Maskinlæring-spesialister står sentralt i den digitale revolusjonen. De bruker kunstig intelligens og avansert dataanalyse for å løse komplekse problemer. Dette yrket krever en unik kombinasjon av ferdigheter og kunnskap.
Disse ekspertene er ettertraktede i mange bransjer. De jobber i IT, finans, forskning og offentlig sektor. Deres hovedoppgave er å analysere store datamengder ved hjelp av avanserte algoritmer.
Yrket krever kunnskap innen matematikk, statistikk og informatikk. Dette gjør det til en spennende karrierevei for mange. For tiden finnes det 75 ledige stillinger innen dette feltet i Norge.
De fleste jobbene er i Oslo-området. La oss se nærmere på hva yrket innebærer og hvilke muligheter det gir.
Hva er en Maskinlæring-spesialist?
En maskinlæring-spesialist jobber med å utvikle og bruke maskinlæringsmodeller og algoritmer. De analyserer komplekse datasett for å finne mønstre og innsikter. Disse innsiktene brukes til å løse forretningsproblemer eller skape innovasjon.
Spesialister i dette feltet har ferdigheter innen programmering og statistikk. De kombinerer dette med fagkunnskap for å lage smarte systemer. Disse systemene kan lære og tilpasse seg over tid.
Kort definisjon av yrket Maskinlæring-spesialist
Maskinlæring-spesialister er eksperter på å hente verdifull info fra store datamengder. De bruker avanserte algoritmer og statistiske modeller for dette. De utvikler smarte systemer som lærer og forbedrer seg automatisk.
Deres arbeid er viktig for kunstig intelligens og bedrifters utvikling. De hjelper bedrifter med å ta bedre beslutninger og vokse.
«Kunstig intelligens og maskinlæring kan brukes til å løse eksisterende problemer på en mer effektiv måte og å løse tidligere uløste problemstillinger.»
Studiet i anvendt maskinlæring blander informatikk med kunstig intelligens. Det fokuserer på å forstå Big Data innen kunstig intelligens. Fagskoleutdanning i maskinlæring er ettertraktet på jobbmarkedet.
Det er økende behov for slike spesialister både i Norge og internasjonalt. Denne utdanningen åpner dører til spennende jobbmuligheter.
Fakta om Maskinlæring-spesialist
Maskinlæring-spesialister utnytter kraften i store datasett og avanserte algoritmer. De analyserer data, utvikler algoritmer og bruker maskinlæring for å avdekke verdifull innsikt. Deres arbeid anvendes i klimamodellering, logistikk, finans, medisin og spillutvikling.
En viktig oppgave er å strukturere data i databaser for analyse. De renser og organiserer datasett for modellutvikling og prediksjon.
| Nøkkeloppgaver for maskinlæring-spesialister | Typiske anvendelsesområder |
|---|---|
|
|
Maskinlæring-spesialister driver fremskritt innen maskinlæring, modellutvikling og databehandling. De er etterspurte i mange bransjer. Deres ferdigheter er viktige for å utnytte store datasett og automatiserte prosesser.
Video av Maskinlæring-spesialist i arbeid
Maskinlæring-spesialister utvikler banebrytende løsninger for mange bransjer. De kombinerer AI-anvendelser, datavisualisering og beslutningsstøtte. Deres arbeid skaper innovative produkter og tjenester.
Maskinlæring-spesialist: Rolle og betydning i samfunnet eller i sin bransje
Disse ekspertene lager verktøy for værmelding, logistikkoptimering og finansanalyse. De forbedrer også medisinsk diagnostikk. Deres datadrevne systemer øker effektivitet og nøyaktighet i ulike sektorer.
Norsk Regnesentral bruker kunstig intelligens for å forbedre helsetjenester. De kombinerer maskinlæring og dype nevrale nettverk med radiologers kunnskap. Dette gir mer nøyaktige verktøy for kreftdiagnostikk.
I bilbransjen er videokommentarer viktige for autonome kjøretøysystemer. De brukes til objektlokalisering og analyse av menneskelig atferd. I detaljhandel og helsevesen muliggjør videokommentarer raskere bruk av AI-modeller.
