人工知能エンジニアになる方法は?未来へのロードマップ

この記事では、業界での役割と給与を備えた人工知能エンジニアになるための正しい道とスキルを紹介します。

それは秘密ではありません またはAIは新たな技術トレンドです。ガートナーのレポートによると、人工知能は 230万 2020年までの仕事、 180万 それは排除されます。 AIスキルを持つ人の需要が過去数年間ですでに倍増しているため、雇用の伸びはすでに業界に殺到しています。したがって、この記事では、次のパスについて説明します。 人工知能エンジニアになる方法 次の順序で:

人工知能とは何ですか?

AIは、機械が人間の行動を模倣できるようにする技術です。人工知能は、視覚、音声認識、意思決定、言語間の翻訳など、通常は人間の知能を必要とするタスクを実行できるコンピューターシステムの理論と開発です。





場合 あなたが私に尋ねる、AIは私たちによってプログラムされた機械によって行われる人間の知性のシミュレーションです。マシンは、途中で必要に応じて推論し、自己修正を行う方法を学習する必要があります。

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人工知能エンジニアは誰ですか?

人工知能エンジニアは、アルゴリズム、ニューラルネットワーク、およびその他のツールを使用して、何らかの方法で人工知能の分野を進歩させます。これらの専門家は、たとえば、さまざまな業界でさまざまなタイプの人工知能に取り組むことができます。



  • 健康管理
  • 小売

人工知能エンジニアは、人工知能の問題や技術に取り組んでいる人です。エンジニアは、さまざまなセットアップがさまざまな機能に焦点を当てている、弱い人工知能または強い人工知能を含むプロジェクトから選択することもできます。それは別の議論のトピックです。今、そこに到達する方法はたくさんあります。それでは、人工知能エンジニアになる方法を見てみましょう。

人工知能エンジニアになる方法

1。 さて、基本から始めると、稼ぐ必要があります 学士号 最初。次の領域またはサブジェクトのいずれかからのものである可能性があります。



  • コンピュータサイエンス
  • 数学
  • 情報技術
  • 統計学
  • ファイナンス
  • 経済

2.2。 次のステップはあなたの微調整です 技術的なスキル 。ここで注意すべき重要なことは、AIエンジニアになるためには、プログラミングだけでなく、ソフトウェア開発の技術と実践にも長けている必要があるということです。彼らは、以下のトピックについて理論的にも実際的にも知識がある必要があります。

  • ソフトウェア開発ライフサイクル
  • モジュール性、OOPS、クラス
  • デザインパターン
  • 統計と数学
  • 機械学習
  • ディープラーニングとニューラルネットワーク
  • 電子工学、ロボット工学、および計装(義務ではない)

3.3。 技術的なスキルとは別に、持っている必要があります ビジネススキル 成功する人工知能エンジニアになる方法を計画している間、人は所有しなければなりません。これらのスキルには次のものがあります。

  • 分析的問題解決
  • 効果的なコミュニケーション
  • 創造的思考
  • 業界知識

四。 現在、これらのスキルは、練習を通じて、または 修士号 。 AIは今日の世界で新たに出現したトピックであるため、最近の多くの発見や研究が進行中であり、それらはあなたの論文に役立つ可能性があります。データサイエンス、機械学習、またはコンピュータサイエンスの修士号を取得することをお勧めします。

別のオプションは行くことです 業界認定 ために 、 または 。 これはあなたの履歴書に多くの価値を追加し、理論的にも実際的にもトピックの深い知識を得るのに役立ちます。これにより、他の競合他社よりも優位に立つことができます。

必要なスキル

人工知能エンジニアになる方法のロードマップでは、いくつかの技術的スキルとビジネススキルが必要であることがわかりました。それらのスキルを詳しく見てみましょう。技術スキルから始める:

技術的なスキル

  • プログラミング言語(R / Java / Python / C ++)

クラスとデータ構造をしっかりと理解することが重要であるだけでなく、プログラミング言語に長けている必要があります。

時々 十分ではありません。多くの場合、速度を向上させるためにハードウェアを活用する必要があるプロジェクトに遭遇します。基本的なアルゴリズム、クラス、メモリ管理、リンクに精通していることを確認してください。

  • 線形代数/微積分/統計

行列、ベクトル、および行列の乗算に精通している必要があります。導関数と積分を理解している場合は、明確にする必要があります。統計はたくさん出てくるでしょう。

少なくとも、ガウス分布、平均、および標準偏差に精通していることを確認してください。次のようなモデルを理解するには、確率をしっかりと理解する必要があります。

  • ガウス混合モデルと
  • 隠れマルコフモデル
  • 応用数学とアルゴリズム

アルゴリズム理論をしっかりと理解し、アルゴリズムがどのように機能するかを知ることは非常に重要です。最急降下法、凸最適化、ラグランジュ、二次計画法、偏微分方程式、総和などの主題を理解する必要があります。

