Maskinlæring-spesialister er ettertraktede eksperter i dagens digitale verden. De jobber med spennende teknologi og former fremtiden. La oss utforske dette yrket nærmere.
Maskinlæring-spesialister er viktige i moderne teknologi og dataanalyse. De behandler store datamengder og utvikler algoritmer for å finne kunnskap. Deres ekspertise er etterspurt i mange bransjer.
Bank, forsikring, IT og markedsføring trenger disse ekspertene. Også forskning og energisektoren har behov for deres ferdigheter. De bruker kunstig intelligens for å løse komplekse problemer.
En mastergrad i data science er vanlig utdanning for maskinlæring-spesialister. I februar 2022 var det 72 ledige stillinger i 40 utlysninger i Norge. Dette viser stor etterspørsel etter slike eksperter.
Hva er en Maskinlæring-spesialist?
En maskinlæring-spesialist er en ekspert innen matematikk, statistikk og informatikk. De analyserer datasett og utvikler modeller basert på kunstig intelligens. Disse ekspertene finner mønstre i store datamengder og skaper løsninger for automatisering og beslutningsstøtte.
Kort definisjon av yrket Maskinlæring-spesialist
Maskinlæring-spesialister er fageksperter som bruker dataanalyse og avanserte algoritmer. De utvikler modellutvikling basert på kunstig intelligens. Deres mål er å finne mønstre i komplekse datasett.
De omsetter disse mønstrene til intelligent automasjon og treffsikre beslutningsstøttesystemer. Dette arbeidet er viktig for mange bransjer.
«Maskinlæring gir oss muligheten til å forstå mønstre i datamaterialet vårt som er for komplekse for mennesker å oppdage alene.»
Maskinlæring-spesialister kombinerer matematikk, statistikk og informatikk for å skape intelligente systemer. Disse systemene kan lære og forbedre seg over tid. Deres arbeid er viktig for å utnytte store datasett og drive digital transformasjon.
Fakta om Maskinlæring-spesialist
Maskinlæring og kunstig intelligens er nøkkelen til fremtidens teknologi. De analyserer store datamengder, finner mønstre og forutsier trender. Dette gjør det mulig å ta smartere beslutninger og automatisere oppgaver.
Maskinlæring-spesialister er viktige i denne utviklingen. De bruker data science, statistikk, programmering og AI-utvikling for å gi bedrifter verdifull innsikt. Dette hjelper virksomheter å tilpasse seg markedet raskere.
| Eksempler på bruksområder for Maskinlæring-spesialister |
|---|
| Klimamodeller |
| Logistikkoptimering |
| Finansielle prognoser |
| Medisinsk bildegjenkjenning |
| Spillutvikling |
Maskinlæring-spesialister bruker Python og R for programmering. De jobber også med datavisualisering og modellering. Yrket krever både tekniske ferdigheter og god kommunikasjonsevne.
«Maskinlæring og kunstig intelligens gir oss muligheten til å automatisere repetitive oppgaver, frigjøre ressurser og øke effektiviteten i bedriften.»
Etterspørsel etter Maskinlæring-spesialister vokser
Interessen for kunstig intelligens (AI) er stor. Flere artikler om karriereutvikling innen AI forventes. Byråer og digitale annonsører søker etter AI-spesialister.
Personer med kunnskap om maskinlæring og IT er ettertraktet. De forstår prinsippene bak AI bedre. Dette gjør dem mer kvalifisert for fremtidens jobber.
Video av Maskinlæring-spesialist i arbeid
Maskinlæring-spesialister driver teknologisk innovasjon i mange sektorer. De forbedrer beslutningsprosesser og automatiserer komplekse oppgaver. Deres arbeid påvirker helsevesen, finans og klimaforskning.
Maskinlæring-spesialist: Rolle og betydning i samfunnet eller i sin bransje
Ved Norsk Regnesentral skaper maskinlæring-spesialister verdi på flere måter. De utvikler videokonsultasjoner for personer med funksjonsnedsettelser. De jobber også med AI-basert bildediagnostikk for Kreftregisteret.
I oljebransjen analyserer de data fra tusenvis av sensorer. Dette hjelper til å forutse og forebygge driftsfeil. I 2022 avdekket algoritmene over 200 feil.