Maskinlæring-spesialister er nøkkelen til å utnytte avanserte dataanalyse-verktøy. De driver innovasjon og effektivitet i mange sektorer. Deres arbeid har stor innvirkning på samfunnet.
Hva gjør en Maskinlæring-spesialist?
Maskinlæring-spesialister har en variert arbeidshverdag med mange oppgaver. De samler inn og forbereder data for maskinlæringsmodeller. Datainnsamling og kvalitetssikring er viktige deler av jobben.
De utvikler også algoritmer for å løse spesifikke problemer. Algoritmeutvikling innebærer design, testing og optimalisering av maskinlæringsmodeller.
Formidling av resultater er en annen viktig oppgave. De samarbeider med kunder og viser hvordan kunstig intelligens kan brukes i ulike bransjer.
Typiske arbeidsoppgaver for Maskinlæring-spesialist
- Datainnsamling og -rensing for å sikre høy datakvalitet
- Utvikling og implementering av maskinlæringsmodeller
- Analyse av komplekse datasett for å identifisere mønstre og innsikt
- Visualisering av resultater og funn for å formidle innsikt
- Samarbeid med tverrfaglige team for å identifisere forretningsløsninger
Daglig rutine
En maskinlæring-spesialist har varierte dager med møter, dataanalyse og modellutvikling. De jobber også med testing og presentasjoner for kunder.
Mye tid går til datainnsamling og forberedelse av datasett. De finjusterer modeller for å oppnå best mulige resultater.
Spesialoppgaver
Maskinlæring-spesialister utvikler prediktive modeller og optimaliserer algoritmer. De implementerer også kunstig intelligens i ulike applikasjoner.
Disse oppgavene krever dybdekunnskap innen datainnsamling og algoritmeutvikling. Avansert kunstig intelligens-teknologi er også viktig.
«Å jobbe som maskinlæring-spesialist gir meg muligheten til å kombinere min tekniske kompetanse med kreativ problemløsning. Hver dag er en ny utfordring, noe som gjør jobben veldig variert og spennende.»
Verktøy og utstyr de bruker
Maskinlæring-spesialister bruker mange avanserte verktøy i sitt daglige arbeid. De benytter programmeringsspråk som Python og R, samt maskinlæringsbiblioteker som TensorFlow og PyTorch. For datavisualisering og analyse bruker de verktøy som Tableau og PowerBI.
Kraftige datamaskiner og skybaserte tjenester er nødvendige for å håndtere store datamengder. Disse verktøyene lar dem kjøre komplekse beregninger effektivt.
Python og R er populære blant Maskinlæring-spesialister. Disse språkene har mange pakker som forenkler maskinlæring og dataanalyse.
TensorFlow og PyTorch er avanserte maskinlæringsplattformer. De gjør det mulig å bygge og trene komplekse modeller raskt og effektivt.
Tableau og PowerBI er nyttige for å vise data og innsikter. Disse verktøyene lager interaktive dashbord som tydeliggjør mønstre i dataene.
| Verktøy | Anvendelsesområde |
|---|---|
| Python, R | Programmeringsspråk for maskinlæring og dataanalyse |
| TensorFlow, PyTorch | Maskinlæringsplattformer for modellutvikling |
| Tableau, PowerBI | Datavisualiseringsverktøy for analyseinnsikter |
| Kraftige datamaskiner, skybaserte tjenester | Håndtering av store datamengder og beregninger |
Maskinlæring-spesialister må beherske mange avanserte verktøy for å jobbe effektivt. Denne kompetansen er viktig for å utnytte potensialet i programmeringsspråk og analyseverktøy. Det er også nødvendig for å mestre maskinlæringsplattformer innen feltet.
Hvem Maskinlæring-spesialist samarbeider med (kolleger, andre fagpersoner, kunder)
Maskinlæring-spesialister er viktige i tverrfaglig samarbeid. De jobber med dataingeniører, programvareutviklere og forretningsanalytikere. Dette tverrfaglige samarbeidet sikrer at teknologien møter reelle forretningsbehov.
De snakker også med ledelse og kunder for å forstå deres behov. Kundeinteraksjon krever at de forklarer tekniske ting enkelt.
