人工智能專業人員所需的 14 大熱門技能

人工智能 (AI) 是未來，具有改變企業、經濟和社會的巨大潛力。

難怪人工智能是技術領域最受歡迎的技能之一，它影響了幾乎所有領域，從汽車、製造和醫療到網絡安全、軟件和物聯網。

組織正在迅速利用人工智能來構建有用的尖端應用程序和服務，以改善生活質量、提高業務運營效率並降低複雜性。

最終，對人工智能的需求繼續增加。 據 SEMrush 預測，到 2025 年，全球 AI 市場將達到 1906.1 億美元。

因此，如果您想在 AI 領域建立職業生涯，現在是開始的最佳時機。 它將為您提供更廣闊的職業前景，您可以與來自世界各地的組織合作開展令人興奮的項目。 但為此，您必須具備正確的技能，包括技術和非技術。

在本文中，我將向您介紹一些人工智能領域的熱門技能，您可以學習這些技能並提升自己的技能，從而在人工智能領域開創輝煌的職業生涯。

讓我們開始吧。

技術能力

人工智能職業需要專業人士掌握一些技術技能，為你打下堅實的基礎。 所以，讓我們談談其中的一些技術技能。

領域知識

如果您想從事人工智能領域的工作，則需要人工智能方面的知識和專業知識。 您必須具備神經網絡、機器學習、深度學習等方面的專業知識。

擁有領域知識可以幫助您更多地了解行業以及您需要解決的風險和挑戰。 它還將幫助您開發能夠應對這些挑戰的創新技術。 您可以應用您的知識來創建支持人工智能的技術和服務，以某種方式改善生活並支持企業。

編程語言

對 Java、R、Python、C++、JavaScript 等編程語言的紮實知識和熟練程度對於每個 AI 專業人士來說都至關重要。 您必須能夠根據您的需求和用例編寫代碼。

• Python： Python因其簡單、代碼可靠性和更快的執行速度而被廣泛用於人工智能和機器學習。 它將幫助您編寫複雜的算法並且需要最少的代碼。 它帶有許多用於高級計算和科學計算的預製庫。
• Java： Java 還廣泛用於 AI 中，用於實現映射器和化簡器、智能編程、遺傳編程、搜索算法、神經網絡、ML 解決方案等。
• R：你需要 R 來進行統計計算、數值分析、機器學習、神經網絡等等。 R 允許您收集和組織數據集，應用 ML 和統計函數，並使用矩陣變換和線性代數進行數據處理。
• C++：在人工智能中使用良好的舊 C++ 來實現過程編程和操縱硬件資源。 您可以使用它來開發操作系統、瀏覽器和視頻遊戲。 它的靈活性和麵向對象的功能使其在人工智能中非常有用。

此外，如果您還對計算機體系結構、數據結構、優化算法、圖、樹等有深入的了解，這將有所幫助。 而且，如果您可以學習一種以上的語言，這可能是一個額外的優勢，因為您可以做出更多貢獻，因為組織強調具有多種技能的專業人士。

框架和庫：除了編程語言，您還必須了解各種框架和庫。 它將幫助您以更快的速度編寫高質量的代碼。 在 AI 中非常有用的一些是 TensorFlow、SciPy、NumPy、Scikit-learn、Apache Spark、PyTorch 等。

• TensorFlow是一個開源機器學習平台，擁有一套全面而靈活的工具、社區資源和庫，可幫助研究人員輕鬆開發複雜的 ML 驅動的應用程序。
• SciPy是一個開源 Python 庫，用於解決科學和數學問題。 它可以幫助用戶使用各種命令來操作和可視化數據。
• NumPy是一個基於 Python 的包，用於在處理海量數據集時進行科學計算和高級數學運算。
• Scikit-learn 是一個強大的機器學習 Python 庫，擁有大量的機器學習和統計建模工具。

數學知識

人工智能專業人士廣泛研究算法和應用數學。 這就是為什麼你必須具備強大的分析和解決問題的能力以及數學知識，這樣你才能有效地解決人工智能問題。

線性代數、統計、概率、圖表、優化技術等數學技能是可取的。 您可以利用這些技能來解決問題並根據需求創建算法。

• 線性代數：線性和抽象代數構成了人工智能許多部分的基礎，如機器學習和計算機視覺。 它涉及矩陣、向量、張量等。
• 統計：如果您想在 AI 和 ML 中獲得光明的職業，統計是您需要掌握的另一個重要學科。 它涉及數據收集、解釋和分析。 它與數據科學相吻合，但您需要統計技能來理解這些模式。
• 概率：概率是人工智能的重要組成部分。 因此，您必須具備充分的概率和概率分佈知識，才能在 AI 中順利開始。 它可以用於判別和生成模型、支持向量機等。
• 圖表：知道如何查看圖表並理解它所傳達的內容是 AI 所需要的。 它是人工智能不可或缺的一部分，您將不斷地通過查看不同的圖表來分析數據。

機器學習

機器學習 (ML) 是人工智能的一個子集。 它是對基於計算機的算法的研究，該算法能夠使用數據和經驗來學習和改進自身。 ML 算法基於特定數據樣本（稱為訓練數據）創建模型，以做出決策和預測。

