그것은 비밀이 아닙니다 또는 AI는 떠오르는 기술 트렌드입니다. Gartner 보고서에 따르면 인공 지능은 230 만 2020 년까지 일자리를 대체 180 만 제거됩니다. AI 기술을 가진 사람에 대한 수요가 지난 몇 년 동안 이미 두 배로 증가함에 따라 일자리 성장은 이미 업계에 넘쳐났습니다. 따라서이 기사에서는 인공 지능 엔지니어가되는 방법 다음 순서로 :
인공 지능이란 무엇입니까?
AI는 기계가 인간의 행동을 모방 할 수 있도록하는 기술입니다. 인공 지능은 시각적 인식, 음성 인식, 의사 결정 및 언어 간 번역과 같이 일반적으로 인간 지능이 필요한 작업을 수행 할 수있는 컴퓨터 시스템의 이론 및 개발입니다. 
만약 AI는 우리가 프로그래밍 한 기계가 수행하는 인간 지능의 시뮬레이션입니다. 기계는 추론하는 방법을 배우고 필요에 따라 자체 수정을 수행해야합니다.
인공 지능 엔지니어는 누구입니까?
인공 지능 엔지니어는 알고리즘, 신경망 및 기타 도구를 사용하여 인공 지능 분야를 어떤 방식 으로든 발전시킵니다. 이 전문가들은 다양한 산업 분야에서 다양한 유형의 인공 지능을 연구 할 수 있습니다.
- 보건 의료
- 소매
인공 지능 엔지니어는 인공 지능 문제 또는 기술을 연구하는 사람입니다.엔지니어는 서로 다른 설정이 서로 다른 기능에 초점을 맞추는 약하거나 강력한 인공 지능과 관련된 프로젝트 중에서 선택할 수도 있습니다. 그것은 다른 토론의 주제입니다. 이제 거기에 도달 할 수있는 많은 방법이 있습니다. 그럼 인공 지능 엔지니어가되는 방법을 알아 보겠습니다.
인공 지능 엔지니어가되는 방법
하나. 이제 기본부터 시작하면 학사 학위 먼저. 다음 영역 또는 주제 중 하나 일 수 있습니다.
- 컴퓨터 과학
- 수학
- 정보 기술
- 통계
- 재원
- 경제학
2. 다음 단계는 기술 능력 . 여기서 주목해야 할 중요한 점은 AI 엔지니어가되기 위해서는 프로그래밍에 능숙 할뿐만 아니라 소프트웨어 개발 기술과 관행에도 능숙해야한다는 것입니다. 다음 주제에 대해 이론적으로나 실질적으로 모두 지식이 있어야합니다.
- 소프트웨어 개발 수명주기
- 모듈성, OOPS, 클래스
- 디자인 패턴
- 통계 및 수학
- 기계 학습
- 딥 러닝 및 신경망
- 전자, 로봇 공학 및 계측 (필수 사항 아님)
삼. 기술적 인 능력 외에도 비즈니스 기술 성공적인 인공 지능 엔지니어가되는 방법을 계획하는 동안 소유해야합니다. 이러한 기술 중 일부는 다음과 같습니다.
- 분석적 문제 해결
- 효과적인 의사 소통
- 창의적 사고
- 산업 지식
네. 이제 이러한 기술은 연습을 통해 또는 석사 학위 . AI는 오늘날 세계에서 새롭게 떠오르는 주제이므로 논문에 유용 할 수있는 많은 최근 발견과 연구가 진행되고 있습니다. 데이터 과학, 기계 학습 또는 컴퓨터 과학 석사 학위를 취득하는 것이 좋습니다.
또 다른 옵션은 산업 인증 ...에 대한 , 또는 . 이것은 이력서에 많은 가치를 추가하고 이론적으로나 실제적으로 주제에 대한 심층적 인 지식을 얻는 데 도움이 될 것입니다. 그러면 다른 경쟁자들보다 우위를 점할 수 있습니다.
필요한 기술
인공 지능 엔지니어가되는 방법의 로드맵에서 몇 가지 기술 및 비즈니스 기술이 필요한 것을 확인했습니다. 이러한 기술에 대해 자세히 살펴 보겠습니다. 기술 기술로 시작 :
자바에서 직렬화가 필요한 이유
기술 능력
- 프로그래밍 언어 (R / Java / Python / C ++)
프로그래밍 언어에 능숙해야하며 클래스와 데이터 구조에 대한 확실한 이해도 중요해야합니다.
때때로 충분하지 않습니다. 속도 향상을 위해 하드웨어를 활용해야하는 프로젝트가 종종 발생합니다. 기본 알고리즘은 물론 클래스, 메모리 관리 및 연결에 대해 잘 알고 있어야합니다.
- 선형 대수 / 계산 / 통계
행렬, 벡터 및 행렬 곱셈에 대해 잘 알고 있어야합니다. 도함수와 적분을 이해하고 있다면 명확해야합니다. 통계가 많이 나올 것입니다.
적어도 가우스 분포, 평균 및 표준 편차에 익숙해야합니다. 다음과 같은 모델을 이해하려면 확률에 대한 확고한 이해가 필요합니다.
- 가우스 혼합 모델 및
- 은닉 마르코프 모델
- 응용 수학 및 알고리즘
알고리즘 이론에 대한 확고한 이해와 알고리즘 작동 방식을 아는 것은 매우 중요합니다. 경사 하강 법, 볼록 최적화, 라그랑주, 2 차 계획법, 편미분 방정식 및 합산과 같은 주제를 이해해야합니다.
이 모든 수학이 한동안 떨어져 있었다면 처음에는 위협적인 것처럼 보일 수 있습니다. 예, 기계 학습 및 인공 지능은 프런트 엔드 개발과 같은 것보다 훨씬 더 수학 집약적입니다.
