AIプロフェッショナルに必要な上位14のインデマンドスキル

公開: 2021-12-20

人工知能（AI）は未来であり、ビジネス、経済、社会を変革する大きな可能性を秘めています。

AIが、自動車、製造、医療からサイバーセキュリティ、ソフトウェア、IoTに至るまで、ほぼすべてのセクターに影響を与えてきたテクノロジー分野で最も求められているスキルの1つであることは不思議ではありません。

組織はAIを迅速に活用して、生活の質を改善し、事業運営をより効率的にし、複雑さを軽減できる、有用で最先端のアプリケーションとサービスを構築しています。

最終的に、AIの需要は増え続けています。 SEMrushによると、世界のAI市場は2025年までに1906.1億ドルに達するとのことです。

したがって、AIでキャリアを築きたいのであれば、始めるのに最適な時期です。それはあなたに幅広いキャリアの見通しを与え、あなたはエキサイティングなプロジェクトで世界中の組織と協力することができます。ただし、このためには、技術的および非技術的の両方の適切なスキルセットが必要です。

この記事では、人工知能で輝かしいキャリアを築くために自分で学び、スキルアップできるAIの需要の高いスキルのいくつかを紹介します。

始めましょう。

技術的なスキル

AIでのキャリアは、専門家があなたに強力な基盤を与えるためにいくつかの技術的スキルを習得することを要求します。それでは、それらの技術的なスキルのいくつかについて話しましょう。

領域知識

AIでのキャリアを求める場合は、人工知能に関する知識と専門知識が必要です。ニューラルネットワーク、機械学習、ディープラーニングなどの専門知識が必要です。

ドメイン知識があると、対処する必要のあるリスクと課題について業界をより深く理解するのに役立ちます。また、これらの課題に対処できる革新的なテクノロジーの開発にも役立ちます。知識を応用して、生活をより良くし、ビジネスをサポートできるAI対応のテクノロジーとサービスを作成できます。

プログラミング言語

Java、R、Python、C ++、JavaScriptなどのプログラミング言語に関する確かな知識と熟練度は、すべてのAIプロフェッショナルにとって非常に重要です。ニーズとユースケースに基づいてコードを記述できる必要があります。

Python： Pythonは、そのシンプルさ、コードの信頼性、実行の高速化により、AIや機械学習で広く使用されています。複雑なアルゴリズムを作成するのに役立ち、最小限のコードで済みます。高度なコンピューティングと科学計算のための多くの既成のライブラリが付属しています。
Java： Javaは、マッパーとレデューサー、インテリジェンスプログラミング、遺伝的プログラミング、検索アルゴリズム、ニューラルネットワーク、MLソリューションなどを実装するためにAIでも広く使用されています。
R：統計計算、数値解析、機械学習、ニューラルネットワークなどにはRが必要です。 Rを使用すると、データセットを収集して整理し、ML関数と統計関数を適用し、データ処理に行列変換と線形代数を使用できます。
C ++：古き良きC ++は、手続き型プログラミングとハードウェアリソースの操作を可能にするためにAIで使用されます。これを使用して、オペレーティングシステム、ブラウザ、およびビデオゲームを開発できます。その柔軟性とオブジェクト指向機能により、AIで非常に役立ちます。

さらに、コンピュータアーキテクチャ、データ構造、最適化アルゴリズム、グラフ、ツリーなどについても深く理解していると役立ちます。また、複数の言語を学ぶことができる場合、組織は複数のスキルを持つ専門家を重視するため、より多くの貢献ができるため、追加の利点になる可能性があります。

フレームワークとライブラリ：プログラミング言語とは別に、さまざまなフレームワークとライブラリも理解する必要があります。それはあなたがより速い速度で高品質のコードを書くのを助けるでしょう。 AIで非常に役立つものには、TensorFlow、SciPy、NumPy、Scikit-learn、Apache Spark、PyTorchなどがあります。

TensorFlowは、包括的で柔軟なツールセット、コミュニティリソース、ライブラリを備えたオープンソースの機械学習プラットフォームであり、研究者が高度なMLベースのアプリケーションを簡単に開発できるように支援します。
SciPyは、科学的および数学的な問題を解決するために使用されるオープンソースのPythonライブラリです。これは、ユーザーがさまざまなコマンドを使用してデータを操作および視覚化するのに役立ちます。
NumPyは、大量のデータセットを処理しながら、科学計算や高度な数学演算に使用されるPythonベースのパッケージです。
Scikit-learnは、機械学習用の強力なPythonライブラリであり、多くのMLおよび統計モデリングツールを備えています。

