menerapkan pembelajaran mesin dan algoritma pembelajaran mendalam untuk analisis teks dan pemahaman semantik.
Menerapkan keterampilan ini ke bidang pemrosesan bahasa alami, pengenalan suara, dan tanya jawab cerdas. Selain itu, lulusan jurusan Kecerdasan Buatan juga dapat memasuki bidang robotika, menguasai visi robot, kontrol gerak, perencanaan jalur dan teknologi lainnya.
Serta terlibat dalam pengembangan dan penerapan robot. Terakhir, lulusan jurusan kecerdasan buatan juga dapat memasuki bidang analisis data besar, menguasai penambangan data, analisis data dan teknologi lainnya, serta terlibat dalam pekerjaan yang berhubungan dengan data besar.
3. Statistik Karier
Menurut statistik pendidikan tinggi dunia pada tahun 2020, tingkat ketenagakerjaan lulusan jurusan kecerdasan buatan lebih dari 95%. Di mana hampir 60% lulusan masuk ke perusahaan Internet dan e-commerce. Termasuk perusahaan terkenal seperti Tencent, Alibaba, Google, dll.
Sekitar 30% lulusan masuk ke perusahaan sains dan teknologi, termasuk Apple, Huawei, ZTE, dll. Sebagian kecil lulusan memilih untuk melanjutkan studi lebih lanjut atau mengikuti ujian pegawai negeri. Dalam hal bidang pekerjaan, lulusan jurusan AI dapat mencari pekerjaan di berbagai bidang. Termasuk Internet dan e-commerce, teknologi, robotika, data besar, dll. dengan prospek kerja yang luas.
Meskipun prospek kerja lulusan AI cukup menjanjikan, namun posisi yang berbeda membutuhkan keahlian yang berbeda pula. Di perusahaan Internet dan e-commerce, lulusan AI perlu menguasai keterampilan seperti algoritma pembelajaran mendalam, pemrosesan bahasa alami, dll. Menerapkan pada pencarian, rekomendasi, periklanan, dan bisnis lainnya;
Di perusahaan sains dan teknologi, lulusan AI perlu menguasai keterampilan seperti visi komputer, kontrol robotika, dll. Dan dapat diterapkan pada robot, perangkat keras cerdas, dan produk lainnya. Bidang data besar, lulusan AI Di bidang big data, lulusan AI perlu menguasai data mining, machine learning, dan keterampilan lainnya. Sehingga dapat menerpakan pada analisis data, prediksi, dan bidang lainnya.
Singkatnya, lulusan AI memiliki prospek kerja yang luas dan dapat mencari pekerjaan di berbagai bidang. Posisi yang berbeda membutuhkan keterampilan yang berbeda. Setiap lulusan harus memilih posisi yang sesuai dengan minat dan kekuatan mereka sendiri. Serta terus belajar dan meningkatkan keterampilan mereka untuk beradaptasi dengan pasar kerja yang terus berubah.
4. Perbandingan Karier Dan Pekerjaan
Saat memilih karier, Anda perlu menilai minat dan kekuatan Anda sendiri. Serta mempelajari prospek kerja, tingkat gaji, dan informasi lain dari karier yang Anda pilih. Untuk karier yang berhubungan dengan AI, tingkat gaji dan persyaratannya bervariasi dari satu karier ke karier lainnya karena permintaan pasar yang cepat dan pembaruan teknologi.
Oleh karena itu, membandingkan karier seperti Insinyur Algoritma Kecerdasan Buatan, Ilmuwan Data, Insinyur Pembelajaran Mesin, Insinyur Pemrosesan Bahasa Alami, dll. Dapat membantu lulusan baru lebih memahami karier yang sesuai dan membuat keputusan perencanaan karier yang lebih tepat.
Perlu dicatat bahwa setiap karier di atas mungkin memiliki kekurangan sebagai berikut:
4.1 Perbedaan Peluang Karier Individu
Tingkat gaji suatu pekerjaan dapat sangat bervariasi di berbagai wilayah, kota, dan negara. Perbedaan dalam pengalaman dan kualifikasi juga dapat menyebabkan rentang gaji yang berbeda untuk pekerjaan yang sama. Individu dengan lebih banyak pengalaman dan senioritas dapat menerima gaji yang lebih tinggi.
Selain itu, tingkat gaji bervariasi menurut ukuran perusahaan dan industri. Perusahaan yang lebih besar umumnya membayar gaji yang lebih tinggi. Sementara popularitas industri juga dapat berdampak pada rentang gaji karier.
4.2 Informasi Tentang Karier Tidak Lengkap
Karena keragaman dan perubahan konstan dalam pekerjaan itu sendiri. Pekerjaan dan informasi yang tercantum dalam lembar informasi pekerjaan mungkin tidak mencakup semua detail dan aspek-aspek tertentu mungkin hilang.
4.3 Sumber Data Karier Terbatas
Sumber informasi dalam lembar informasi pekerjaan dapat berasal dari sejumlah sumber yang berbeda. Seperti situs web pekerjaan, panduan pekerjaan, laporan survei, dll. Namun, mungkin ada masalah sumber data yang terbatas.
Terutama untuk beberapa pekerjaan yang sedang berkembang, di mana mungkin ada lebih sedikit sumber data.
4.4 Pengalaman pribadi dan subjektivitas Karier
Evaluasi dalam lembar informasi karier dapat dipengaruhi oleh pengalaman pribadi dan subjektivitas penulis, dan evaluasi tersebut mungkin tidak akurat atau kontroversial.
4.5 Ketepatan waktu
Informasi dalam lembar informasi karier mungkin sensitif terhadap waktu. Pasar kerja dan permintaan terus berubah dan lembar informasi karier perlu diperbarui dan dipelihara.
Oleh karena itu, ketika menggunakan lembar informasi karier, seseorang perlu mempertimbangkan situasi dan kebutuhan aktualnya. Memahami perubahan dan tren di pasar kerja dan mempertimbangkan informasi dari berbagai sumber untuk membuat keputusan yang lebih akurat.