Maskinlæring bidrar til utvikling av intelligente ultralydskannere for hjertediagnostikk. Dette frigjør tid for spesialister til pasientdialog og diagnostisering.
Maskinlæring-spesialister er viktige for å utnytte AI-ledelse og teknologiledelse. De bruker dataanalyse og beslutningstøtte for å skape positive endringer. Deres arbeid påvirker både samfunnet og ulike bransjer.
Hva gjør en Maskinlæring-spesialist?
Maskinlæring-spesialister jobber med anvendt databehandling og algoritmer. De er eksperter på tekstanalyse, bildegjenkjenning og strukturert dataanalyse. I prosjekter tar de roller som Data Scientist, ML Engineer og Solution Architect.
Typiske arbeidsoppgaver for Maskinlæring-spesialister
- Forberede datasett og bidra i strategiske diskusjoner om dataanalyse
- Samarbeide med andre faggrupper for å finne tilgjengelige datakilder
- Presentere funn og løsninger basert på dataanalyse og maskinlæring
- Sikre riktig tolkning og anvendelse av analyserte data
- Strukturere data i databaser og utvikle modeller for maskinlæring og kunstig intelligens
Daglig rutine for Maskinlæring-spesialister
Maskinlæring-spesialister jobber tett med andre faggrupper for å forstå problemer og datakilder. De forbedrer stadig datamodeller og algoritmer. Målet er å skape verdifulle innsikter og løsninger.
Spesialoppgaver for Maskinlæring-spesialister
De utvikler avanserte datamodeller for kunstig intelligens og optimaliserer ressursbruk gjennom prognoser. Maskinlæring-spesialister automatiserer deteksjon av mønstre og forbedrer dataarkivering.
De bidrar også til å gjøre beslutningsprosesser i kunstig intelligens mer forklarbare.
Eksempler på konkrete oppgaver og ansvarsområder
Maskinlæring-spesialister overvåker utstyr intelligent og automatiserer overholdelse av regelverk. De utfører visuell kvalitetskontroll i produksjonslinjer og optimaliserer ressursbruk.
Andre oppgaver inkluderer forbedring av arkivering, estimering av ressursbehov og prognoser av produksjon. De jobber også med automatisert deteksjon av ulike mønstre.
«Samarbeidet mellom AI-eksperter og fageksperter er avgjørende for vellykket implementering av kunstig intelligens.»
Verktøy og utstyr de bruker
Maskinlæring-spesialister bruker mange avanserte programvare– og dataverktøy. De jobber med Python, R, TensorFlow og PyTorch for dataanalyse og modellering. Databaser og visualiseringsplattformer som Tableau og PowerBI er viktige i deres arbeid.
De bruker også skybaserte analyseplattformer for maskinlæring og AI. Disse hjelper dem å utvikle, teste og implementere avanserte algoritmer raskt.
Med nye dataverktøy og AI-teknologi finner de mønstre i store datasett. De lager prediktive modeller som gir bedrifter konkurransefortrinn.
- Python – Et populært programmeringsspråk for datavitenskap og maskinlæring
- R – Et statistikkprogram for avansert dataanalyse og visualisering
- TensorFlow – En åpen kildekode-ramme for maskinlæring og dyptlæring
- PyTorch – En annen viktig plattform for utvikling av maskinlæringsmodeller
- Tableau – Et kraftfullt datavisualiseringsverktøy
- Microsoft Power BI – En skybasert analyseplattform for business intelligence
- Databaser – For strukturert lagring og behandling av store datamengder
Disse programvareverktøyene, dataverktøyene og AI-teknologien er viktige for maskinlæring-spesialister. De bruker dem til avansert dataanalyse og utvikling av prediktive modeller. Verktøyene hjelper også med å automatisere komplekse forretningsprosesser.
Hvem Maskinlæring-spesialist samarbeider med (kolleger, andre fagpersoner, kunder)
Maskinlæring-spesialister jobber tett med ulike fagfolk for å lage gode dataløsninger. De samarbeider med dataingeniører, forretningsanalytikere, domeneeksperter og produktutviklere.
- Dataingeniører – Utvikler og vedlikeholder den tekniske infrastrukturen som driver maskinlæringsmodeller og dataanalyse.
- Forretningsanalytikere – Forstår forretningsbehovene og oversetter dem til konkrete krav og spesifikasjoner for maskinlæringsprosjekter.