I forskning samarbeider de med akademikere fra ulike felt. Denne teamkoordineringen gir bred kompetanse og driver innovasjon innen maskinlæring.
| Samarbeidspartnere | Fokusområder |
|---|---|
| Dataingeniører | Utvikling av maskinlæringsmodeller og -systemer |
| Programvareutviklere | Implementering av maskinlæringsløsninger i praktiske applikasjoner |
| Forretningsanalytikere | Identifisere forretningskritiske utfordringer og muligheter |
| Domeneeksperter | Forstå konteksten og bruksområder for maskinlæringsløsninger |
| Ledelse og kunder | Kommunisere resultater og påvirke strategiske beslutninger |
| Akademikere og forskere | Utforske nye grenser innen maskinlæring og kunstig intelligens |
God kommunikasjon er viktig for en Maskinlæring-spesialist. De må kunne forklare vanskelige ting enkelt.
Gjennom tverrfaglig samarbeid, teamkoordinering og kundeinteraksjon hjelper de bedrifter. De viser hvordan maskinlæring kan brukes i ulike bransjer.
Arbeidstider for Maskinlæring-spesialist
Maskinlæring-spesialister har ofte fleksible arbeidstider. Dette passer godt med deres prosjektbaserte yrke. De jobber vanligvis fulltid, men kan ha overtid under travle perioder.
Mange stillinger tilbyr delvis hjemmekontor. Av 42 annonser, hadde 12 en blanding av hjemme- og kontorarbeid. Bare én stilling var fulltids hjemmekontor. Dette viser at fysisk tilstedeværelse fortsatt er viktig.
Fleksibel arbeidstid lar spesialistene tilpasse dagen etter behov og ønsker. De kan balansere prosjektbasert arbeid med et sunt arbeidsliv.
| Type ansettelse | Arbeidstid | Hjemmekontor |
|---|---|---|
| Fulltid | Fleksibel, med mulighet for overtid | Delvis (12 av 42 stillinger) |
| Prosjektbasert | Tilpasset prosjektfrister | Unntaksvis fulltid |
Arbeidstidsmodellene gir rom for tilpasning i hverdagen. Dette er verdifullt i et yrke som krever både fokus og fleksibilitet.
Hvordan bli Maskinlæring-spesialist?
En mastergrad i data science eller informatikk er ofte nødvendig for å bli maskinlæring-spesialist. UiT Norges arktiske universitet tilbyr en 5-årig mastergrad i data science. Det finnes også kortere utdanningsløp som bachelor i applied data science.
Utdanningskrav og sertifiseringer
Relevante kurs og sertifiseringer innen maskinlæring og dataanalyse er verdifulle for å bygge kompetanse. Kontinuerlig læring er viktig i dette raskt utviklende fagfeltet.
Studieløp og videreutdanning
- Mastergrad i data science, informatikk eller lignende med 300 studiepoeng
- Bachelor i applied data science
- Kurs og sertifiseringer innen maskinlæring, kunstig intelligens og dataanalyse
Nødvendige kvalifikasjoner
En maskinlæring-spesialist bør ha solid kompetanse innen programmering, statistikk, matematikk og forretningsforståelse. Evnen til kritisk tenkning og kreativ problemløsning er også svært viktig.
| Antall spesialister på AI og maskinlæring i Webstep | 30 |
|---|---|
| Gjennomsnittlig antall års erfaring per konsulent | 8 år |
| Gjennomsnittlig antall kunder per år som benytter AI og maskinlæringstjenester | 20 |
| Antall avdelinger i Norge som tilbyr tjenester innen AI og maskinlæring | 5 |
Maskinlæring og kunstig intelligens er nøkkelen til å utnytte teknologiens fulle potensial og sikre at virksomheter er rustet til å møte fremtidens utfordringer.
Disse teknologiene analyserer store datamengder og identifiserer mønstre. De forutser fremtidige trender og tar intelligente beslutninger. Automatisering forbedrer produktiviteten og reduserer risikoen for menneskelige feil.