数学的知識

AIの専門家は、アルゴリズムと応用数学に幅広く取り組んでいます。そのため、AIの問題を効率的に解決するには、数学的な知識に加えて、強力な分析スキルと問題解決スキルが必要です。

線形代数、統計、確率、グラフ、最適化手法などの数学的スキルが望まれます。これらのスキルを利用して、問題を解決し、要件に基づいてアルゴリズムを作成できます。

線形代数：線形代数と抽象代数は、機械学習やコンピュータービジョンなどのAIの多くの部分の基礎を形成します。これには、行列、ベクトル、テンソルなどが含まれます。
統計：統計は、AIとMLで輝かしいキャリアを求めている場合に習得する必要のある、もう1つの重要なテーマです。これには、データの収集、解釈、および分析が含まれます。データサイエンスと一致しますが、パターンを理解するには統計的なスキルが必要です。
確率：確率は人工知能の重要な部分です。したがって、AIをスムーズに開始するには、確率と確率分布に関する十分な知識が必要です。識別モデルと生成モデル、サポートベクターマシンなどで使用できます。
グラフ：グラフの見方と、グラフが何を伝えるかを理解する方法を知ることは、AIで必要です。これはAIの不可欠な部分であり、さまざまなグラフを見てデータを分析することに常にさらされます。

機械学習

機械学習（ML）は、人工知能のサブセットです。それは、データを使用して、そして経験を通してそれ自身を学びそして改善することができるコンピュータベースのアルゴリズムの研究です。 MLアルゴリズムは、トレーニングデータと呼ばれる特定のデータサンプルに基づいてモデルを作成し、意思決定と予測を行います。

AIがコンピューターまたはシステムをインテリジェントに動作させるため、人工知能にはMLの知識が必要です。 MLは、マシンにインテリジェントであり、リアルタイムのタスクや問題にその可能性を実装することを教えるプロセスです。

MLは、コンピュータービジョン、電子メールフィルタリング、医療、音声認識など、さまざまなアプリケーションで使用されます。また、コンピューターを使用して正確な予測を行うための計算統計にも関連付けられています。 MLの日常的な例のいくつかは、検索エンジンの提案です。

ディープラーニング

ディープラーニングは、人間が特定の知識を得る方法を模倣する機械学習とデータサイエンスの分野です。予測分析と統計が含まれ、さまざまなレイヤーを活用して、サウンドまたは画像からより深い機能を取得します。より高いレイヤーを使用すると、ディテールがより微妙になります。

ディープラーニングは予測分析を自動化でき、そのアルゴリズムは抽象化と複雑さを増す階層に配置されます。ここで、各アルゴリズムはその入力への非線形変換を実装します。次に、得られた知識を使用して、出力モデルまたは統計モデルを作成します。出力が許容レベルの精度に達するまで繰り返しを続けます。したがって、データを洗練して正確にするために通過する必要のある処理レイヤーは多数あります。

アプリケーション：ディープラーニングはさまざまな分野で幅広いアプリケーションがあり、データサイエンティストにとって、膨大なデータ量を簡単かつ迅速に収集、解釈、分析する上で非常に有益です。そのアプリケーションのいくつかは、顔認識、音声認識、自動運転車、仮想アシスタントなどでの視覚化です。

ニューラルネットワークアーキテクチャ

ニューラルネットワークはディープラーニングの一部であり、人間の脳の構造に触発されています。それらは複雑で、複数の入力を処理して1つの出力を生成するように開発された人工ニューロンのネットワークです。ニューラルネットワークは、複雑な問題を解決するために人間の脳の行動を模倣します。これらは、適応制御、予測モデリング、回帰分析、パターン認識、データ処理、およびトレーニング可能なアプリケーションに使用されます。

このアーキテクチャでは、入力データは、出力を生成するために積み重ねられた人工ニューロンのさまざまな層を通過します。

アプリケーション：ニューラルネットワークは、マーケティング、ヘルスケアなどのさまざまな分野でもアプリケーションを見つけます。例としては、音声認識、車両制御、チェスやレースのようなゲームプレイ、シーケンスとパターンの認識、医療診断、データマイニング、金融アプリケーション、電子メールスパムフィルタリングなどがあります。

ビッグデータと分散コンピューティング

AIでの予測およびデータ分析には、より高い計算リソースを必要とする多数のデータセットが含まれます。この種の計算を実現するために単一のシステムを使用するだけでは不十分な場合があります。したがって、ビッグデータや分散コンピューティングなどの概念が役立ちます。