- Domeneeksperter – Bidrar med dyp innsikt i bransje- eller fagområdet som maskinlæringsløsningene skal anvendes i.
- Produktutviklere – Integrerer maskinlæringskomponenter i brukervennlige og funksjonelle produkter.
Maskinlæring-spesialisten er et bindeledd mellom teknologi og forretning. De snakker med ledelse og kunder for å forstå behov.
De lager løsningsforslag basert på dataanalyse og maskinlæring. Dette tverrfaglige samarbeidet er viktig for å skape gode maskinlæringsløsninger.
| Fagperson | Hovedbidrag |
|---|---|
| Dataingeniør | Teknisk infrastruktur og utvikling |
| Forretningsanalytiker | Forretningsforståelse og kravspesifikasjon |
| Domeneekspert | Faglig innsikt og kompetanse |
| Produktutvikler | Integrasjon i sluttbrukerprodukter |
«Maskinlæring-spesialister er avhengige av et tett samarbeid på tvers av fagområder for å levere effektive og verdiskapende løsninger.»
Arbeidstider for Maskinlæring-spesialist
Som maskinlæring-spesialist kan du forvente fleksible arbeidstider og prosjektbasert arbeid. Du jobber tett med team og kunder. Dette kan føre til dynamiske og uforutsigbare arbeidstider.
Mange maskinlæring-spesialister jobber standard kontortid, 37,5-40 timer i uken. I hektiske perioder med tette deadliner kan overtidsarbeid være nødvendig.
Hjemmekontor er svært vanlig i dette yrket. Rundt 12 av 40 stillinger tilbyr delvis hjemmekontor. 1 av 40 krever bare hjemmekontor.
Dette gir maskinlæring-spesialister mulighet for fleksibel arbeidstid. Det bidrar til bedre work-life balance.
Arbeidstiden for en maskinlæring-spesialist preges av variasjon og fleksibilitet. Det er gode muligheter for hjemmekontor. En kombinasjon av struktur og tilpasning etter prosjektbehov er vanlig.
Hvordan bli Maskinlæring-spesialist?
En mastergrad i data science eller lignende er nødvendig for å bli maskinlæring-spesialist. UiT tilbyr en femårig mastergrad i data science med 300 studiepoeng. Andre alternativer inkluderer bachelor i applied data science og spesialiseringer innen AI og maskinlæring.
For opptak kreves en bachelorgrad i ingeniørfag eller tilsvarende. Du trenger minst 10 studiepoeng i programmering og 10 i datatekniske emner. Matematikk, statistikk og fysikk er også viktige fag.
Feltet utvikler seg raskt, så kontinuerlig læring er viktig. Kristiania tilbyr kurs og videreutdanning for å øke kompetansen. Disse kan inngå i hele grader.
| Utdanningskrav for Maskinlæring-spesialist | Detaljer |
|---|---|
| Mastergrad | Data science, informatikk eller beslektet felt |
| Bachelorgrad | Ingeniørfag eller tilsvarende, med minimum 10 sp i programmering og 10 sp i datatekniske emner |
| Matematikk, statistikk og fysikk | Minimum 25 sp matematikk, 5 sp statistikk, 7,5 sp fysikk |
| Karakterkrav | Laveste gjennomsnittskarakter: C |
| Videreutdanning og sertifiseringer | Kontinuerlig læring og oppdatering på nye teknologier |
En mastergrad i Data Science gir kunnskap om databehandling, maskinlæring og statistikk. Du lærer programmeringsspråk som Python og R. Du utvikler evnen til kritisk tenkning og analyse.
Du får også generell kompetanse til å analysere etiske problemer. Du lærer å formidle resultater og bidra til innovasjon.
Med en mastergrad i Data Science kan du jobbe i mange bransjer. Dette inkluderer IT-konsulentselskaper, telekommunikasjon, energiselskaper, sykehus og offentlige etater. Du kan også søke opptak på PhD-studier innen informasjonsteknologi, matematikk og fysikk.
Hvor jobber en Maskinlæring-spesialist?
Maskinlæring-spesialister har mange jobbmuligheter i ulike sektorer. De kan jobbe i IT-selskaper, forskningsinstitusjoner og konsulentfirmaer. Også tech-startups trenger deres kompetanse.
Oppgavene varierer fra utvikling av avanserte modeller til implementering av løsninger. De kan jobbe i både offentlig og privat sektor.
