AI プロフェッショナルに必要な需要の高いスキル トップ 14

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、ほぼすべての分野に影響を与えているテクノロジー領域で最も求められているスキルの 1 つであるのも不思議ではありません。

組織は AI を急速に活用して、生活の質を向上させ、業務運営をより効率化し、複雑さを軽減できる便利な最先端のアプリケーションやサービスを構築しています。

結局のところ、AI の需要は増加し続けています。 SEMrush によると、世界の AI 市場は 2025 年までに 1,906 億 1,000 万ドル に達すると予想されています。

したがって、AI 分野でキャリアを築きたいのであれば、今が始めるのに最適な時期です。これにより、より幅広いキャリアの見通しが得られ、世界中の組織と協力してエキサイティングなプロジェクトに取り組むことができます。ただし、そのためには、技術的および非技術的な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学習してスキルアップできる、AI で需要の高いスキルをいくつか紹介します。

始めましょう。

技術的なスキル

AI の分野でキャリアを積むには、専門家が強力な基盤を提供するためにいくつかの技術スキルを習得する必要があります。それでは、こ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 分野でのキャリアを目指す場合は、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、深層学習などの専門知識が必要です。

ドメインの知識があると、対処する必要があるリスクや課題を含む業界をより深く理解できるようになります。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、生活を改善し、ビジネスをサポートできる AI 対応テクノロジーや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なければなりません。

• Python: Python は、そのシンプルさ、コードの信頼性、実行の高速性により、AI と機械学習で広く使用されています。これは複雑なアルゴリズムを作成するのに役立ち、必要なコードは最小限です。高度なコンピューティングおよび科学技術計算用の既製のライブラリが多数付属しています。
• Java: Java は、マッパーとリデューサー、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 セットを収集および整理し、ML および統計関数を適用し、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 AI で使用され、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します。これを使用して、オペレーティング システム、ブラウザ、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、コンピューター 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、組織は複数のスキルを持つプロフェッショナルを重視するため、複数の言語を学ぶことができれば、より多くの貢献ができるため、さらなる利点となります。

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についても理解する必要があります。これにより、高品質のコードをより高速に作成できるようになります。 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 、研究者が高度な ML を活用したアプリケーションを簡単に開発できるようにする、包括的かつ柔軟なツール、コミュニティ リソース、ライブラリのセット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す。
• SciPy は、 科学および数学の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。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的演算に使用される 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、ML および統計モデリング ツールが多数含まれています。

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。 AI の問題を効率的に解決するには、数学的知識に加えて、強力な分析スキルと問題解決スキルが必要になるのはこのためです。

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しい。これらのスキルを利用して問題を解決し、要件に基づいた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: AI と ML で輝かしいキャリアを積みたいなら、統計も習得する必要がある重要な科目です。これにはデータの収集、解釈、分析が含まれます。これはデータ 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 をスムーズに始めるには、確率と確率分布に関する適切な知識が必要です。判別モデルや生成モデル、サポートベクターマシンなどで使用できます。
• グラフ: AI では、グラフを見て、グラフが何を伝えているかを理解する方法を知ることが必要です。これは AI に不可欠な部分であり、さまざまなグラフを確認してデータを分析することに常にさらされています。

機械学習

機械学習 (ML) は人工知能のサブセットです。これは、データを使用し、経験を通じて学習し、改善することができるコンピューター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 はコンピューターやシステムがインテリジェントに動作できるようにするため、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ることを教え、リアルタイムのタスクや問題でその可能性を実装するプロセスです。

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。コンピューターの助けを借りて正確な予測を行うための計算統計学にも関連しています。 ML の日常的な例としては、検索エンジンの提案が挙げられます。

ディープラーニング

ディープラーニングは機械学習とデータサイエンスの一分野であり、人間が特定の知識を得る方法を模倣します。これには予測分析と統計が含まれており、さまざまなレイヤーを活用して音や画像からより深い特徴を取得します。レイヤーが高くなるほど、ディテールは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が増す階層に配置されています。ここで、各アルゴリズムは入力に対して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反復を続けます。したがって、データを精製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が多数存在します。

用途 : ディープラーニングはさまざまな分野で幅広い用途があり、データサイエンティストにとって、膨大なデータ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には、顔認識、音声認識、自動運転車の視覚の実現、仮想アシスタントなどがあります。

ニューラルネットワークアーキテクチャ

ニューラル ネットワークは深層学習の一部であり、人間の脳の構造からインスピレーションを受けています。これらは複雑で、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 ネットワークは人間の脳の動作を模倣して、複雑な問題を解決します。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、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て出力を生成します。

応用 : 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応用されています。例としては、音声認識、車両制御、チェスやレースなどのゲームプレイ、シーケンスおよびパターン認識、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 における予測分析とデータ分析には、より多くの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。この種の計算を実行するために単一のシステムを使用するだけでは十分ではない可能性があります。したがって、ビッグ データや分散コンピューティングのような概念が役立ちます。

• ビッグデータとは、 膨大なデータを効率的に抽出、管理、分析する技術です。このデータは大量の計算リソースを必要とし、優れた統計能力を提供します。ユーザー行動分析、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に使用されます。
• 分散コンピューティングは、 ネットワークに接続されたさまざまなコンピューター上にコンポーネントが配置され、メッセージを交換することでアクションを調整および伝達する分散システムを含むコンピューター サイエンスの一分野です。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 分野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でスキルを向上させると役立ちます。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。 Hadoop、Apache Storm、Spark、Flink などのフレームワークについての知識も得ることができます。

