AI エンジニアの必須スキルに関する簡単なガイド

Jun 30, 2023

自動化と人工知能 (AI) テクノロジーの急速な進歩は、雇用市場に大きな変化をもたらしています。 2030 年までに、自動化は世界中で最大 8 億人の専門家に影響を及ぼし、新たな雇用機会の必要性につながると予測されています。 成長を見せている分野の 1 つは AI エンジニアリングです。 この分野での成功を目指す場合、注目すべき必要なスキル、資格、キャリア開発は次のとおりです。

AI エンジニアは、企業向けの AI プログラムの作成と実装を担当します。 データから学習して変化に適応できるインテリジェントなシステムを設計します。 さらに、重要なビジネス上の意思決定を行うための貴重な洞察を抽出する AI モデルを開発します。

AI エンジニアの主な責任には、新しい AI モデルの作成、分析と実装における関係者とプロダクト マネージャーのサポート、AI インフラストラクチャの構築と維持、統計分析を利用した意思決定の最適化、データ サイエンス チームのインフラストラクチャの自動化、機械学習モデルの API への変換などが含まれます。統合、メカニズムの再トレーニング、AI と機械学習の実験の実施、および AI の効果的な使用を促進するための他のチームとの協力を目的としています。

AI エンジニアになるには、次のスキルが必要です。

1. Python、R、Java、Scala、TypeScript、C++ などのプログラミング言語に習熟していること。2. 微積分、統計、線形代数についての深い理解。3. 混合ガウス モデル、線形判別分析、隠れマルコフ モデル、単純ベイズなどの AI モデルに関する知識。4. Hadoop、Apache Spark、Cassandra、MongoDB などの大規模データ ツールに精通していること。5. KNN、線形回帰、Naive Bayes、Keras、PyTorch、Theano などの機械学習フレームワークと手法を習得している。6. 効果的なコミュニケーションスキル 7. 強い意思決定能力と問題解決能力。8. クリティカルシンキングスキル9。 指導者の資質。

AI エンジニアリングには、確かな学歴が不可欠です。 コンピューター サイエンス、データ サイエンス、数学、または関連分野で学士号を取得することを検討してください。 実務経験も重要であるため、関連業界のインターンシップに応募すると、貴重な洞察が得られ、スキルを向上させることができます。

強力な AI ポートフォリオを構築することは、専門知識を示すため、非常に有益です。 業界の専門家、指導者、同僚とのネットワーキングは、専門的な成長のための貴重な指導と機会を提供します。

ヘルスケア、小売、電子商取引、食品、エンターテイメント、ゲーム、製造などのさまざまな業界で AI エンジニアの需要が高くなります。 雇用市場で目立つためには、数学、統計、線形代数、微積分の強力な教育基盤を築くことに重点を置きます。 オンライン AI コースを通じてプログラミング スキルを強化し、スキルセットを拡大し、認定を取得すると、あなたのプロフィールがさらに強化され、この競争の激しい分野で成功する可能性が高まります。