IT-selskaper
IT-selskaper trenger Maskinlæring-spesialister for å utvikle og forbedre algoritmer. De analyserer store datamengder og lager innovative løsninger. Disse brukes i selskapenes produkter og tjenester.
Forskningsinstitusjoner
Universitet, høyskoler og forskningslaboratorier er viktige arbeidsgivere. Her kan spesialistene delta i grunnforskning og utvikling av nye metoder. De kan også jobbe med anvendt forskning innen ulike områder.
Konsulentfirmaer
Konsulentselskaper tilbyr tjenester innen digitalisering og dataanalyse. Her kan Maskinlæring-spesialister hjelpe kunder i både privat og offentlig sektor. De bidrar til å utnytte maskinlæring i forretningsprosesser.
Tech-startups
Mange tech-startups trenger Maskinlæring-spesialister for å utvikle innovative produkter. I slike miljøer kan de forme bedriftens teknologiske retning. De spiller en sentral rolle i utviklingen av avanserte løsninger.
| Arbeidsgiver | Antall stillinger |
|---|---|
| IT-selskaper | 28 |
| Offentlig administrasjon | 9 |
| Konsulent- og rådgivningsfirmaer | 8 |
| Finanssektor | 7 |
Maskinlæring-spesialister er ettertraktet i både privat og offentlig sektor. Dette gir dem mange spennende karrieremuligheter. De kan velge mellom ulike bransjer og arbeidsoppgaver.
Arbeidsmiljø
Maskinlæring-spesialister jobber i innovative miljøer. De har gode muligheter for kontinuerlig læring og prosjektbasert arbeid. Yrket krever teknologisk utvikling og evne til å tilpasse seg raske endringer.
Arbeidet kan være krevende med høyt tempo. Det er behov for oppdatert kunnskap. Mange stillinger tilbyr fleksibilitet som kan gi god work-life balance.
Utfordringer i Maskinlæring-spesialist-yrket
- Høyt arbeidstempo og behov for kontinuerlig oppdatering av kunnskap
- Krav om å holde tritt med rask teknologisk utvikling
- Komplekse arbeidsoppgaver som krever avansert problemløsning
Fordeler med Maskinlæring-spesialist-yrket
- Mulighet til å jobbe med cutting-edge teknologi og innovative prosjekter
- Utfordrende og varierte arbeidsoppgaver som stimulerer kreativitet og læring
- Attraktivt lønnsnivå og gode karrieremuligheter innen et voksende felt
Work-life balance for Maskinlæring-spesialist
Mange stillinger tilbyr fleksible arbeidstidsordninger og muligheter for hjemmekontor. Dette kan gi god balanse mellom jobb og fritid. Yrket krever ofte kontinuerlig oppdatering av kunnskap, noe som kan påvirke fritiden.
Geografisk spredning og tilgjengelighet
Oslo har rundt 15 ledige stillinger for maskinlæring-spesialister. Det finnes også muligheter i andre deler av Norge. Områder med sterkt teknologimiljø og innovasjonsaktivitet tilbyr flere jobber.
«AI og automatisering vil sannsynligvis bidra til økt produktivitet og økonomisk vekst i Norge, men det er også en utfordring å sikre at alle får ta del i denne utviklingen.»
Myter og fakta om Maskinlæring-spesialist-yrket
En maskinlæring-spesialist jobber ikke bare med programmering. Yrket krever tverrfaglig kunnskap innen statistikk, forretningsforståelse og kommunikasjon. AI vil ikke fullstendig erstatte menneskelige arbeidere.
AI-spesialister er høyt etterspurt. De utvikler og implementerer denne teknologien på en ansvarlig og nyttig måte. Maskinlæring-spesialister trenger også problemløsning, kreativitet og samarbeidsevner.
Karriereutvikling kan innebære mer komplekse prosjekter. Det kan også bety å bevege seg mot lederroller. Teknologisk kompetanse er viktig, men ikke alt.
«Maskinlæring-spesialister er etterspurt fordi de kan transformere rådata til verdifulle innsikter som driver innovasjon og forretningsutvikling. Yrket handler ikke bare om koding, men om å forstå menneskelige behov og oversette dem til effektive digitale løsninger.»