ビッグデータは、膨大な量のデータを効率的に抽出、管理、分析するテクノロジーです。このデータは高い計算リソースを必要とし、優れた統計力を提供します。これは、ユーザーの行動分析、予測分析、および大規模なデータセットを含むその他の分析ニーズで使用されます。
分散コンピューティングは、メッセージを交換することによってアクションを調整および通信するさまざまなネットワーク化されたコンピューター上にコンポーネントが配置されている分散システムを含むコンピューターサイエンスの分野です。そのアプリケーションは、マルチプレイヤーオンラインビデオゲーム、ピアツーピア（P2P）アプリケーションなどです。

したがって、AIで輝かしいキャリアを積みたいのであれば、これらのテクノロジーを身に付ければ役立つでしょう。ビッグデータと分散コンピューティングは、AIベースの最先端の製品とサービスの開発に役立ちます。また、Hadoop、Apache Storm、Spark、Flinkなどのフレームワークの知識を得ることができます。

信号処理技術

信号処理は、組織が専門家に求める可能性のあるもう1つの望ましいスキルです。機械学習には、ピクセル値を意味のある情報に変換するための特徴抽出が含まれます。そしてこれを達成するには、信号処理技術を使用して問題を解決する方法を知っている必要があります。これには、時間周波数分析、畳み込み、フーリエ分析、およびその他のAIの概念が含まれる場合があります。

信号処理は、画像信号、音波、その他の科学的測定などの信号の分析、合成、および変更を強調する電気工学のサブフィールドです。これらの技術は、ストレージの効率、伝送、品質を向上させ、信号内のいくつかのコンポーネントを検出します。

アプリケーション：信号処理のアプリケーションは、音声認識や画像理解などの特徴抽出、音楽や音声表現などの音声信号処理、コンピューターやデジタルカメラでの画像処理、動画でのビデオ処理、ワイヤレス通信、画像などのソースコーディング技術です。圧縮、ビデオ圧縮、およびオーディオ圧縮。

シェルスクリプト

シェルスクリプトとは、Unixシェルと呼ばれるコマンドラインインタプリタによって実行されるコンピュータプログラムを指します。スクリプト言語には、さまざまなシェルスクリプト方言が含まれます。シェルスクリプトが実行する一般的な操作には、ファイル操作、テキストの印刷、およびプログラムの実行があります。

シェルスクリプトは、パターン認識に使用される人工知能のもう1つの重要なコンポーネントです。 AIでのキャリアを伸ばすと、ほとんどのAIデータ処理がLinuxベースのマシンで行われるようになります。そのため、SSH、grep、find、awk、sort、tr、cutなどのUNIXツールと操作およびコマンドに精通していない場合、AI関数を操作するのは困難です。

したがって、シェルスクリプトについて学び、これらのトピックのコツをLinuxベースのツールと操作でうまく機能させることができれば素晴らしいと思います。 KornShell、Powershell、Perlのようなシェル、Zシェルなどのさまざまなシェルについても学ぶことができます。

クラスター分析

クラスター分析は、オブジェクトをクラスター化またはグループ化するタスクです。これは、グループ内のオブジェクトが別のグループ内のオブジェクトよりも互いに類似するように行われます。

クラスタリングは、コンポーネントとそれらを見つける効率が異なるアルゴリズムによって実行できます。さまざまな分野で広く使用されているため、このクラスタリングのスキルを学び、人工知能でのキャリアを築き始めることができます。それはあなたに広い範囲を与え、あなたは様々な産業やビジネスのための革新的な技術を開発することができます。

アプリケーション：パターン認識、情報検索、画像分析、データ圧縮、画像分析、シーケンス分析、機械学習、コンピューターグラフィックスなどのアプリケーションの探索的および統計的データ分析で使用されます。コンピュータサイエンスでは、クラスタリングはソフトウェア開発、異常検出、自然言語処理などで使用されます。その他のアプリケーションは、医療、マーケティング、ビジネス、検索結果のグループ化、犯罪分析、教育などです。

したがって、上記のすべては、人工知能のキャリアを構築したい場合に習得する必要のある技術的なスキルでした。

しかし、これはそうではありません。

これらの技術や技術力について深い知識や専門知識を持っていても、適切に実装できなければほとんど使用されません。ここでソフトスキルが役立ちます。

ソフトスキル

あなたのプロの旅のあらゆる部分でソフトスキルが必要です。効率的に作業し、すべてを簡単に管理し、知識をタスクに正しく実装し、他の人とうまく連携するために必要な対人スキルが必要です。

ソフトスキルは、チーム、利害関係者、およびコミュニケーションをとる他の人に自分の考えを適切に伝えるのに役立ちます。また、プロジェクトとチーム全体に利益をもたらす可能性のある、より適切な決定を迅速に行うことができます。

