2023年に就職するために持っているべきトップ10のAIスキル

2023年就職のためのトップ10のAIスキル

人工知能（AI）は、最も高いパフォーマンスを発揮し、機会が豊富な技術分野の一つです。現在のスキルに関係なく、AIの仕事に就くことは容易ではありません。特に、採用担当者は熟練した候補者を常に求めています。アップスキルやキャリアチェンジの可能性は広く簡単に提供されています。したがって、トップのAIスキルを持つ候補者になるための道のりには、情熱と努力が必要です。この記事では、トップクラスの分野について説明し、AIスキルを構築して、1級のAI企業の潜在的な候補者になるための方法を紹介します。

AIスキルとは何ですか？

AIスキルは、人工知能ソリューションの設計、開発、実装に必要なさまざまな能力と専門知識を包括しています。これらのスキルには、Pythonなどのプログラミング言語の熟達、機械学習アルゴリズム、ニューラルネットワーク、自然言語処理、データ前処理、データ可視化、強化学習、データ分析、問題解決、倫理的考慮などが含まれます。AIスキルにより、プロフェッショナルは学習、適応、人間の知性のようなタスクを実行できるインテリジェントシステムを作成することができます。これにより、さまざまな産業で技術が進化します。

トップ10のAIスキル

以下は、トップ10のAIスキルとそのサブセクションのリストです：

1. AIの分野の理解
2. プログラミング言語の熟達
3. 機械学習のマスタリー
4. データ前処理と分析
5. ディープラーニングとニューラルネットワーク
6. 自然言語処理（NLP）のスキル
7. コンピュータビジョンの熟達
8. AI倫理とバイアスの認識
9. クラウドとAIの展開
10. 継続的な学習と適応

AIの分野の理解

人工知能は、さまざまな分野から成る多様なプラットフォームを指します。各分野は、人間の知識と行動を機械に模倣する異なる機能を持っています。AIの応用は、自動車、航空宇宙工学、バイオテクノロジー、バイオインフォマティクス、ヘルスケアなどのさまざまな産業で見つかります。

• 「死ぬ前に試してみる必要がある9つの最高のAIウェブサイト」
• 『協力の力：オープンソースプロジェクトがAIを進化させる方法』
• 物体検出評価指標の概要

AIの専門分野において、基本的な概念から高度なレベルまで理解を深め、AIスキルをカスタマイズしてください。主要なAIの分野のいくつかは次のとおりです：

1. 機械学習：人工知能の基盤となる分野であり、データから学習し、時間とともに特徴を向上させるためのアルゴリズムを扱います。
2. 自然言語処理（NLP）：人工知能の分野であり、機械が人間の言語を模倣し解釈することを可能にします。
3. ロボティクス：人工知能をエンジニアリングとリンクさせ、自律的に機能するモデルや機械を生成します。
4. コンピュータビジョン：視覚情報を認識し理解するのに役立つ人工知能です。

プログラミング言語の熟達

AIでは、アルゴリズムの生成やモデルの設計に特化したいくつかのプログラミング言語があります。プログラミング言語の能力により、機械が視覚化、吸収、反映することができ、インテリジェントシステムを実現します。

AIで使用されるさまざまなプログラミング言語は、次のようなさまざまなタスクに特化しています：

Python

Pythonは、そのシンプルさ、読みやすさ、多機能性から、現代の人工知能開発の中心となっています。Keras、PyTorch、TensorFlow、ScriptLearnなどのPythonで利用可能なAIライブラリやフレームワークの豊富なエコシステムが、複雑なモデルの開発を支配しています。これらのライブラリとフレームワークは、ニューラルネットワーク、データ分析、機械学習を主導しています。

Pythonを使用することで、ウェブスクレイピング、科学計算、スクリプト、金融モデルの作成、ウェブ開発、データ可視化、シミュレーションなど、さまざまなタスクを手軽に実行することができます。

