2023年找工作要具备的前十个人工智能技能

人工智能（AI）是技术领域中表现出色且充满机遇的领域之一。无论您目前的技能水平如何，要在AI领域找到工作并不容易，尤其是当招聘人员一直在寻找熟练的候选人时。提升技能并转行有很大且容易的可能性。因此，成为一名顶级AI技术人员需要激情和努力。本文介绍了能够构建您的AI技能，使您成为一流AI公司潜在候选人的顶级分支。

什么是AI技能？

AI技能包括一系列设计、开发和实施人工智能解决方案所需的能力和专业知识。这些技能包括熟练掌握Python等编程语言、机器学习算法、神经网络、自然语言处理、数据预处理、数据可视化、强化学习、数据分析、问题解决和伦理考虑。AI技能使专业人士能够创建能够学习、适应和执行类似人类智能的任务的智能系统，推动各行各业的技术进步。

前十个AI技能

以下是前十个AI技能及其子技能的列表：

1. 了解AI领域
2. 熟练掌握编程语言
3. 精通机器学习
4. 数据预处理和分析
5. 深度学习和神经网络
6. 自然语言处理（NLP）技能
7. 计算机视觉熟练
8. AI伦理和偏见意识
9. 云和AI部署
10. 持续学习和适应

了解AI领域

人工智能是一个多学科平台，拥有各种分支，每个分支都具有不同的功能，可以将人类的知识和行为模拟到机器中。AI应用广泛应用于汽车、航空航天工程、生物技术、生物信息学、医疗保健等行业。

从基础到高级，开始掌握概念，以便将您的AI技能定制到AI的专门领域。一些主要的AI分支包括：

1. 机器学习：作为人工智能的基础，它使用算法从数据中学习并随着时间的推移增强功能。
2. 自然语言处理（NLP）：人工智能的一个分支，使机器能够模仿和解释人类语言。
3. 机器人技术：将人工智能与工程学相结合，生成可以自主运行的模型或机器。
4. 计算机视觉：人工智能可以帮助识别和理解视觉信息。

熟练掌握编程语言

在AI领域，有几种编程语言专门用于生成算法和设计模型。编程语言的能力使机器能够可视化、吸收和反映，从而使智能系统栩栩如生。

在AI中使用各种编程语言来完成不同的任务，例如：

Python

由于其简单性、可读性和多功能性，Python已成为现代人工智能开发的核心。Python中有大量的AI库和框架可用，如Keras、PyTorch、TensorFlow和ScriptLearn，用于开发复杂模型。这些库和框架主导着神经网络、数据分析和机器学习。

使用Python，我们可以方便地在短时间内执行多项任务，包括网络抓取、科学计算、脚本编写、创建金融模型、网站开发、数据可视化和模拟。

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R语言

R是另一种在人工智能领域广泛使用的重要计算机语言。分析师和研究人员在数据科学项目中广泛使用它。银行、金融和医疗保健等行业使用强大的R语言来可视化数据并通过统计分析进行决策。

还可以阅读：从零开始学习R语言的完整教程

Julia

在科学计算和人工智能时代，Julia成为一颗冉冉升起的明星，因为它填补了性能和生产力之间的差距。许多人工智能开发人员、研究人员和科学家都广泛使用它进行模拟、数据分析和机器学习。此外，该语言用户友好且运行速度快，使其成为多个人工智能项目的竞争者。

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机器学习专精

机器学习（ML）是人工智能的一个分支，它使计算机系统能够学习数据并随时间提升性能。它涉及到三种不同类型的学习基本概念，包括

监督学习

根据有标签数据的学习创建的模型。它被用于数据的回归和分类。例如，该模型根据之前存储的信息预测电话是否是欺诈性的。

无监督学习

AI 模型在预定义的数据上运行，其中包括寻找相关性或模式识别。例如，没有任何分类或分类的地图。

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强化学习

一种 ML 范式，其中 AI 模型基于环境变化进行学习和适应。与其他类型类似，强化学习有助于 AI 规模操作。例如，自动驾驶汽车观察交通情况并相应地优化行动。机器学习涉及多个用于不同功能的关键算法。其中一些重要的算法如下所述：

1. 决策树在回归和数据分类中被广泛使用。例如，数据分类和欺诈检测。
2. 受人脑启发的神经网络可以识别和处理图像、模式和神经语言。
3. 支持向量机算法将不可分割的数据分开，广泛应用于图像识别、生物信息学和市场预测。

机器学习在以下几个行业中作为人工智能的重要组成部分，具有以下原因：

1. 金融：让 AI 能够观察数据并做出智能决策。
2. 汽车工业：为任务提供便利，并即时适应环境的变化或修改。
3. 娱乐/营销：帮助解释视觉信息，包括图片分类、脸部识别和物体检测。
4. 医疗保健：广泛应用于患者数据分析，为定制治疗提供明智的决策。

