Potražnja za AI stručnjacima raste iz godine u godinu, a karijera u ovoj oblasti donosi brojne mogućnosti, od istraživanja i razvoja do primene u industriji. Ako si student, mladi profesionalac ili neko ko razmišlja o promeni karijere, pitanje koje se postavlja jeste: Kako započeti put u AI i koji su prvi koraci ka uspehu?
Ključne veštine i znanja potrebna za AI karijeru
Da bi neko postao uspešan AI inženjer, data scientist ili istraživač, potrebno je da stekne određene tehničke i analitičke veštine. Evo šta je najvažnije:
1. Programiranje
Poznavanje programskih jezika kao što su Python i R je osnovno za rad sa AI modelima. Python je najpopularniji zbog bogate kolekcije biblioteka kao što su TensorFlow, PyTorch, scikit-learn i Pandas.
2. Matematika i statistika
AI se oslanja na linearnu algebru, verovatnoću i statistiku, pa je važno razumeti osnovne matematičke koncepte. Za dublje razumevanje modela, korisno je poznavati i diferencijalni račun.
3. Mašinsko učenje (ML) i duboko učenje (DL)
Razumevanje nadgledanog i nenadgledanog učenja, kao i naprednih tehnika poput neuronskih mreža i reinforcement learning-a, ključno je za AI karijeru. Početnici mogu krenuti sa klasičnim ML algoritmima poput regresije i klasifikacije.
4. Obrada podataka (Data Science)
AI modeli su samo toliko dobri koliko i podaci na kojima se treniraju. Ključne veštine uključuju prikupljanje, čišćenje i analizu podataka, kao i rad sa bazama podataka (SQL, NoSQL).
5. Računarski vid i NLP
Ako te zanima rad sa slikama ili tekstualnim podacima, specijalizacije u obradi prirodnog jezika (NLP) i računarskom vidu (Computer Vision) su izuzetno tražene.
Kako izabrati pravi kurs ili program?
Postoji više načina da se stekne znanje iz AI-a, a izbor zavisi od preferencija i dostupnih resursa.
1. Formalno obrazovanje (fakulteti i master programi)
Ako želiš dublje akademsko znanje, fakulteti nude smerove iz veštačke inteligencije, mašinskog učenja i data science-a. U regionu postoje univerziteti koji nude specijalizovane programe:
✅ Univerzitet u Beogradu – Data Science na Matematičkom fakultetu
✅ Univerzitet u Zagrebu – AI specijalizacija na FER-u
✅ Univerzitet u Ljubljani – Programi iz računarske inteligencije
2. Online kursevi i samostalno učenje
Za one koji žele fleksibilniji pristup, online kursevi su odličan izbor. Najpopularnije platforme su:
🎓 Coursera: Machine Learning (Andrew Ng – Stanford)
🎓 Udacity: AI & Deep Learning Nanodegree
🎓 Fast.ai: Practical Deep Learning for Coders
🎓 Kaggle: Besplatni kursevi i takmičenja sa realnim podacima
3. AI bootcamp programi
Intenzivni kursevi koji traju nekoliko meseci i pružaju praktično znanje i projekte. 💡 Primer: AI Bootcamp u Novom Sadu i Zagrebu nudi ubrzane kurseve za preškolovavanje u AI industriju.
Šta poslodavci u regionu očekuju od junior AI inženjera?
Ako želiš da započneš AI karijeru u kompanijama na Balkanu, evo šta poslodavci obično traže:
📌 Poznavanje programskih jezika i ML algoritama – Python, SQL, TensorFlow, PyTorch.
📌 Iskustvo sa projektima – Poslodavci vole da vide konkretne primere rada, kao što su GitHub portfolio ili Kaggle projekti.
📌 Razumevanje poslovne primene AI-a – Kako AI može da reši realne probleme u industrijama poput bankarstva, zdravstva, trgovine.
📌 Timski rad i komunikacija – AI nije samo kodiranje; važno je objasniti rezultate modela timu ili klijentima.
Perspektiva Balkana: Da li je lako započeti AI karijeru?
Srbija, Hrvatska i Slovenija sve više ulažu u AI industriju, ali i dalje postoje izazovi: 🔹 Malo prilika za praksu – Juniori teško nalaze prvi posao bez prethodnog iskustva.
🔹 Nedostatak mentora – U poređenju sa Silicijumskom dolinom, AI zajednica kod nas je manja i teže je pronaći mentora.
🔹 Rast AI ekosistema – AI startapi u regionu brzo rastu, a kompanije poput Nordeus-a i Seven Bridges-a nude prilike za rad sa naprednim tehnologijama.
Započeti karijeru u AI-u može biti izazovno, ali uz pravilan izbor učenja i aktivno uključivanje u AI zajednicu, moguće je brzo napredovati. Bilo da se odlučiš za formalno obrazovanje, online kurseve ili samostalno istraživanje, ključ je u konstantnom učenju i praktičnom radu.
Koji je tvoj sledeći korak ka AI karijeri? Podeli svoje planove u komentarima!
tet
iuuhiuhi
huiuhhuhu