あなたがしばらくそれから離れていたならば、このすべての数学は最初は恐ろしいように見えるかもしれません。はい、機械学習と人工知能は、フロントエンド開発のようなものよりもはるかに数学を多用します。

  • 言語、オーディオ、ビデオ処理

仕事の2つの主要な領域を組み合わせます。言語学とコンピュータサイエンス、そしてチャンスは、ある時点で、テキスト、オーディオ、またはビデオのいずれかで作業することになるでしょう。

そのため、Gensim、NLTKなどのライブラリ、およびword2vec、Sentimental Analysis、Summarizationなどの手法を適切に制御する必要があります。

  • ニューラルネットワークアーキテクチャ

人間が直接コーディングするには複雑すぎるタスク、つまり実用的でないほど複雑なタスクには、機械学習が必要です。ニューラルネットワークは、翻訳、音声認識、画像分類など、AI部門で非常に重要な役割を果たす多くの問題に取り組む最も正確な方法です。

これらの技術スキルとは別に、1人の成功したAIエンジニアになるために必要な特定の非技術スキルまたはビジネススキルがあります。それでは、この「人工知能エンジニアになる方法」の記事を続けて、非技術的スキルとはどういう意味かを正確に理解しましょう。

ビジネス/非技術的スキル

  • コミュニケーション

この分野の専門知識がほとんどまたはまったくない人に、MLとAIの概念を説明する必要があります。また、電気やロボット工学の人々から学ぶ必要があるかもしれません。コミュニケーションはこれらすべてをはるかに簡単にするでしょう。

  • 創造的かつ批判的思考

AIエンジニアは、数値、傾向、データを確認し、その結果に基づいて新しい結論に達する必要があります。確立されたビジネス慣行に疑問を投げかけ、AIへの新しいアプローチをブレインストーミングします。

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AIの台頭が興奮であろうと不安であろうと、ロボットは何らかの形でとどまるためにここにいます。この新しいテクノロジーを独自の人間の精神の最強の特性と組み合わせることで、まだ十分に探求されていない可能性の世界が提供されます。

  • ラピッドプロトタイピング

うまくいくアイデアを見つけるには、できるだけ早くアイデアを繰り返すことが必須です。機械学習では、これは適切なモデルの選択からA / Bテストなどのプロジェクトでの作業まですべてに当てはまります。特に3Dモデルを使用している場合は、3次元コンピューター支援設計を使用して物理部品またはアセンブリの縮尺モデルをすばやく作成するために使用される一連の手法を実行する必要があります。

  • 業界知識

そこにある最も成功した人工知能プロジェクトは、本当の問題点に対処するものになるでしょう。どちらの業界で働いているか。その業界がどのように機能し、ビジネスにとって何が有益になるかを知っておく必要があります。

人工知能エンジニアがビジネスの洞察力と成功するビジネスモデルを構成する要素のノウハウを持っていない場合、これらすべての技術スキルを生産的に導くことはできません。

さて、これらのスキルを使えば、確かに人工知能エンジニアとしての仕事に就くことができますが、仕事をした後は、日常生活で何をするのかを正確に知る必要もあります。 AIエンジニアの主な役割と責任は次のとおりです。

役割と責任

一般的な専門知識のレベルに応じて、AIエンジニアは次のようになります。

  • データサイエンスプロトタイプの研究と変換
  • 適切なMLアルゴリズムとAIツールの調査と実装
  • 要件に応じて機械学習アプリケーションを開発する
  • 電気技師およびロボット工学チームとの協力
  • 適切なデータセットとデータ表現方法を選択する
  • 機械学習/ AIテストと実験を実行する
  • 必要に応じてシステムをトレーニングおよび再トレーニングします
  • フィールドの開発に遅れないようにする

給与動向と採用企業

による 確かに 人工知能エンジニアの平均給与は 110,000ドル 年間、最低でも 105,244ドル と最大 144,611ドル。 「人工知能エンジニアになる方法」の最後のセクションに移動して、どの企業が これらの専門家を雇う

最高のAI人材を採用している企業は、Argo AIのような新興企業から、IBMのような大手テクノロジー企業まで多岐にわたります。 Glassdoorによると、これらは過去1年間で最高のAI人材を採用した主要な雇用主です。

以上で、この記事は終わりです。人工知能エンジニアのプロフィールと、この仕事をユニークなものにするために必要な正しい道と必要なスキルセットについてのアイデアをお持ちいただければ幸いです。人工知能エンジニアになる方法がわかったので、Edurekaの

Edurekaの機械学習エンジニアマスタープログラムを使用すると、教師あり学習、教師なし学習などの技術に習熟できます。 そして 自然言語処理。これには、ディープラーニング、グラフィカルモデル、強化学習など、人工知能と機械学習の最新の進歩と技術的アプローチに関するトレーニングが含まれます。

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