什么是AI架构师，他们做什么?

人工智能(AI)项目往往因为糟糕的架构选择、缺乏准备和无法扩展而停滞不前。企业架构和技术创新领导者可以创建AI架构师角色，帮助构建健壮的企业级AI架构。

Gartner估计，到2023年，50%的IT领导者将难以将他们的人工智能项目从概念验证(POC)阶段投入生产。增加…的机会成功,企业可以聘请人工智能架构师来帮助定义架构策略、创建工作流、确定工具集和规模人工智能操作。

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谁是AI架构师?

“人工智能架构师是人工智能架构策略的策展人和所有者。他们是数据科学家、数据工程师、开发人员、运营(DevOps、DataOps、MLOps)和业务部门负责人之间的粘合剂，以管理和扩展人工智能计划。Arun Chandrasekaran尊敬的Gartner副总裁分析师。

他们与企业和解决方案架构师密切合作，但不像企业架构这个团队负责一系列广泛的功能，他们专注于为人工智能构建一个健壮的企业级架构。

AI架构师做什么?

人工智能有各种各样的用例以及部署模型，因此AI架构师需要广泛的能力:

• 与数据科学家和其他人工智能专业人员合作，加强数字化转型工作通过识别和引导用例。与业务团队讨论用例的可行性以及架构设计，并将业务领导者的愿景转化为现实的技术实现。同时，请注意不一致的计划和不切实际的用例。
• 使技术实现与现有和未来的需求保持一致通过收集来自多个利益相关者(业务用户、数据科学家、安全专业人员、数据工程师和分析师以及IT运营人员)的输入，并根据输入开发流程和产品。
• 在定义人工智能架构和选择适当的技术方面发挥关键作用从开源和商业产品的池。选择云、本地部署或混合部署模型，并确保新工具与现有数据管理和分析工具良好集成。
• 审计跨数据、模型和软件工程的人工智能工具和实践专注于持续改进。确保反馈机制，以评估人工智能服务，支持模型重新校准和再培训模型。
• 与安全和风险负责人密切合作，预见并推翻风险，例如训练数据中毒，AI模型盗窃和对抗样本，确保道德的人工智能实施和恢复对人工智能系统的信任。熟悉即将出台的法规，并将其映射为最佳实践。

AI架构师需要什么技能?

AI架构师需要各种各样的技能，这些技能很难在短时间内获得。

技术技能包括:

• AI架构和管道规划。的工作流和管道体系结构机器学习与深度学习工作负载。必须深入了解人工智能数据管理、治理、模型构建、部署和生产工作流中涉及的组件和架构权衡。
• 软件工程和DevOps原则，包括DevOps工作流程和工具的知识，如Git、容器、Kubernetes和CI/CD。
• 数据科学和高级分析，包括高级分析工具(如SAS、R和Python)以及应用数学、ML和深度学习框架(如TensorFlow)和ML技术(如随机森林和神经网络)的知识。

非技术技能包括:

• 思想领导。成为变革推动者，帮助组织采用人工智能驱动的思维方式。对人工智能的局限性和风险采取务实的态度，并在提供整体数字思想领导力的IT高管面前描绘出现实的图景。
• 合作的心态。为了确保AI平台同时提供业务和技术需求，寻求与数据科学家、数据工程师、数据分析师、ML工程师、其他架构师、业务部门负责人和cxo(技术人员和非技术人员)进行有效合作，并协调他们之间的关系。