人工智能需要機器學習知識，因為人工智能使計算機或系統能夠智能地運行。 ML 是一個教機器變得智能並在實時任務和問題中發揮其潛力的過程。

ML 用於各種應用，包括計算機視覺、電子郵件過濾、醫學、語音識別等。 它還與計算統計相關聯，以便在計算機的幫助下做出準確的預測。 ML 的一些日常示例是搜索引擎建議。

深度學習

深度學習是機器學習和數據科學的一個分支，它模仿人類如何獲得特定知識。 它包括預測分析和統計，並利用不同的層從聲音或圖像中獲得更深層次的特徵。 使用更高的圖層，細節會更加細緻入微。

深度學習可以自動化預測分析，其算法被安排在一個不斷增加的抽象和復雜性的層次結構中。 在這裡，每個算法都對其輸入進行非線性變換。 接下來，它使用其獲得的知識來創建輸出或統計模型。 它將繼續迭代，直到其輸出達到可接受水平的準確度。 因此，數據需要經過許多處理層才能精煉和準確。

應用：深度學習在各個領域都有廣泛的應用，非常有利於數據科學家輕鬆快速地收集、解釋和分析海量數據。 它的一些應用是人臉識別、語音識別、無人駕駛汽車中的視覺、虛擬助手等。

神經網絡架構

神經網絡是深度學習的一部分，受到人類大腦結構的啟發。 它們是一個複雜的人工神經元網絡，可以處理多個輸入以產生一個輸出。 神經網絡模仿人類的大腦行為來解決複雜的問題。 它們用於自適應控制、預測建模、回歸分析、模式識別、數據處理和可訓練應用程序。

在這種架構中，輸入數據通過堆疊的不同層人工神經元產生輸出。

應用：神經網絡還可以在營銷、醫療保健等各個領域找到應用。 例如語音識別、車輛控制、國際象棋或賽車等遊戲、序列和模式識別、醫療診斷、數據挖掘、金融應用程序、電子郵件垃圾郵件過濾等。

大數據和分佈式計算

人工智能中的預測和數據分析涉及大量需要更高計算資源的數據集。 使用單個系統來實現這種計算可能還不夠。 因此，大數據和分佈式計算等概念很有幫助。

• 大數據是一種涉及有效提取、管理和分析大量數據的技術。 該數據需要大量計算資源並提供出色的統計能力。 它用於用戶行為分析、預測分析和其他涉及大型數據集的分析需求。
• 分佈式計算是計算機科學的一個分支，涉及分佈式系統，其組件位於各種聯網計算機上，通過交換消息來協調和傳達它們的動作。 它的應用是多人在線視頻遊戲、點對點（P2P）應用等。

因此，如果您想在 AI 領域擁有輝煌的職業生涯，那麼使用這些技術提升自己的技能會有所幫助。 大數據和分佈式計算可以幫助您開發基於人工智能的最先進的產品和服務。 您還可以獲得有關 Hadoop、Apache Storm、Spark 和 Flink 等框架的知識。

信號處理技術

信號處理是組織可能在專業人員中尋找的另一項期望技能。 機器學習涉及特徵提取以將像素值轉換為一些有意義的信息。 要實現這一點，您必須知道如何使用信號處理技術解決問題。 它可能包括時頻分析、卷積、傅里葉分析和其他 AI 概念。

信號處理是電氣工程的一個子領域，強調分析、合成和修改信號，如圖像信號、聲波和其他科學測量。 這些技術提高了存儲效率、傳輸、質量並檢測信號中的某些成分。

應用：信號處理的應用包括語音識別和圖像理解等特徵提取、音樂或語音表示中的音頻信號處理、計算機和數碼相機中的圖像處理、運動圖像中的視頻處理、無線通信以及圖像等源編碼技術壓縮、視頻壓縮和音頻壓縮。

外殼腳本

Shell 腳本是指由稱為 Unix shell 的命令行解釋器運行的計算機程序。 腳本語言涉及各種 shell 腳本方言。 shell 腳本執行的一些常見操作是文件操作、打印文本和程序執行。

Shell 腳本是用於模式識別的人工智能的另一個重要組成部分。 當您在 AI 領域發展事業時，您將達到大多數 AI 數據處理都在基於 Linux 的機器上進行的地步。 因此，如果您不熟悉 UNIX 工具和操作以及 SSH、grep、find、awk、sort、tr、cut 等命令，那麼使用 AI 功能將具有挑戰性。

因此，學習 shell 腳本並掌握這些主題的竅門以便與基於 Linux 的工具和操作很好地配合使用會很棒。 您還可以了解不同的 shell，例如 KornShell、Powershell、Perl-like shell、Z shell 等。

聚類分析

聚類分析是對對象進行聚類或分組的任務。 這樣做的方式是，一組中的對像比另一組中的對象更相似。

聚類可以通過不同的算法來完成，這些算法在它們的組成部分和找到它們的效率方面有所不同。 鑑於它在各個領域的廣泛使用，您可以學習這種聚類技能並開始在人工智能領域建立自己的職業生涯。 它將為您提供更廣闊的視野，您可以為各個行業和企業開發創新技術。