Studier viser at empati og menneskelig ledelse er avgjørende. Dette motbeviser AI-myter om at teknologien vil erstatte alle mennesker. Innovasjon og engasjement blant ansatte krever menneskelige egenskaper.
De beste karrieremulighetene finnes for dem som kombinerer tekniske ferdigheter. Forretningsforståelse og samarbeidsevner er like viktige som teknisk kunnskap. Balanse mellom disse ferdighetene gir suksess i yrket.
Maskinlæring-spesialist lønn – Hvor mye tjener en Maskinlæring-spesialist?
Lønnen for maskinlæring-spesialister i Norge varierer mye. Faktorer som erfaring og etterspørsel påvirker lønnen. I 2021 tjente IT-ansatte i snitt 718 755 kroner årlig.
Dette var 29,5% høyere enn gjennomsnittet for alle norske arbeidstakere. Markedet for maskinlæring-spesialister er i stadig vekst.
Typisk lønnsnivå eller lønnsspekter
Nyutdannede maskinlæring-spesialister kan tjene mellom 500 000 og 600 000 kroner årlig. Erfarne spesialister kan tjene betydelig mer.
I Oslo og andre områder med høy etterspørsel kan lønningene være enda høyere. Lønnen øker ofte med erfaring og spesialisering.
Faktorer som påvirker lønnen
- Erfaring: Mer erfaring og kompetanse gir vanligvis høyere lønn.
- Spesialisering: Spisskompetanse innen ulike områder kan gi bedre betalt.
- Arbeidssted: Lønnen varierer etter hvor i landet man jobber.
- Kompleksitet: Mer krevende prosjekter kan gi høyere lønn.
- Bedriftens størrelse og bransje: Større bedrifter og visse bransjer kan tilby bedre betaling.
Gjennomsnittlønn for Maskinlæring-spesialist
I 2023 tjente Tekna-medlemmer i privat sektor i snitt 1 009 468 kroner årlig. Ingeniører i kommunal sektor tjente 810 578 kroner.
I statlig sektor var snittlønnen for ingeniører 786 756 kroner. Disse tallene gir en pekepinn på lønnen for maskinlæring-spesialister.
Nødvendige personlige egenskaper og ferdigheter for Maskinlæring-spesialist
En dyktig Maskinlæring-spesialist trenger flere viktige egenskaper og ferdigheter. Sterke analytiske evner og god problemløsning er avgjørende. Solid programmeringskompetanse er også nødvendig for å lykkes i dette yrket.
Faglige ferdigheter for Maskinlæring-spesialist
- Dybdekunnskap innen datavitenskap, statistikk og algoritmer
- Evne til å designe, trene og implementere nøyaktige og robuste maskinlæringsmodeller
- Ferdigheter i datainnsamling, datarensing og dataanalyse
- Forståelse for machine learning-teknikker som nevrale nettverk, beslutningstrær, klustering og regresjon
Karriere- og utviklingsmuligheter
Som Maskinlæring-spesialist kan du spesialisere deg innen ulike bransjer eller teknologier. Du kan jobbe med finans, helse eller markedsføring.
Du kan også ta på deg lederstillinger innen AI og datavitenskap. En annen mulighet er å jobbe som forsker på området.
Kontinuerlig læring er viktig for å lykkes i dette feltet. Ved å holde seg oppdatert, får man mange karrieremuligheter og utviklingsmuligheter.
Arbeidsmarked og etterspørsel
Jobbmarkedet for maskinlæring-spesialister er svært lovende. I februar 2022 var det 72 ledige stillinger på tvers av 40 annonser. Etterspørselen etter AI- og maskinlæringskompetanse forventes å øke i årene fremover.
Nåværende behov i markedet
Digitalisering og teknologiutvikling driver et sterkt jobbmarked for maskinlæring-spesialister. Bedrifter søker eksperter som kan utvikle og implementere teknologitrender. Dette er viktig for å effektivisere prosesser og skape nye innovasjoner.
Fremtidsutsikter og trender innen yrket Maskinlæring-spesialist
World Economic Forum (WEF) spår at maskiner vil utføre over halvparten av jobbene innen 2025. Dette er en økning fra dagens 29%.
Ny teknologi vil skape 133 millioner nye jobber innen 2022. 58 millioner av disse vil være nettoøkning. Etterspurte roller inkluderer data-analytikere, programvareutviklere og e-handelspesialister.
