5 年に AI エンジニアに必須となる 2024 つのスキル | ビットピナス

5 年に AI エンジニアに必須となる 2024 つのスキル | ビットピナス

タイムスタンプ：29年2023月6日午前00時XNUMX分
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  • AI エンジニアは、AI モデルの設計、テスト、開発、トレーニング、実装に加えて、人間の脳のように機能するモデルをサポートする堅牢なソフトウェア ソリューションを開発します。 
  • Business Insiderは、Uber（315,000万266,000ドル）、Walmart Labs（265,000万258,000ドル）、Netflix（255,000万XNUMXドル）、Facebook（XNUMX万XNUMXドル）、Google（XNUMX万XNUMXドル）などの企業がAIエンジニアに多額の報酬を提示していることを明らかにした。 
  • AI エンジニアになることに興味がある場合、またはこのエキサイティングなキャリア パスについて詳しく学ぶことに興味がある場合は、Coursera、Udemy、または edX の AI エンジニアリングに関するコースなど、オンラインで利用できるコースの一部に登録できます。

ビジネス、プロジェクト、組織、さらにはイニシアチブさえも、人工知能の力を独自のシステムに統合して導入し始めているこの時代において、AI エンジニアは重要な役割を果たします。 

彼らは、AI モデルの設計、テスト、開発、トレーニング、実装を行うだけでなく、人間の脳のように機能するモデルをサポートする堅牢なソフトウェア ソリューションを開発します。 

基本的に、これらのエンジニアは、ソフトウェア開発、プログラミング、データ サイエンス、機械学習、深層学習などのさまざまなテクニックを使用して、音声認識、画像分析、予測分析などのタスクを実行するシステムをトレーニングします。

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AIエンジニアの価値の高さ

AI エンジニアは、医療から金融、運輸に至るまで、幅広い業界でテクノロジーに革命をもたらしています。 たとえば、病気の転帰を予測するアルゴリズム、財務リスク評価を自動化する機械学習モデル、自動運転車システム、さまざまなデジタル プラットフォームでのユーザー エクスペリエンスをパーソナライズするレコメンデーション エンジンなどを開発しています。

そして、彼らの仕事量は非常に複雑であるため、当然のことながら、彼らは年収に対してかなりの価値を受け取っています。 実際、TechRepublic によると、トップレベルの AI エンジニアの給与が米国で最も高い都市や州には、サンフランシスコ (182,000 万 175,000 ドル)、ニューヨーク (162,000 万 158,000 ドル)、シアトル (154,000 万 XNUMX ドル)、ボストン (XNUMX 万 XNUMX ドル)、ロサンゼルスなどがあります。アンヘレス (XNUMXドル)。

しかし、AI エンジニアに最高のオファーを提供することで知られる国際企業も存在するため、AI エンジニアのキャリアは米国を中心に展開しているわけではありません。 実際、Business Insider は、Uber (315,000 万 266,000 ドル)、Walmart Labs (265,000 万 258,000 ドル)、Netflix (255,000 万 XNUMX ドル)、Facebook (XNUMX 万 XNUMX ドル)、Google (XNUMX 万 XNUMX ドル) などの企業が、AI エンジニアに多額の報酬を提示していることを明らかにしました。 

（続きを読む： 敏速なエンジニアになって AI の会話をマスターする方法)

プログラミングスキル

プログラミング言語は、コンピューター プログラムを作成するための表記法です。 これは、ソフトウェア プログラムの作成に使用できるコマンド、命令、およびその他の構文のセットです。 

基本的に、この言語を使用すると、開発者は人間の思考をコンピュータが理解して実行できる命令に変換できます。

AI エンジニアは、Python、R、Java、C++、Julia などの言語に習熟している必要があります。これらの言語は、データ分析、機械学習、深層学習、ニューラル ネットワーク、データ視覚化などの AI 関連のタスクによく使用されます。

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機械学習スキル

機械学習スキルには、データから学習し、データに基づいて予測や意思決定を行うことができるアルゴリズムの作成と適用が含まれます。 

基本的に、このスキルを使用すると、AI エンジニアは自然言語処理、コンピューター ビジョン、音声認識などのタスクを実行できるモデルを作成し、データに基づいた予測を行うことができます。

AI エンジニアは、教師あり学習、教師なし学習、強化学習、分類、回帰、クラスタリング、次元削減、特徴量エンジニアリングなどの機械学習に関する知識とスキルを持っている必要があります。

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ディープラーニングのスキル 

深層学習スキルには、大量のデータから学習し、自然言語処理、コンピューター ビジョン、音声認識などの複雑なタスクを実行できる人工ニューラル ネットワークの作成と適用が含まれます。 

基本的に、AI エンジニアが画像認識、テキスト生成、感情分析、音声合成などの人間の脳とその認知能力を模倣できるモデルを作成するのに役立ちます。

AI エンジニアは、人工ニューラル ネットワーク、畳み込みニューラル ネットワーク、リカレント ニューラル ネットワーク、敵対的生成ネットワーク、自然言語処理、コンピューター ビジョン、音声認識などの深層学習に関する知識とスキルを持っている必要があります。 

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データサイエンススキル

データ サイエンス スキルには、さまざまな方法、ツール、テクニックを使用して大量のデータを収集、分析、解釈することが含まれます。 

基本的に、AI エンジニアが AI ツールの作成、テスト、改善に使用できる貴重な洞察とパターンをデータから抽出するのに役立ちます。

AI エンジニアは、データ マイニング、データ クリーニング、データ操作、データの視覚化、データ ストーリーテリングなどのデータ サイエンスの知識とスキルを持っている必要があります。 

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倫理的な AI スキル

AI エンジニアリングには生成型 AI ツールの作成が含まれるため、AI エンジニアが作成するツールは偏見がなく、透明で、人間の尊厳、人権、社会的利益に沿ったものである必要があります。

倫理 AI スキルは、人工知能の設計、開発、使用の指針となる倫理原則と価値観の理解と適用に関わるスキルです。

AI エンジニアは倫理的な AI スキルを学ぶ必要があります。それは、社会に利益をもたらし、危害を回避できる信頼できる責任ある AI システムを作成するために不可欠であるためです。 このスキルは、偏見、差別、プライバシー、セキュリティ、説明責任、透明性、環境への影響など、AI システムが引き起こす可能性のある潜在的な倫理的リスクや課題を特定し、対処するのにも役立ちます。

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閉じた思考

今日の急速に進化する状況において、AI エンジニアの役割はますます重要になっています。 AI の需要が急増し続ける中、さまざまな業界の企業が、AI ツールを設計、開発、システムに導入できる熟練した専門家の必要性を認識しています。

実際、AI エンジニアは人工知能の進歩を推進する重要な触媒です。 彼らの専門的な知識とスキルにより、企業は現実世界の課題に対処しながら、AI テクノロジーの可能性を最大限に活用することができます。 インテリジェント システムに対する需要が飛躍的に増大し続けるにつれ、その重要性も今後も高まり続けるでしょう。

今後もこれらの専門家は、複雑な問題に対するスマートなソリューションを設計し、効率を高め、より迅速でより多くの情報に基づいた意思決定を可能にしていきます。 その結果、彼らは私たちの社会をよりAI主導の世界に変える最前線に立つことになるでしょう。

AI エンジニアになること、またはこのエキサイティングなキャリア パスについてさらに詳しく知りたい場合は、オンラインで利用できるいくつかのコース (AI エンジニアリングに関するコースなど) に登録できます。 Coursera、Udemy、または edX. 

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