人工知能エンジニアになる方法は？ 給与、スキル、ステップ

人工知能は、数十年でテクノロジーの世界に打撃を与える最大のテクノロジーの波の1つです。 それは、今日のテクノロジーの概念化の方法を変えただけでなく、人類自体についての私たちの考え方の違いを永遠に示しています。 人工知能は、今後数年以内に200万人以上の雇用を創出すると推定されており、自動化によって排除される140万人の雇用をはるかに上回っています。

さらに興味深いことに、それはすでに大きな意味で雇用の成長に影響を及ぼし始めています。結局のところ、それは単なるトレンドではないため、今こそこのトレンドを活用するときです。 需要はここ数年ですでに倍増しているので、ここにとどまります！

この記事では、人工知能を取り巻くいくつかの基本的な概念と、人工知能エンジニアの役割に伴うものについて説明します。 また、希望する仕事を確実に達成するための詳細なロードマップ、そこに到達するために必要なスキル、およびそこに到達したときの役割と責任についても説明します。 。 さらに、このガイドをさらに包括的にするために、給与の傾向も提供します。

人工知能とは何ですか、そして人工知能エンジニアは誰ですか？

簡単に言えば、AIは機械が人間の行動の特定の側面を模倣することを可能にします。 理論的には、視覚、意思決定、ある言語から別の言語への翻訳などの特定の人間のスキルをシミュレートしたり、認識したりすることで、人間が実行できる多くのタスクをコンピューターが実行できるようにするための基盤を提供します。スピーチ。

人工知能が人間に取って代わるのではなく、人間のスキルに基づいてパターンを定式化し、さまざまな状況に適用するだけです。

これを前進させるために、人工知能エンジニアは、これらのパターンが実装されるモードで作業する人です。 これらのツールは、さまざまな種類のアルゴリズム、ニューラルネットワークなどであり、これらはすべて、何らかの形で人工知能を進歩させます。

人工知能エンジニアは、小売、ヘルスケア、製造、自動車など、AIが重要な役割を果たす複数の業界のいずれかで働くことができます。

人工知能エンジニアの基本的な定義は、人工知能ソリューションで解決できる作業上の問題です。 業界と彼らが遭遇する問題の範囲に応じて、問題の人工知能は強い場合も弱い場合もありますが、それは非常に業界固有であり、設定によって異なります。

そうは言っても、一般的に言えば、人工知能エンジニアになるには多くの方法があります。 それらの方法のいくつかを見てみましょう。

AIエンジニアになるためのステップ

1. AIエンジニアになるための最初のステップは、学士号を取得することです。 このステップでは、どのコースを選択するかに関して、多くの自由があります。 次のいずれかから選択できます。

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

2. この後、技術的なスキルを微調整する必要があります。 AIエンジニアになるには、プログラミングだけでなく、ソフトウェア開発も得意である必要があります。 次の理論と実践の両方について、実用的な知識が必要になります。

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

3. AIエンジニアになるには、ビジネススキルも必要になります。 一般的なヒントとして、これは選択したキャリアに役立ちますが、AIエンジニアの場合は特にそうです。 次の実用的で実用的な知識が必要です。

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

自分にとって便利なものに応じて、練習を通じて、または人工知能と機械学習のPGディプロマを選択することにより、これらのスキルを学ぶことができます。 AIは今日の世界で新たなトピックであり、PGディプロマが特に役立つことを考えると、AIの分野では多くの新しい研究が行われています。 機械学習、コンピュータサイエンス、データサイエンスなどの科目を検討してください。これらは、非常に価値のあるものであることがわかります。

必要な技術的およびビジネススキル

また、AIエンジニアとしての気質に欠けているものがないことを確認するために、技術的スキルとビジネススキルのすべてが必要になります。 これらのスキルとは何かを簡単に見てみましょう。

1.プログラミング言語

AIエンジニアは、最新のコーディング言語に遅れないようにする必要があります。また、データ構造だけでなく、すべてのクラスを深く理解している必要があります。 多くの場合、クラス、リンク、およびメモリ管理を複雑に扱う必要があるため、Pythonを知っているだけでは十分ではありません。 機械学習とAIのトッププログラミング言語の詳細をご覧ください。

2.統計/線形代数/微積分

数学がなければ、AIエンジニアになるために必要な技術スキルの約半分はありません。 統計は基本的に多くのデータのバックボーンであり、積分と導関数についての深い理解も必要になります。 データセットの平均、標準分布、およびガウス分布に精通している必要があります。 確率を使用すると、次のようなモデルを理解できるようになります。

• 隠れマルコフモデル
• ナイーブベイズ
• ガウス混合モデル

もっと。 また、アルゴリズム理論とこれらのアルゴリズムの実際の機能をしっかりと理解する必要があります。 偏微分方程式、二次計画法、ラグランジュ、凸最適化、最急降下法、および総和–これらの概念すべてをしっかりと処理する必要があります。

すべての数学に少し圧倒されたと感じても、心配する必要はありません。 この数学のすべてが、AIをそもそも魅力的なものにしている理由の一部です。 これらのモデルがなければ、ほとんどのアルゴリズムの焦点を決定するポイントはありません。そして、アルゴリズムがAIを動かします。 時間が経つにつれて、あなたはこれらのことを理解することができるようになります。

• オーディオ、ビデオ、言語処理

言語処理を実現するには、いくつかのライブラリに関する実用的な知識が必要です。 これらのライブラリには、GensimとNLTKのほか、感情分析、要約、word2vecなどの手法があります。 自然言語処理は、言語学とコンピューターサイエンスの両方を組み合わせており、多くの場合、オーディオまたはビデオのいずれかを扱います。そのため、AIエンジニアとしてのキャリアの長さでそれらを扱う可能性があります。

• ニューラルネットワークアーキテクチャ

通常、人工知能モデルは人間の理解を複製するという理解ですが、人間の能力をはるかに超えるタスクにも活用できます。 これは間違いなく人工知能が最も輝いているところであり、これがニューラルネットワークが登場するところです。

ニューラルネットワークの助けを借りて、翻訳、画像分類、音声認識など、いくつかのタスクが簡素化されました。これらはすべて、人工知能に関して重要な役割を果たします。

AIエンジニアの給与動向

AIエンジニアが仕事を上手くこなすには、多くの教育が必要であることがわかりました。 これは、十分な程度まで、彼らの仕事に十分な報酬を与えます。 さらに、これに加えて、AIエンジニアに対する大きな需要もあり、これにより、AIエンジニアはより高い賃金を得ることができるようになります。

さまざまなウェブサイトによると、人工知能エンジニアの平均給与は年間約8万ルピーです。 AIエンジニアの最低給与は通常約7.5ラークですが、最大給与は年間10ラークに達します。 インドの人工知能給与についてもっと読む。

結論：AIエンジニアになるための旅を始めましょう

あなたの夢を始めるのに間違った時間はありません！ AIエンジニアになるための基本的な基準のいくつかを満たしている場合は、AIエンジニアになるチャンスも手に入れる必要があります。 世界は現在技術革命を遂げており、予見可能な未来は完全にあなたの手の届くところにあるので、今はそれを所有する理想的な時期になるでしょう。

給与は非常に高く、この記事では取り上げられていない成長の余地も非常に重要です。 だから、もう待ってはいけません、今日AIエンジニアになるというあなたの夢を始めましょう！