Maskinlæring og AI gir ledere verdifull innsikt for bedre strategiske beslutninger. Dette gir virksomheter en konkurransefordel ved å tilby tilpassede løsninger. De kan reagere raskere og mer presist på kundekrav og markedstrender.
Hvor jobber en Maskinlæring-spesialist?
Maskinlæring-spesialister arbeider i mange ulike bransjer. I privat sektor jobber de ofte i IT-selskaper, banker og markedsføringsbyråer. Offentlig sektor tilbyr stillinger innen forskningsinstitusjoner og statlige organer.
En ny undersøkelse viser fordelingen av Maskinlæring-spesialister. Omtrent 25% jobber i privat sektor, 16% i offentlig sektor og 1% i samvirke. Oslo har flest stillinger med 15 åpne posisjoner.
Akershus følger med 6 stillinger, mens Trøndelag har 5 ledige jobber. Dette viser en økende etterspørsel etter disse ekspertene i ulike sektorer.
Vanlige arbeidssteder for Maskinlæring-spesialister
- IT-selskaper – Utvikle og implementere maskinlæringsmodeller for produkter og tjenester
- Forskningsinstitusjoner – Utforske nye anvendelser av maskinlæring innen ulike fagfelt
- Konsulentfirmaer – Yte rådgivning og løsninger til kunder basert på maskinlæringsteknologi
| Sektor | Andel Maskinlæring-spesialister |
|---|---|
| Privat sektor | 25% |
| Offentlig sektor | 16% |
| Samvirke | 1% |
Maskinlæring-spesialister blir stadig mer etterspurt i ulike sektorer. De spiller en viktig rolle i å utnytte kunstig intelligens i mange bransjer. Deres ekspertise er avgjørende for å utvikle innovative løsninger og tjenester.
Arbeidsmiljø
Maskinlæring-spesialister jobber i et nyskapende miljø. De bruker avansert teknologi og løser krevende oppgaver. Arbeidet deres former fremtiden og løser komplekse problemer.
Utfordringer i Maskinlæring-spesialist-yrket
Rask teknologisk utvikling er en stor utfordring. Spesialistene må lære nye programmer og metoder hele tiden.
De jobber ofte under tidspress. Å håndtere flere prosjekter samtidig er vanlig i yrket.
Fordeler med Maskinlæring-spesialist-yrket
Yrket gir mulighet til å jobbe med banebrytende teknologier. Mange finner jobben meningsfull og intellektuelt stimulerende.
Maskinlæring-spesialister jobber i et innovativt miljø med dyktige kollegaer. De løser viktige samfunnsproblemer gjennom sitt arbeid.
Work-life balance for Maskinlæring-spesialist
Balansen mellom jobb og fritid varierer. Mange stillinger tilbyr fleksibel arbeidstid. Muligheten for hjemmekontor er også vanlig i bransjen.
Geografisk spredning og tilgjengelighet
De fleste jobbene finnes i større byer, spesielt i Oslo-området. Men stillinger finnes over hele Norge.
Behovet for denne kompetansen vokser i både privat og offentlig sektor. Dette gir muligheter i ulike deler av landet.
Myter og fakta om Maskinlæring-spesialist-yrket
Det finnes mange myter om maskinlæring-spesialister. Noen tror jobben bare handler om programmering. Andre mener AI vil erstatte mennesker. Men virkeligheten er mer sammensatt.
Maskinlæring-spesialister har bred kompetanse. De forstår forretning, vurderer etikk og løser problemer kreativt. De forbedrer prosesser i stedet for å erstatte mennesker helt.
Yrket møter etiske utfordringer knyttet til databruk og AI-beslutninger. Spesialistene samarbeider med ulike fagfolk for å skape verdifull innsikt. De bruker avanserte verktøy som Python, R og SQL.
Jobben krever solid utdanning innen økonomi, statistikk eller data science. Kontinuerlig faglig utvikling er viktig for å lykkes. Relevante kurs og sertifiseringer er essensielle.
Maskinlæring-spesialister optimaliserer forretningsprosesser og driver teknologisk utvikling. De håndterer AI-myter, teknologisk utvikling og etiske utfordringer på en ansvarlig måte.