無料のコースを探索し、データサイエンスとAIのためのPythonを学んでください。

R言語

Rは、AIの分野で広く使用されている別の重要なコンピュータ言語です。アナリストや研究者は、データサイエンスプロジェクトで広く使用しています。銀行、金融、ヘルスケアなどのさまざまな産業では、強力なR言語を使用してデータを可視化し、統計分析による意思決定に活用しています。

また、Rを使用したデータサイエンスの完全なチュートリアルも参照してください。

Julia

科学計算と人工知能の時代において、Juliaは性能と生産性のギャップを埋めるために台頭した言語です。多くのAI開発者、研究者、科学者が、シミュレーション、データ分析、機械学習で広く使用しています。さらに、この言語は使いやすく高速であり、数多くのAIプロジェクトに対する競争力を持っています。

チェックアウト：Juliaを使用したデータサイエンスの包括的なチュートリアル

機械学習マスタリー

機械学習（ML）は、コンピュータシステムがデータを学習し、時間とともにパフォーマンスを向上させるための人工知能のサブ分野です。それは学習の3つの異なる基本的な概念、つまり

教師あり学習

ラベル付きデータから学習に基づいて作成されたモデル。これは、データの回帰と分類に意図的に使用されます。たとえば、モデルは以前の情報に基づいて通話が詐欺かどうかを予測します。

教師なし学習

予め定義されたデータで動作するAIモデルで、相関関係やパターン認識を見つけます。たとえば、分類やカテゴリ分けのない地図。

チェックアウト：初心者のための教師あり学習対教師なし学習-クイックガイド

強化学習

環境の変化に基づいてAIモデルが学習し適応するMLパラダイム。他のものと同様に、強化学習はAIのスケール化の支援に役立ちます。たとえば、自動車は交通を観察し、適切な行動を最適化します。機械学習には、さまざまな機能に対応するいくつかの重要なアルゴリズムがあります。その中でも重要なものについて以下で説明します。

1. 決定木は、回帰とデータの分類において重要な役割を果たしています。たとえば、データのカテゴリ化や詐欺の検出に使用されます。
2. 人間の脳に影響を受けたニューラルネットワークは、画像、パターン、およびニューラル言語を認識および処理します。
3. サポートベクトルマシンアルゴリズムは、分離できないデータを分離し、画像認識、バイオインフォマティクス、市場予測などで広く使用されています。

機械学習は、以下の理由から人工知能の重要な部分として、さまざまな産業にサービスを提供しています：

1. 金融：データを観察し、知的な意思決定を行うAIの強化を可能にします。
2. 自動車産業：タスクを容易にし、環境の変更や修正に即座に適応します。
3. エンターテイメント/マーケティング：画像分類、顔認識、オブジェクト検出などの視覚情報の解釈に役立ちます。
4. 医療：患者データ分析に広く使用され、カスタマイズされた治療に対する明確な解決策を提供します。

データの前処理と分析

クリーンで整理されたデータは、完璧なAIプロジェクトの基盤であり、データセットに品質、正確性、信頼性をもたらします。データ処理と分析のために持っている必要のあるAIスキルには、次のものがあります：

1. データのクリーニング：不整合なデータの修正、補完、外れ値の検出と整理などの手法が含まれます。
2. データの変換：データのエンジニアリング、変数のエンコーディングなど、要件に基づいてモデルを変更する技術です。
3. データの正規化：正確性を損なうことなく、データセットを一貫した範囲にスケーリングまたは正規化することを意味します。一般的な例はzスコア正規化です。

パターン認識とデータ探索のための人気のあるデータ可視化ツールは次のとおりです：

1. Matplotlib：Python（プログラミング言語）でインタラクティブ、アニメーション、または静的な可視化を生成する柔軟なライブラリです。
2. Seaborn：統計グラフィックスをより魅力的にするための最適化されたユーティリティを提供します。