WEF anslår at 54% av arbeidstakere trenger omfattende omskolering for nye teknologidrevne jobber. Maskinlæring-spesialister med riktig kompetanse vil derfor være svært attraktive.
| Trend | Beskrivelse |
|---|---|
| Økt behov for etisk AI | Vekst i stillinger knyttet til utvikling og implementering av etiske retningslinjer for AI-systemer. |
| Edge computing | Vekst i stillinger som utvikler og drifter desentraliserte, skalérbare og effektive datakraftsystemer. |
| Automatisering av forretningsprosesser | Økt etterspørsel etter maskinlæring-spesialister som kan effektivisere og digitalisere virksomhetenes operasjoner. |
Fremtidsutsiktene for maskinlæring-spesialister er lovende. Dette drives av rask teknologisk utvikling og digitalisering i alle sektorer. Bransjen forventes å vokse, og kompetansen blir stadig mer ettertraktet.
Nyttige ressurser og lenker
Er du interessert i maskinlæring? Det finnes mange ressurser for å lære mer. Fagorganisasjoner, nettverk og offisielle kilder kan hjelpe deg på veien.
Aktuelle fagorganisasjoner for Maskinlæring-spesialist
- Norsk Regnesentral – En uavhengig forskningsorganisasjon. De jobber med maskinlæring og kunstig intelligens.
- Den Norske Dataforening – En landsdekkende organisasjon for IT-fagfolk. De fokuserer på data, IT og digitalisering.
- NORA – Et nasjonalt forskningsnettverk. De spesialiserer seg på kunstig intelligens og maskinlæring.
Bransjenettverk og fagfora innen Maskinlæring-spesialist-yrket
Nettverk som Oslo AI og Norwegian.AI tilbyr verdifulle muligheter. Her kan du bygge nettverk og dele kunnskap. De fremmer faglig utvikling blant maskinlæringsspesialister.
Offisielle kilder for utdanning, lønnsstatistikk og stillingsutlysninger
Vil du lære mer om maskinlæring? Sjekk nettsidene til norske universiteter og høyskoler. NAV, Finn.no og Utdanning.no har lønnsstatistikk og ledige stillinger.
«Maskinlæring transformerer hverdagen vår og gir oss verktøy for å håndtere komplekse utfordringer mer effektivt.»
Kort oppsummering av hva Maskinlæring-spesialist innebærer, hvorfor yrket er viktig og hvilke muligheter det gir
Maskinlæring-spesialister er nøkkelen til kunstig intelligens og avansert dataanalyse. De driver innovasjon og effektivisering i samfunn og næringsliv. Dette yrket gir muligheter til å jobbe med banebrytende teknologi og løse komplekse problemer.
Etterspørselen etter kompetanse innen dataanalyse og kunstig intelligens øker stadig. Det gjør dette til et attraktivt karrierevalg. Maskinlæring-spesialister kan forme den teknologiske utviklingen i arbeidslivet og hverdagen.
Som maskinlæring-spesialist jobber du i et spennende og innovativt felt. Du bruker din ekspertise innen kunstig intelligens, dataanalyse og teknologisk utvikling. Dette gjør deg attraktiv for arbeidsgivere som verdsetter innovasjon.
FAQ
Hva er en maskinlæring-spesialist?
Hva gjør en maskinlæring-spesialist i sitt daglige arbeid?
Hvilke verktøy og utstyr bruker en maskinlæring-spesialist?
Hvem samarbeider en maskinlæring-spesialist med?
Hva kreves for å bli maskinlæring-spesialist?
Hvor jobber maskinlæring-spesialister?
Hva slags arbeidsmiljø har maskinlæring-spesialister?
Hvor mye tjener en maskinlæring-spesialist?
Hvilke personlige egenskaper og ferdigheter kreves for å lykkes som maskinlæring-spesialist?
Hvordan ser fremtidsutsiktene ut for maskinlæring-spesialister?