Maskinlæring-spesialist lønn – Hvor mye tjener en Maskinlæring-spesialist?
Lønnen for maskinlæring-spesialister i Norge varierer mye. Faktorer som erfaring, spesialisering og arbeidssted påvirker lønnen. Dette er et godt betalt yrke innen IT-sektoren.
Startlønningene er konkurransedyktige, og det er gode muligheter for lønnsutvikling. Maskinlæring-spesialister kan forvente å tjene godt sammenlignet med andre yrker.
Typisk lønnsnivå og lønnsspekter
I 2021 var gjennomsnittslønnen for IT-stillinger i Norge 718 755 kroner per år. Dette er 29,5% høyere enn gjennomsnittet for alle norske arbeidstakere.
Maskinlæring-spesialister kan forvente å tjene innenfor dette lønnssjiktet. Kompetanse og erfaring påvirker hvor mye de tjener.
Faktorer som påvirker lønnen
- Erfaring: Nyutdannede får konkurransedyktig startlønn. Erfarne fagfolk i bransjen kan tjene betydelig mer.
- Spesialisering: Dybdekunnskap innen cybersikkerhet, automatisering eller dataanalyse kan gi høyere lønn.
- Geografisk lokasjon: Lønningene er gjerne høyere i større byer som Oslo sammenlignet med resten av landet.
Startlønn og gjennomsnittslønn
Mangelen på kvalifiserte maskinlæring-spesialister gir konkurransedyktige tilbud til nyutdannede. I 2022 var gjennomsnittslønnen for IT-ingeniører i privat sektor 936 000 kroner per år.
En mastergrad innen datafag kan gi en lønnspremie på rundt 20%. Dette viser at utdanning lønner seg i dette yrket.
Maskinlæring-spesialist er et attraktivt yrke med gode lønninger. Relevant utdanning og erfaring gir høyere lønn. Etterspørselen etter slik kompetanse fortsetter å øke.
Nødvendige personlige egenskaper og ferdigheter for Maskinlæring-spesialist
En Maskinlæring-spesialist trenger flere viktige ferdigheter for å lykkes. Analytiske evner, statistikk og programmering er sentrale. Kreativ problemløsning er også avgjørende.
De må kunne finne mønstre i store datamengder og lage gode datamodeller. Kommunikasjonsferdigheter er viktige for å forklare tekniske løsninger enkelt.
Karriere- og utviklingsmuligheter
Maskinlæring-yrket byr på mange spennende karrieremuligheter. Man kan spesialisere seg innen bestemte bransjer eller teknologier.
Noen klatrer til lederroller som teknisk direktør eller forskningsleder innen AI. Kontinuerlig læring er viktig for å holde seg oppdatert.
Videreutdanning, sertifiseringer og fagnettverk kan styrke både kompetanse og karrieremuligheter. Dette hjelper deg å holde deg konkurransedyktig i dette raske feltet.
| Nøkkelferdigheter | Karrieremuligheter |
|---|---|
|
|
«Maskinlæring-spesialister må være tilpasningsdyktige og stadig holde seg oppdatert på nye teknologier for å lykkes i dette raske, dynamiske feltet.»
Arbeidsmarked og etterspørsel
Maskinlæring-spesialister er ettertraktet i Norge. Våre undersøkelser viser 75 ledige stillinger i 42 annonser over hele landet. IT-bransjen har størst behov med 30 stillinger.
Offentlig administrasjon følger med 10 ledige stillinger. Fremtidsutsiktene for yrket er svært positive. Teknologisk utvikling og økt bruk av kunstig intelligens driver veksten.
Behovet for dyktige maskinlæring-spesialister øker i de fleste bransjer. Etisk AI, federated learning og automatisert maskinlæring (AutoML) bidrar til økt etterspørsel.
Nåværende behov i markedet
IT-sektoren og offentlig forvaltning har størst behov for maskinlæring-spesialister. Disse sektorene har henholdsvis 30 og 10 ledige stillinger. Denne trenden viser økende teknologisk vekst og behov for avanserte AI-trender.