ディープラーニングとニューラルネットワーク

ディープラーニングは、人工知能で顕著に成長している機械学習の一分野であり、さまざまな領域の複雑な問題の解決に役立ちます。医療診断における画像解析、コンピュータビジョンの向上、詐欺の検出、ゲーム体験の向上などに最適です。

さらに、ニューラルネットワークアーキテクチャは、入力を受け取り、情報を分析・処理し、系統立てて反映する人間の脳に似ています。ディープラーニングには、次の3つのニューラルネットワークの層があります。

1. 入力層：処理する情報を受け取る層です。
2. 隠れ層：入力データの複雑な特徴を分離します。
3. 出力層：隠れ層から学習したデータを分類します。

有名なディープラーニングフレームワークには、次のものがあります：

1. PyTorch：デバッグと実験を容易にする動的な計算グラフを提供します。Facebook AI Labが開発しました。
2. TensorFlow：さまざまな機能とプラットフォームに適した調整可能なアーキテクチャを提供します。Googleが深層学習モデルの構築と理解のために開発しました。

自然言語処理（NLP）スキル

自然言語処理（NLP）は、機械が人間の言語を認識し、分析し、コミュニケーションを取るための重要なAIエンジニアのスキルです。このAIスキルは、テキストや感情分析、言語生成などのさまざまな分野で重要です。それは機械と人間の間の対話やコミュニケーションの源です。

個人は、次のようなNLPスキルを知っている必要があります。

1. トークン化：テキストをより小さな部分に分割してテキスト分析を進めるために重要です。
2. 品詞タギング：AIは名詞、動詞、形容詞などで文を分類します。これにより、単語の役割や文の文法について貴重な洞察を得ることができます。
3. 固有表現認識：テキスト内の組織の名前、個人の日付、場所などの認識を支援するために使用されます。

効果的なタスクパフォーマンスのためのNLPライブラリもあります。例えば

1. Natural Language Toolkit：NLPタスクのためのPython言語固有の人気のあるライブラリです。品詞タギング、固有表現認識、トークン化などのツールを提供しています。
2. spaCy：異なるNLP機能のための事前トレーニング済みモデルを提供する高速なライブラリです。

チェックアウト：2023年に知っておく必要のあるトップ13のNLPプロジェクト

コンピュータビジョンの熟達度

これはAIエンジニアに必要なスキルのもう一つです。コンピュータビジョンは、画像や動画から視覚的な統計情報を明らかにし、理解するのに役立つ人工知能の一部です。例えば、物体認識や画像の修正などです。

コンピュータビジョンのために必要ないくつかの重要なスキルは次のとおりです。

1. 物体検出：コンピュータビジョンベースのAIスキルは、リアルタイムで画像や動画内のオブジェクトを検出して制限するために使用されます。このスキルは、監視、ロボティクス、自動車などのさまざまな産業で広く使用されています。
2. 画像セグメンテーション：画像を異なる領域やオブジェクトに平行に分類します。この技術は、医療診断で広く使用されており、専門家が医療画像で異なる組織や疾患を検出・観察します。
3. 顔認識：顔の特徴に基づいて個人を認識・検証するために重要なAIエンジニアのスキルの一つです。これは、アクセス制御、セキュリティ、パーソナライズされたユーザーエクスペリエンスなどで広く使用されています。

さらに、コンピュータビジョンに使用される2つの主要なフレームワークは次のとおりです：

1. TensorFlowとPyTorch：これらは、画像セグメンテーションやオブジェクト識別のためのコンピュータビジョンモジュールのライブラリを効率的に提供するディープラーニングフレームワークです。
2. OpenCV：さまざまなコンピュータビジョン機能を備えたオープンソースのコンピュータビジョンライブラリです。特徴の分離、デジタル画像の操作、オブジェクト追跡などがあります。