それでは、専門知識や知識レベルに関係なく、より優れた専門家になるために開発しなければならない基本的なソフトスキルのいくつかについて話しましょう。

コミュニケーション

コミュニケーションスキルは、すべての職業で常に望ましいものです。それはあなたのメッセージを届けている間、ボディーランゲージと一緒に適切で適切な口調を使って他の人にあなたの考えをはっきりと正確に伝える能力を意味します。

革新的なアイデアをマネージャーや仲間のチームメートやクライアントと簡単にコミュニケーションできるように、優れたコミュニケーターである必要があります。しかし、コミュニケーションスキルが不足していると、メッセージを送信したり、やりたいことを説明したりするのに苦労する可能性があります。

その結果、同僚はあなたのメッセージを理解できず、特定の時点で混乱する可能性があります。また、メッセージを正しく配信できなかったという理由だけで、アイデアが考慮されない可能性があります。

ですから、コミュニケーションスキルに取り組むことができれば助かります。友達、家族、同僚と一緒に練習するか、スキルを向上させるためのコースを受講することができます。練習すればするほど、コミュニケーションスキルが向上します。

メッセージを配信する際に正しい言葉と正しい口調を使用できるように、ビジネスコミュニケーションの基本を学びます。また、手の動き、ボディーランゲージ、適切なジェスチャーを学び、他の人と効果的にコミュニケーションをとることができます。さらに、海外のクライアントと取引する場合は、複数の言語を学ぶことができます。これはボーナスになります。

意思決定

意思決定スキルは非常に重要です。チームとプロジェクトを危害や煩わしさから救い、プロジェクトの成功を確実にするために、適切なタイミングで適切な決定を下すことができなければなりません。

AIプロジェクトには多くの分析スキル、統計、予測が含まれ、プロジェクトとチームに関係するすべての人に適したことができる必要があります。意思決定の際に役立つ優れた管理スキルが必要です。それには、鋭く、遠慮のない心、集中力、そして細部への目が必要です。

さらに、いくつかの決定を下す場合は、リスクと課題を計算できる必要があります。また、特定の決定の結果と、それらがチームやプロジェクトにどのように影響するかを知っておく必要があります。したがって、すべての決定は、プロジェクトの生産性と成功を最大化し、リスクを最小限に抑えながらクライアントと顧客を満足させることができるような方法で行う必要があります。

分析的思考

分析的思考は、すべてのAIプロフェッショナルにとって必須のソフトスキルです。ユーザーが直面している可能性のある問題を理解して感じ、効果的な解決策を考え出すことができなければなりません。

AIの専門家は、優れた問題解決スキル、分析的思考、そしてより多くのことを知り、より多くを学び、より多くを実装するための好奇心を持っている必要があります。問題を解決し、人々に利益をもたらす最先端のテクノロジーを構築できる革新的なアイデアや計画を立てるのに役立ちます。また、計画と開発の際に役立つ新しいテクノロジーとツールを使用して、自分自身をスキルアップすることにも熱心に取り組む必要があります。

創造性

創造性は、AIの専門家が持っていなければならない厳しいスキルです。独自のアイデアを考案し、必要に応じて独創的に考える必要があります。実際、今日では、あらゆる分野で非常に求められているスキルです。そして、あなたがAIの専門家であるなら、あなたはそれを持っていなければなりません。

AIの専門家は、簡単、効果的、実行可能な方法で問題を解決するための創造的な方法を用意する必要があります。独自の製品やサービスを開発し、ユーザーに役立つようにするのに役立ちます。

結論：AIプロフェッショナルの未来

LinkedInによると、パンデミックによる深刻なシナリオにもかかわらず、AIプロフェッショナルの採用は2019年以来32％増加しています。そして、AIを利用したアプリケーションとサービスの需要が高まるにつれて、この成長は急増し続けています。

CNBCのレポートによると、データサイエンティストの給与の中央値は10万〜13万ドルであり、AIエンジニアの給与の中央値は12万4千〜15万ドルです。したがって、AIプロフェッショナルの将来は明るいように思われます。そして、あなたがこの分野に興味を持っているなら、今がそれを中心にあなたのキャリアを築き始める時です。データサイエンティスト、AIエンジニア、MLエンジニア、ビジネスインテリジェンス開発者になり、AIの他の関連する仕事を追求することができます。

したがって、AIでのキャリアの構築を開始し、上記の技術的スキルと非技術的スキルを開発します。彼らはあなたがスムーズにあなたのキャリアを開始し、あなたが最大速度で高く推進することを確実にするのを助けます。

ではごきげんよう！

AIを学ぶためのオンラインコースや
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