Fremtidsutsikter og trender
Fremtiden ser lys ut for maskinlæring-spesialister. Teknologisk utvikling og behov for databehandling øker etterspørselen etter denne kompetansen. Etisk AI, federated learning og automatisert maskinlæring (AutoML) blir viktige for jobbmarkedet fremover.
| Sektor | Antall ledige stillinger |
|---|---|
| IT | 30 |
| Offentlig forvaltning | 10 |
| Andre sektorer | 35 |
| Totalt | 75 |
«Mer enn halvparten av dagens jobber vil bli utført av maskiner innen 2025, sammenlignet med rundt 29% i dag.»
– Verdens Økonomiske Forum (WEF)
Nyttige ressurser og lenker
Som maskinlæring-spesialist trenger du gode faglige ressurser og nettverk. Her er en oversikt over nyttige organisasjoner, databaser og fora. Disse kan hjelpe deg med AI-nettverk, faglige ressurser og karriereveiledning.
Aktuelle fagorganisasjoner for maskinlæring-spesialist
- Norsk Forening for Kunstig Intelligens (NAIS)
- Den Norske Dataforening
Bransjenettverk og fagfora innen maskinlæring-spesialist-yrket
Nettverkgrupper som Oslo AI og Norwegian Artificial Intelligence Research Consortium (NORA) er viktige. De tilbyr faglige arrangementer og muligheter for erfaringsutveksling innen maskinlæring.
Offisielle kilder for utdanning, lønnsstatistikk og stillingsutlysninger
- Utdanning.no – informasjon om utdanningsmuligheter
- FINN.no og NAVs jobbdatabase – for stillingsutlysninger
- Statistisk sentralbyrå – oppdatert lønnsstatistikk
- Fagforeninger innen IT-sektoren – lønns- og bransjeinformasjon
Disse faglige ressurser og karriereveilednings-kilder er verdifulle for maskinlæring-spesialister. De hjelper deg med kompetansebygging, nettverksbygging og karriereutvikling.
Kort oppsummering av hva Maskinlæring-spesialist innebærer, hvorfor yrket er viktig og hvilke muligheter det gir
Maskinlæring-spesialister er nøkkelen til AI-innovasjon og fremtidens teknologi. De bruker avansert dataanalyse for å utvikle smarte systemer. Dette gir bedrifter en fordel i markedet og former vår teknologiske fremtid.
Som spesialist står du i front av denne spennende utviklingen. Du kan jobbe med selvkjørende biler eller optimalisere komplekse beslutningssystemer. Yrket byr på utfordringer, fleksibilitet og gode karrieremuligheter.
Behovet for Maskinlæring-spesialister øker stadig. Du finner spennende jobber i mange bransjer. Store teknologiselskaper og små oppstartsselskaper trenger din kompetanse.
Med riktig utdanning og motivasjon kan du forme fremtiden. AI-innovasjon gir deg muligheten til å påvirke verden rundt deg.
FAQ
Hva er en Maskinlæring-spesialist?
Hva gjør en Maskinlæring-spesialist?
Hvilke verktøy og utstyr bruker Maskinlæring-spesialister?
Hvem samarbeider Maskinlæring-spesialister med?
Hvilke arbeidstider har Maskinlæring-spesialister?
Hvordan blir man Maskinlæring-spesialist?
Hvor jobber Maskinlæring-spesialister?
Hvilke utfordringer og fordeler er det med å være Maskinlæring-spesialist?
Hvor mye tjener en Maskinlæring-spesialist?
Hvilke personlige egenskaper og ferdigheter trenger man som Maskinlæring-spesialist?
Hvordan er arbeidsmarkedet og etterspørselen etter Maskinlæring-spesialister?
Hvor finner jeg mer informasjon og ressurser om yrket Maskinlæring-spesialist?