- 언어, 오디오 및 비디오 처리
작업의 두 가지 주요 영역을 결합합니다. 언어학 및 컴퓨터 과학과 기회는 어느 시점에서 텍스트 나 오디오 또는 비디오로 작업하게 될 것입니다.
따라서 Gensim, NLTK와 같은 라이브러리와 word2vec, Sentimental Analysis, Summarization과 같은 기술을 잘 제어해야합니다.
- 신경망 아키텍처
인간이 직접 코딩하기에는 너무 복잡한 작업, 즉 너무 복잡해서 실용적이지 않은 작업을 위해서는 기계 학습이 필요합니다. 신경망은 AI 부서에서 매우 중요한 역할을하는 번역, 음성 인식, 이미지 분류와 같은 많은 문제에 접근하는 가장 정확한 방법이었습니다.
이러한 기술 외에도 성공적인 AI 엔지니어가되기 위해 필요한 특정 비 기술적 기술 또는 비즈니스 기술이 있습니다. 따라서 비 기술적 기술이 정확히 무엇을 의미하는지 이해하기 위해이 인공 지능 엔지니어가되는 방법 문서를 계속 진행하겠습니다.
비즈니스 / 비 기술적 기술
- 통신
해당 분야의 전문 지식이 거의 또는 전혀없는 사람들에게 ML 및 AI 개념을 설명해야합니다. 전기 및 로봇 공학 분야에서 배워야 할 수도 있습니다. 의사 소통은이 모든 것을 훨씬 쉽게 만들어 줄 것입니다.
- 창의적이고 비판적인 사고
AI 엔지니어는 숫자, 추세 및 데이터를 살펴보고 결과를 바탕으로 새로운 결론에 도달해야합니다. 기존 비즈니스 관행에 의문을 제기하고 AI에 대한 새로운 접근 방식을 브레인 스토밍합니다.
문자열을 날짜 자바로 변환
AI의 부상을보고 흥분하든 겁을 먹든 로봇은 한 가지 형태로 머물러 있습니다. 이 새로운 기술과 인간 고유의 정신의 가장 강력한 특성을 결합하면 아직 완전히 탐구되지 않은 잠재력의 세계를 제공합니다.
- 신속한 프로토 타입
가능한 한 빨리 아이디어를 반복하는 것은 작동하는 아이디어를 찾는 데 필수적입니다. 기계 학습에서 이는 올바른 모델 선택부터 A / B 테스트와 같은 프로젝트 작업에 이르기까지 모든 것에 적용됩니다. 특히 3D 모델로 작업하는 동안 3 차원 컴퓨터 지원 설계를 사용하여 물리적 부품 또는 어셈블리의 축척 모델을 신속하게 제작하는 데 사용되는 기술 그룹을 수행해야합니다.
- 산업 지식
가장 성공적인 인공 지능 프로젝트는 실제 문제점을 해결하는 프로젝트가 될 것입니다. 어떤 산업에서 일하든. 해당 산업이 어떻게 작동하는지, 그리고 비즈니스에 어떤 이점이 있는지 알아야합니다.
인공 지능 엔지니어가 비즈니스 통찰력과 성공적인 비즈니스 모델을 구성하는 요소에 대한 노하우가 없다면 이러한 모든 기술을 생산적으로 전달할 수 없습니다.
이제 이러한 기술을 통해 인공 지능 엔지니어로 일자리를 얻을 수 있지만 일단 일하고 나면 일상 생활에서 정확히 무엇을 할 것인지도 알아야합니다. 여기에 AI 엔지니어의 주요 역할과 책임이 있습니다.
역할과 책임
일반적으로 AI 엔지니어의 전문 지식 수준에 따라 :
- 데이터 과학 프로토 타입 연구 및 변환
- 적절한 ML 알고리즘 및 AI 도구 연구 및 구현
- 요구 사항에 따라 기계 학습 응용 프로그램 개발
- 전기 엔지니어 및 로봇 공학 팀과 협력
- 적절한 데이터 세트 및 데이터 표현 방법 선택
- 머신 러닝 / AI 테스트 및 실험 실행
- 필요할 때 시스템 교육 및 재교육
- 현장의 발전 상황을 파악하십시오
급여 동향 및 채용 회사
에 따르면 과연 인공 지능 엔지니어의 평균 연봉은 110,000 달러 연간 최소 105,244 달러 그리고 최대 144,611 달러. '인공 지능 엔지니어가되는 방법'의 마지막 섹션으로 이동하여 어떤 회사가 이 전문가 고용 .
최고의 AI 인재를 고용하는 기업은 Argo AI와 같은 신생 기업에서 IBM과 같은 기술 대기업에 이르기까지 다양합니다. Glassdoor에 따르면 이들은 작년에 최고의 AI 인재를 고용 한 주요 고용주입니다.
그래서 이것으로 우리는이 기사의 끝으로 왔습니다. 인공 지능 엔지니어 프로필에 대한 아이디어를 얻었기를 바라며, 필요한 올바른 경로와이 직업을 고유 한 직업으로 만드는 데 필요한 기술 세트가 무엇인지 알고 싶습니다. 이제 인공 지능 엔지니어가되는 방법을 알았으니 Edureka의 .
Edureka의 기계 학습 엔지니어 마스터 프로그램은지도 학습, 비지도 학습과 같은 기술에 능숙하게 만듭니다. 과 자연어 처리. 여기에는 딥 러닝, 그래픽 모델 및 강화 학습과 같은 인공 지능 및 기계 학습의 최신 발전 및 기술적 접근에 대한 교육이 포함됩니다.
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