信号処理技術

信号処理も、組織が専門家に求めるもう 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。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らなければなりません。これには、時間周波数解析、畳み込み、フーリエ解析、その他の AI 概念が含まれる場合があります。

信号処理は電気工学のサブ分野であり、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、変更に重点を置いています。これらの技術は、記憶効率、伝送、品質を向上させ、信号内の一部の成分を検出します。

用途: 信号処理の用途としては、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、コンピュータやデジタルカメラでの画像処理、動画でのビデオ処理、無線通信、画像などのソースコーディング技術などがあります。圧縮、ビデオ圧縮、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、プログラムの実行などがあります。

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 のキャリアを進めると、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、UNIX ツールや、SSH、grep、find、awk、sort、tr、cut などの操作やコマンドに慣れていない場合、AI 機能を扱うのは難しいでしょう。

したがって、シェル スクリプトについて学び、Linux ベースのツールや操作で適切に機能するためにこれらのトピックのコツを掴むことは素晴らしいことです。 KornShell、Powershell、Perl 風のシェル、Z シェルなどのさまざまなシェルについて学ぶこともできます。

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、コンポーネントの点とコンポーネントを効率的に見つける方法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、人工知能の分野でキャリアを築き始めることができます。これにより視野が広がり、さまざまな業界やビジネス向けの革新的なテクノロジーを開発できるようになります。

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に使用されます。コンピューター 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、自然言語処理などに使用されます。その他のアプリケーションには、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、教育などがあります。

したがって、上で説明したものはすべて、人工知能でキャリアを築きたい場合に習得する必要がある技術スキルでした。

しかし、それだけではありません。

これらの技術や技術について深い知識や専門知識を持っていても、それを適切に実装できなければほとんど役に立ちません。ここでソフトスキルが活躍します。

ソフトスキル

ソフトスキルは、職業上のあらゆる段階で必要です。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、他のユーザーとうまく共同作業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、関係者、コミュニケーション相手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、より適切な意思決定を迅速に行うこともできます。

そこで、専門知識や知識レベルに関係なく、より優れたプロフェッショナルになるために開発する必要がある重要なソフト 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どのような職業においても常に望ましいものです。これは、メッセージを伝える際に、適切かつ適切な口調とボディランゲージを使用して、自分のアイデアを他の人に明確かつ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チームメイト、クライアントに難なく伝えることができるよう、優れたコミュニケーション能力が必要です。しかし、コミュニケーションスキルが欠けていると、自分のメッセージを伝えたり、自分の言いたいことを説明したりすることが難しくなるかもしれません。

その結果、同僚はあなたのメッセージを理解できず、特定の点で混乱する可能性があります。そして、メッセージを正しく伝えられなかったというだけの理由で、あなたのアイデアは考慮されない可能性があります。

ですので、コミュニケーションスキルを磨いていただけると助かります。友人、家族、同僚と一緒に練習したり、スキルを向上させるためのコースに参加したりできます。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。

ビジネス コミュニケーションの基本を学び、メッセージを伝えるときに正しい言葉と正しい口調を使用できるようにします。また、他の人と効果的にコミュニケーションをとるための手の動き、ボディランゲージ、適切なジェスチャーを学ぶこともできます。さらに、海外の顧客と取引する場合は、複数の言語を学ぶこともできます。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害やトラブルから救い、プロジェクトを確実に成功させるためには、適切なタイミングで適切な意思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、予測が必要となるため、プロジェクトとチームの関係者全員に適したことを実行できなければなりません。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、鋭敏で常識を超えた思考、集中力、細部への観察眼が必要です。

さらに、何らかの決定を下す場合のリスクと課題を計算できなければなりません。また、特定の決定がもたらす結果と、それがチームやプロジェクトにどのような影響を与える可能性があるかも知っておく必要があります。したがって、すべての意思決定は、リスクを最小限に抑えながら、プロジェクトの生産性と成功を最大化し、クライアントと顧客が確実に満足できるような方法で行われなければなりません。

分析的思考

分析的思考は、すべての AI 専門家にとって必須のソフト スキルです。ユーザーが直面する可能性のある問題を理解し、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、そしてより多くを知り、より学び、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開発するのに役立ちます。また、計画と開発の際に役立つ新しいテクノロジーやツールを使って自分自身のスキルを向上させることに熱心でなければなりません。

創造性

創造性は、AI 専門家が持つ必要のあるスキルです。ユニークなアイデアを考案し、必要に応じて既成概念にとらわれず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。あなたが AI の専門家であれば、それを持っている必要があります。

AI の専門家は、簡単、効果的、実現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。ユニークな製品やサービスを開発し、ユーザーにとって役立つもの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 専門家の雇用は 2019 年以来 32% 増加しました。そして、AI を活用したアプリケーションやサービスの需要が高まるにつれて、この成長はさらに加速し続けています。

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 万米ドル であるのに対し、AI エンジニアの平均給与は 12 万 4,000～15 万米ドルです。したがって、AI 専門家の未来は明るいように思えます。この分野に興味があるなら、今がその分野でキャリアを築き始める時期です。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 に関連するその他の仕事に就くこともできます。

したがって、AI 分野でキャリアを構築し始め、上記で説明した技術的スキルと非技術的スキルを開発してください。これらは、キャリアをスムーズにスタートさせ、最大速度で確実に前進できるようサポートします。

ではごきげんよう！

AI を学ぶためのオンライン コースや
データ エンジニアリングの基礎を学ぶオンライン コース。