Kildelenker
- https://utdanning.no/yrker/beskrivelse/dataanalytiker_data_scientist
- https://utdanning.no/tema/yrkesintervju/it-konsulent
- https://www.kristiania.no/studier/bachelor/hr-teknologi-og-digitaliseringsledelse/
- https://www.noroff.no/nyheter/nettstudier/1232-dette-er-anvendt-maskinlaering
- https://www.inventas.no/aktuelt/hva-er-egentlig-maskinlaering-og-er-det-relevant-for-din-bedrift
- https://teft.no/tips-til-deg-som-soker-ny-jobb/hvordan-bli-en-ai-spesialist-del-1/
- https://rightpeoplegroup.com/nb/blog/en-nybegynners-guide-til-maskinlaering
- https://www.unite.ai/no/hvordan-ansette-de-beste-AI-maskinlæringskonsulentene/
- https://www.effektivvelferd.no/fremtidens_sykehus/kunstig-intelligens-avlaster-travle-spesialister/
- https://no.shaip.com/blog/guide-to-annotate-label-videos-for-ml/
- https://rightpeoplegroup.com/nb/blog/slik-finner-og-ansetter-du-de-beste-konsulentene-innen-ai-og-maskinlaering
- https://www.studentum.no/skole/noroff/anvendt-maskinlaering-1659929
- https://inmeta.no/kompetanse/kunstig-intelligens
- https://www.oslomet.no/studier/tkd/anvendt-data-informasjonsteknologi
- https://www.dagensmedisin.no/forskning-ikt-kunstig-intelligens/dette-er-trendene-for-kunstig-intelligens-i-helse-norge/276883
- https://www.ssb.no/teknologi-og-innovasjon/informasjons-og-kommunikasjonsteknologi-ikt/statistikk/bruk-av-ikt-i-naeringslivet/artikler/1-av-10-foretak-bruker-kunstig-intelligens-teknologi
- https://yrkesportalen.no/yrke/driftskonsulent-deltid-utdanning-lonn-arbeidsoppgaver-jobbmuligheter
- https://uia.brage.unit.no/uia-xmlui/bitstream/handle/11250/3137850/no.uia:inspera:221543172:98262680.pdf?sequence=1&isAllowed=y
- https://karrierestart.no/ledig-stilling/844378
- https://www.compasshrg.com/job/utvikler-med-maskinlaeringskompetanse/
- https://www.webstep.no/vare-tjenester/ai-og-maskinlaering/
- https://www.xlent.no/aktuelt/maskinlaering-og-kunstig-intelligens
- https://www.noroff.no/nyheter/nytt-fra-noroff/1143-dette-er-de-mest-etterspurte-jobbene-i-2021
- https://vitalthings.com/om-oss/karriere/
- https://spesialistbedriften.no/tjenester/utleie-av-kompetanse/
- https://estudie.no/vil-ai-ta-over-jobbene/
- https://yrkesportalen.no/yrke/analytiker-utdanning-lonn-arbeidsoppgaver-jobbmuligheter
- https://dittmagasin.no/kundemagasiner/utgivelser/ledernytt_06_21
- https://oda.oslomet.no/oda-xmlui/bitstream/handle/10642/8928/r2020_06_Faglig skjonn under press_okt.pdf?sequence=5&isAllowed=y
- https://www.noroff.no/nyheter/nytt-fra-noroff/1517-it-spesialister-blant-de-best-betalte
- https://www.usn.no/hub/teknologi/tre-veier-til-hoyere-lonn-og-en-karriere-innen-datateknologi
- https://www.tekna.no/lonn-og-arbeidsvilkar/alt-om-lonn/hva-tjener-en-ingenior/
- https://rightpeoplegroup.com/nb/blog/hva-du-bor-se-etter-hos-en-php-konsulent-viktige-egenskaper-og-ferdigheter
- https://www.nho.no/contentassets/3c125fc0083e42dfa0dd09dfc4260788/kunstig_intelligens_i_norge_hovedrapport_soa23.pdf
- https://estudie.no/maskinlaering/
- 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://blog.plag.ai/no/machine-learning-overview
- https://www.helsedirektoratet.no/rapporter/hvordan-sikre-et-godt-koordinert-arbeid-innenfor-kunstig-intelligens-omradet
- https://www.uio.no/studier/emner/jus/jus/JUS5502/JOU-jus5502/jou/2020-5-kunstig-intelligens.pdf
- https://kristiania.brage.unit.no/kristiania-xmlui/bitstream/handle/11250/2565412/BCR3102_333358_333482.pdf?sequence=1&isAllowed=y
