機械学習と人工知能は、今日のデジタル時代におけるビジネスの運営方法を変革する可能性を秘めた 2 つの主要なテクノロジーです。 彼らはすでに、IT、フィンテック、ヘルスケア、教育、運輸・物流、製薬などのさまざまな業界に破壊的影響を与えています。 企業は、組織にとって最大限の価値を引き出すために、このトレンドのテクノロジーの波にますます適応しています。
企業がこの強力なテクノロジーを業務システムに統合できるよう支援できる、熟練した AI および ML の専門家の需要が高まっています。 その範囲が広いため、専門家やソフトウェア エンジニアは、さまざまな AI および ML コースを通じてスキルを向上させ、最も需要の高い ML または AI の職務に就くことができます。 キャリア ステージに基づいて、ML エンジニアリング スキルを訓練するさまざまな認定コースから選択できます。
この有望な分野で有利なキャリアを築きたい場合は、この職業で有利なスタートを切るための特定の技術的およびソフト スキルを開発する必要があります。 の ハイデラバードでの人工知能コース AI 求人市場でトレンドになっている最新のツールとテクノロジーをカバーします。 IBM の専門家と協力して設計されており、職務で成功するために必要なスキルを身につけることができます。
人工知能と機械学習の専門家になるために必要なスキル
現在の雇用市場で必要とされる人工知能のスキルについては、専門家の間で多くの議論が行われています。 機械学習と人工知能に関する主要な技術スキルとソフト スキルについては、以下で詳しく説明します。
1. プログラミング言語
ML または AI のプロフェッショナルとして成功するには、まず Python、R、Java などのプログラミング言語をしっかりと理解する必要があります。さまざまなクラウド コンピューティング ツールを使用するため、これは必須の基礎となります。 各プログラミング言語には、AI および ML テクノロジーで採用するための仕様があります。 たとえば、AI はコードの信頼性と高速な実行のために Python を広く使用しています。 Java は、検索アルゴリズム、ニューラル ネットワーク、ML ソリューションに役立ちます。 R は数値解析と統計計算に役立ちます。
2. 数学と統計
数学と統計をしっかりと理解すると、論理的推論と分析的思考の高度なスキルが身に付きます。 AI の専門家として、アルゴリズムと応用数学に幅広く取り組む必要があります。 AI の専門家は、論理的推論を使用して過去の経験から学習するマシンを構築します。 統計はデータを収集、分析、解釈するための鋭い能力をもたらしますが、数学は数値とそれらが形成するパターンの関係を理解するのに役立ちます。 統計、微積分、線形代数の専門知識は、人工知能のキャリアを伸ばす上で確実なアドバンテージとなります。
3. ニューラルネットワークアーキテクチャ
ML は、人間のコーディング能力の範囲を超えた複雑なタスクを解決するために使用されます。 これには、ニューラル ネットワークや深層学習手法を使用して、明示的にプログラムすることなく、データから学習するようにマシンやコンピューター システムをトレーニングすることが含まれます。 AI の専門家は、翻訳、音声認識、画像分類などの問題に対処する最も正確な方法であるニューラル ネットワークを扱います。評判の高い教育プラットフォームの機械学習認定資格を取得すると、ニューラル ネットワークとディープ ラーニングのニュアンスを適切に訓練できます。
4. データサイエンスとデータ分析
AI 専門家にとって主に求められているスキルは、高品質のデータ管理です。 AI プロフェッショナルの周囲には大量のデータセットが存在します。 AI モデリングで使用する前に、データを収集して分類できる必要があります。 この重要なスキルにより、ML および AI の専門家は、AI 結果の品質に悪影響を与える可能性のある誤ったデータ ソースを正確に排除できます。 熟練した AI データ アナリストになるには、組織のデータから最大の価値を引き出すための強力な分析スキルと批判的思考スキルを身に付ける必要があります。
5. 強力な問題解決スキル
このスキルがなければ、人工知能と機械学習の成長分野で成功することはできません。 機械学習エンジニアは、毎日さまざまな問題に遭遇するでしょう。 強力な問題解決能力は、これらの障害を効率的かつ迅速に乗り越えるのに役立ちます。 したがって、企業は、認定された ML プロフェッショナルを求めています。これは、必要な職務に適したトレーニングを受けていることを示すためです。
6. 鋭い対人スキルとコミュニケーションスキル
AI 実践者として、さまざまな部門の人々と協力して作業することになります。 さらに、発見したことや重要な洞察を会社の経営チームや関係者と共有する責任もあります。 したがって、人工知能の分野でキャリアを成功させるには、強力なコミュニケーションスキルを持っていることが必須です。
7. ドメインの知識
自分の業界についての知識が増えるほど、職場で有利になります。 AI と ML の最新のテクノロジーと知見を最新の状態に持っていれば、それらを活用して会社の目標を最も効果的に達成できます。 オンラインの人工知能と機械学習のコースを継続的に受講することの大きな利点は、AI と ML の最新の発見を常に最新の状態に保つことができることです。
8. 意思決定とリーダーシップのスキル
AI 実践者はサイロで単独で作業するのではなく、チームのメンバーとして作業するため、強力なリーダーシップ スキルを備えている必要があります。 これにより、チームのパフォーマンスを分析し、リソースを賢く割り当てる戦略を策定し、全体的な生産性を向上させることができます。 AI チームのリーダーとして、あなたには、技術的および非技術的なさまざまな決定の影響を比較検討する責任もあります。 AI マシンはほとんどの意思決定を独立して行うことができますが、倫理の要素を含め、その選択の結果に責任を負うかどうかはユーザー次第です。
人工知能のキャリア
スキルを向上させ、AI 分野での仕事を探そうとする専門家にとって、キャリアの可能性は非常に大きくなります。 認定された人工知能エンジニアは、以下の収入を得る可能性があります。 70万ルピー 毎年。 インドの ML エンジニアの平均年収は 60万ルピー。
現在トレンドの人工知能の仕事には次のようなものがあります。
- 機械学習エンジニア
- ロボット科学者
- データサイエンティスト
- AIデータアナリスト
- ビジネスインテリジェンス開発者
- ビッグデータエンジニア
- 機械学習エンジニア
- コンピュータビジョンエンジニア
結論
AI と ML は今後何年にもわたって存在し、組織のワークフロー方法論を破壊することは間違いありません。 AI スキルを活用する認定プロフェッショナルの需要は高く、さまざまな業界で AI に関する魅力的な仕事に就くことができます。 AI と ML の新たなスキルを開発することで、将来の有望なキャリアが保証されます。