應用：它用於模式識別、信息檢索、圖像分析、數據壓縮、圖像分析、序列分析、機器學習和計算機圖形學等應用的探索性和統計數據分析。 在計算機科學中，聚類用於軟件開發、異常檢測、自然語言處理等。 它的其他應用包括醫療、營銷、商業、搜索結果分組、犯罪分析、教育等等。

因此，如果您想在人工智能領域建立職業生涯，上述所有討論都是您需要掌握的技術技能。

但這不是它。

即使你對這些技術和技術技能有深入的了解和專業知識，如果你不能正確實施它們，它也幾乎不會被使用。 這就是軟技能發揮作用的地方。

軟技能

軟技能在您職業生涯的每個部分都是必要的。 您必須具備所需的人際交往能力，才能有效地工作、輕鬆管理一切、正確地將知識應用到您的任務中，並與他人進行良好的協作。

軟技能將幫助您將您的想法正確地傳達給您的團隊、利益相關者和您與之交流的其他人。 您還可以快速做出更好的決策，從而使您的項目和整個團隊受益。

因此，讓我們談談您必須培養的一些基本軟技能，以成為更好的專業人士，無論您的專業知識和知識水平如何。

溝通

每個職業都需要溝通技巧。 這意味著能夠在傳遞信息時使用適當和合適的語氣以及肢體語言清晰準確地向他人傳達您的想法。

你需要成為一個良好的溝通者，這樣你才能毫不費力地與你的經理、同事或客戶交流你的創新想法。 但是，如果您缺乏溝通技巧，您可能會覺得難以傳達您的信息並解釋您想要什麼。

結果，您的同行將無法理解您的信息，並且可能會在特定點上感到困惑。 並且您的想法可能不會僅僅因為您無法正確傳遞信息而被考慮。

所以，如果你能提高你的溝通技巧，那將會很有幫助。 您可以與您的朋友、家人或同事一起練習，也可以參加課程以提高您的技能。 你練習得越多，你就越能提高溝通技巧。

學習商務溝通的基礎知識，以確保您在傳遞信息時使用正確的詞語和正確的語氣。 您還可以學習手部動作、肢體語言和適當的手勢，以便與他人進行有效溝通。 此外，如果您與國際客戶打交道，您可以學習多種語言。 這將是一個獎勵。

做決定

決策能力非常重要。 您必須能夠在正確的時間做出正確的決定，以使您的團隊和項目免受任何傷害或麻煩，並確保您的項目取得成功。

AI項目涉及大量的分析技能、統計和預測，你必須能夠做適合你的項目和團隊中每個人的事情。 您必須具備良好的管理技能，這將有助於您做出決策。 它需要敏銳、牽強的頭腦、專注力和對細節的關注。

此外，如果您做出某些決定，您必須能夠計算風險和挑戰。 您還必須了解某些決定的後果以及它們如何影響您的團隊和項目。 因此，您的所有決策都必須以能夠最大限度地提高項目的生產力和成功率的方式做出，確保您的客戶和客戶滿意，同時將風險降至最低。

分析思維

分析思維是所有人工智能專業人士必備的軟技能。 您必須能夠理解並感受到用戶可能面臨的問題並提出有效的解決方案。

人工智能專業人士必須具備出色的解決問題能力、分析思維和好奇心，才能了解更多、學習更多、實施更多。 它將幫助您開發可以解決問題的創新想法和計劃，並構建可以造福於人們的尖端技術。 您還必須渴望使用新技術和工具來提升自己的技能，以便在規劃和開發時為您提供幫助。

創造力

創造力是人工智能專業人士必須具備的一項苛刻技能。 如果需要，您必須設計獨特的想法並跳出框框思考。 事實上，如今，它在各個領域都是一項備受追捧的技能。 如果你是一名人工智能專業人士，你必須擁有它。

人工智能專業人士必須以創造性的方式以簡單、有效和可行的方式解決問題。 它將幫助您開發獨特的產品和服務，並使它們對用戶有用。

結論：人工智能專業人士的未來

根據 LinkedIn 的數據，儘管由於大流行而出現嚴重的情況，但自 2019 年以來，招聘 AI 專業人士的人數增加了 32%。 隨著對 AI 驅動的應用程序和服務的需求不斷增加，這種增長繼續激增。

CNBC 的一份報告指出，數據科學家的工資中位數為 100k-130k 美元，而 AI 工程師的工資中位數為 124k-150k 美元。 因此，人工智能專業人士的未來似乎一片光明。 如果你對這個領域感興趣，現在是時候圍繞它開始你的職業生涯了。 你可以成為數據科學家、人工智能工程師、機器學習工程師、商業智能開發人員，並在人工智能領域從事其他相關工作。

因此，開始在 AI 領域建立您的職業生涯，並發展上面討論的技術和非技術技能。 他們將幫助您順利開始您的職業生涯，並確保您以最快的速度前進。

一切順利！

您可能還對學習 AI 的在線課程感興趣或
學習數據工程基礎知識的在線課程。