Kildelenker
- https://utdanning.no/yrker/beskrivelse/dataanalytiker_data_scientist
- https://www.kristiania.no/studier/bachelor/hr-teknologi-og-digitaliseringsledelse/
- https://rightpeoplegroup.com/nb/blog/en-nybegynners-guide-til-maskinlaering
- https://www.noroff.no/nyheter/nettstudier/1232-dette-er-anvendt-maskinlaering
- https://www.studentum.no/skole/noroff/anvendt-maskinlaering-1659929
- https://www.xlent.no/aktuelt/maskinlaering-og-kunstig-intelligens
- https://teft.no/tips-til-deg-som-soker-ny-jobb/hvordan-bli-en-ai-spesialist-del-1/
- https://www.effektivvelferd.no/fremtidens_sykehus/kunstig-intelligens-avlaster-travle-spesialister/
- https://www.equinor.com/no/energi/maskin-mot-maskin
- https://inmeta.no/kompetanse/kunstig-intelligens
- https://www.inventas.no/aktuelt/hva-er-egentlig-maskinlaering-og-er-det-relevant-for-din-bedrift
- http://e24.no/betalt-innhold/bak-tallene/kunstig-intelligens-paa-full-fart-inn-i-naeringslivet-katastrofale-konsekvenser-hvis-man-ikke-forstaar-teknologien/24516503
- https://tenkdigitalt.no/blog/kunstig-intelligens-gir-din-bedrift-digitale-superkrefter/
- https://www.oslomet.no/studier/tkd/anvendt-data-informasjonsteknologi
- https://estudie.no/maskinlaering/
- https://uia.brage.unit.no/uia-xmlui/bitstream/handle/11250/3137850/no.uia:inspera:221543172:98262680.pdf?sequence=1&isAllowed=y
- https://www.nito.no/contentassets/9af81ca6265e4739b270c360d69af424/nitos-politikkhefte-2021-2024.pdf
- https://tekjobb.no/stillinger/spesialister-innen-trafikkdata-og-teknologiutvikling-8v-B6Eh
- https://karrierestart.no/ledig-stilling/844378
- https://www.compasshrg.com/job/utvikler-med-maskinlaeringskompetanse/
- https://www.kristiania.no/aktuelt/2022/08/derfor-tar-de-videreutdanning-i-kunstig-intelligens/
- https://www.uis.no/nb/studier/data-science-master-2-ar
- https://www.usn.no/hub/teknologi/tre-veier-til-hoyere-lonn-og-en-karriere-innen-datateknologi
- https://chatgpt.no/ai-og-fremtidens-yrker
- https://vitalthings.com/om-oss/karriere/
- https://yrkesportalen.no/yrke/analytiker-utdanning-lonn-arbeidsoppgaver-jobbmuligheter
- https://dittmagasin.no/kundemagasiner/utgivelser/ledernytt_06_21
- https://www.noroff.no/nyheter/nytt-fra-noroff/1517-it-spesialister-blant-de-best-betalte
- https://www.tekna.no/lonn-og-arbeidsvilkar/alt-om-lonn/hva-tjener-en-ingenior/
- https://karrierestart.no/yrker/attributt/23
- https://estudie.no/grunderegenskaper/
- https://www.datatilsynet.no/regelverk-og-verktoy/sandkasse-for-kunstig-intelligens/ferdige-prosjekter-og-rapporter/politihogskolen-sluttrapport-prevbot/?print=true
- https://nordopen.nord.no/nord-xmlui/bitstream/handle/11250/2617381/GrindheimogHeggeogLeifsson.pdf?sequence=1
- https://www.nho.no/analyse/tema-okonomisk-overblikk/arbeidskraftloftet/
- https://www.digi.no/artikler/over-halvparten-av-dagens-jobber-vil-utfores-av-maskiner-innen-2025/446608
- https://www.kapital.no/karriere/jobb/2021/08/06/7714528/fremtidens-yrker
- https://blog.plag.ai/no/machine-learning-overview
- https://www.regjeringen.no/no/dokumenter/meld.-st.-7-20192020/id2678667/?ch=7
- https://tenkdigitalt.no/blog/hva-er-en-ai-agent-10-eksempler-pa-bruk/
- https://www.nho.no/contentassets/3c125fc0083e42dfa0dd09dfc4260788/kunstig_intelligens_i_norge_hovedrapport_soa23.pdf
- https://kristiania.brage.unit.no/kristiania-xmlui/bitstream/handle/11250/2565412/BCR3102_333358_333482.pdf?sequence=1&isAllowed=y
Tilbakeping: Se priser: AI/maskinlæring spesialist - 8 tjenester
Tilbakeping: 6 Automatiseringsekspert Oppgaver: Prisguide