AI倫理とバイアスの認識

AI倫理は、その開発と展開の需要の増加により注目されるAI開発者のスキルです。

AIの開発における倫理的な考慮の重要性を理解することは重要です。それはバイアスと公平さを含みます。これらの重要性は次のとおりです：

1. AIアルゴリズムのバイアス：AIアルゴリズムは、データセットに格納された学習情報から結果を生成する場合があります。これにより、バイアスのあるデータセットが存在する場合には、公平でない結果や差別が生じる可能性があります。たとえば、歴史的な不平等に関する情報。
2. 公平さ：AIシステムは、システムやデータセット、社会において事前のバイアスの存在または不在に関係なく、公平性を提供する必要があります。公平でない結果は不平等をもたらし、社会における以前のバイアスを強化します。

したがって、責任あるAIによるより良い未来を創造するためには、次のことが重要です：

1. 幅広い視点を持つ多様なAIチームを構築すること。異なる視点は、均質なチームでは見逃されるバイアスを認識し解決することができます。
2. AIモデルのトレーニング時に調整を実施することが重要です。公平性を考慮したアルゴリズム、データ拡張、リサンプリングアルゴリズムは、バイアスを排除するのに役立ちます。
3. 倫理的なガイドラインに従うことは、AIエンジニアに必要なスキルの重要なコードです。公平性、平等性、社会的福祉を重視します。

クラウドとAIの展開

AIの開発とクラウドコンピューティングは、仕事に就くためには重要なAI開発者のスキルです。クラウドコンピューティングは、費用効果の高い解決策、豊富なリソース、高度な機能を提供することで、AIの開発環境を変革しました。Amazon Web Service（AWS）、Google Cloud、MicrosoftのAzureなどのプラットフォームは、AIの開発と展開をカスタマイズするためのサービスを迅速に提供します。

実際の生活に影響を与えるAIモデルの重要性を学びましょう。

1. 意思決定支援：実世界の状況で展開されたAIモデルは、さまざまな産業で賢明な意思決定を支援します。
2. 検証と学習：実際の世界での展開は、AIモデルの実際の状況での振る舞いを理解するのに役立ち、継続的に改善することができます。
3. 革新と適応性：現実世界でAI展開を使用して革新を推進するためにAIエンジニアが必要とする重要なスキルの1つです。変化に対応するための新しい能力を提供します。

継続的な学習と適応

継続的な学習と適応は、AIエンジニアにとって重要なスキルです。AIテクノロジーはダイナミックで絶えず進化しています。この競争の激しい分野で効率的になるために、人工知能の進歩について最新情報を得ることが重要です。AIテクノロジーの絶えず変化する性質は、個人に対して課題、機会、応用をもたらし、継続的な学習に取り組む必要があります。

以下は、最新情報を得ることが個人にとって重要な理由です。

1. 競争上の優位：AIのスキルを最新の状態に保つことで、求人市場での潜在的な候補者になります。
2. 問題を解決し最適な解決策を提供：進歩には課題が伴います。AIの進歩についていくことで、適切な技術やツールを選択し、効果的にタスクを完了し解決策にアプローチするスキルを身につけることができます。

オンラインクラスやワークショップ、ブログ、出版物、ウェビナー、カンファレンスなどを活用して、最新の情報を得ることでAIのスキルを向上させ、人工知能のさまざまな領域での自信を高めることができます。さらに、専門家や同僚から貴重な見識を得ることで、アイデアを共有しイノベーションを生み出すことができます。継続的な学習と新しい技術の更新に適応することで、就職の新しい機会を提供するのに役立ちます。

人工知能の時代に必要なスキル

最高の非技術AIスキル

結論

上記に示したさまざまなAIスキルは、多くの産業部門や学術分野で応用されています。この分野での仕事を探すことは、幅広い機会を提供します。ただし、適切なスキルがない場合、選択肢は難しくなります。Analytics Vidyaでは、手頃な価格で認定AIおよびML BlackBelt Plusプログラムを提供しており、これは異なる人工知能の分野でスキルを向上させ、自信を高めるための重要な学習ステップです。

よくある質問

We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!