数据预处理和分析

干净整洁的数据是完美的 AI 项目的基石，为数据集带来质量、准确性和可靠性。您在数据处理和分析方面必须具备的 AI 技能可能包括：

1. 数据清理：该方法包括纠正不一致的数据、填充和查找并组织异常值。
2. 数据转换：该技术涉及对数据进行工程处理、变量编码等，根据需求修改模型。
3. 数据归一化：它涉及将数据集缩放或归一化为一致的范围，而不会影响准确性。常见的例子是 z 分数归一化。

用于模式识别和数据探索的流行数据可视化工具如下：

1. Matplotlib：一个灵活的库，用于在 Python（编程语言）中生成交互式、动画或静态可视化。
2. Seaborn：它提供了优化的实用工具，使统计图形更具吸引力。

深度学习和神经网络

深度学习是人工智能中崭露头角的机器学习分支，它有助于解决不同领域的复杂问题。它在医学诊断中的图像分析、增强计算机视觉、检测欺诈、增强游戏体验等方面表现出色。

此外，神经网络架构类似于人脑，它接收输入，分析并处理信息，并以系统的方式反映出来。深度学习涉及到三层神经网络，即：

1. 输入层，接收要处理的信息。
2. 隐藏层，隔离输入数据的复杂特征。
3. 输出层，对从隐藏层学到的数据进行分类。

著名的深度学习框架包括：

1. PyTorch：提供动态计算图，便于调试和实验。它是由 Facebook AI Lab 开发的。
2. TensorFlow：它提供可调整的架构，适用于多种功能和平台。谷歌开发了它来构建和理解深度学习模型。

自然语言处理（NLP）技能

自然语言处理（NLP）是一项关键的人工智能工程师技能，使机器能够识别、分析和与人类语言进行交流。这种人工智能技能在文本和情感分析以及语言生成等多个领域都非常重要。它是机器与人类之间的互动或交流的源泉。

个体必须掌握NLP技能，例如

1. 分词：将文本分割成较小的部分以进行文本分析是非常重要的。
2. 词性标注：人工智能将句子分类为名词、动词、形容词等，这为我们提供了有关词语角色和句子语法的有价值的见解。
3. 命名实体识别：它有助于在文本中识别组织名称、个人日期、地点等。

有一些用于有效执行任务的NLP库，例如

1. 自然语言工具包（NLTK）：这是一个针对NLP任务的Python语言特定的流行库。它提供了词性标注、命名实体识别、分词等工具。
2. spaCy：快速的库，提供了针对不同NLP功能的预训练模型。

查看：2023年你必须了解的前13个NLP项目

计算机视觉能力

这是另一个AI工程师所需的技能。计算机视觉是人工智能的一个组成部分，它帮助我们从图像和视频中阐明和理解视觉统计信息，例如物体识别和图像修改。

一些重要的人工智能技能用于计算机视觉，例如

1. 目标检测：基于计算机视觉的人工智能技能用于实时检测和限制图像和视频中的物体。这种技能广泛应用于监控、机器人和汽车等多个行业。
2. 图像分割：将图像分类为与不同区域或对象相对应的不同部分。这种技术广泛应用于医学诊断领域，专业人员在医学影像中检测和观察不同的组织和疾病。
3. 人脸识别：识别和验证个体基于面部特征是重要的AI工程师技能。它广泛应用于访问控制、安全和个性化用户体验。

此外，用于计算机视觉的两个主要框架如下：

1. TensorFlow和PyTorch：这些是深度学习框架，为图像分割和物体识别提供了高效的计算机视觉模块库。
2. OpenCV：通常被称为开源计算机视觉库，具有各种计算机视觉功能，用于特征隔离、数字图像处理、目标跟踪等。

AI伦理和偏见意识

AI伦理是另一种因其开发和部署需求不断增长而引起关注的AI开发者技能。

了解AI开发中伦理考虑的重要性非常关键。它涵盖了偏见和公平性。以下是它们的重要性：

1. AI算法中的偏见：AI算法可能根据数据集中存储的学习信息产生结果。如果数据集存在偏见，这可能导致不公平的结果或歧视。例如，有关历史不平等的信息。
2. 公平性：无论系统、数据集或社会之前是否存在偏见，AI系统必须考虑到公平性。不公平的结果会带来不平等，并加剧社会中的现有偏见。

因此，通过负责任的AI生成更美好的未来非常重要，这可能包括：

1. 建立具有广泛视角的多样化AI团队。不同的观点可以发现和解决同质化团队忽视的偏见。
2. 在训练AI模型时实施调整非常关键。关注公平的算法、数据增强和重新采样算法可以帮助消除偏见。
3. 遵循伦理准则必须是AI工程师所需的主要行为规范。它重视公平、平等和社会福祉。

云计算和人工智能部署

AI开发和云计算是关键的AI开发者技能，有助于找到工作。云计算通过提供经济高效的解决方案、丰富的资源和先进的工具，改变了AI开发的格局。亚马逊网络服务(Amazon Web Service，AWS)、谷歌云(Google Cloud)和微软的Azure等平台，有助于加快为AI开发和部署定制服务的速度。

让我们了解影响现实生活的AI模型的重要性。

1. 决策支持：在实际情况中部署的AI模型，有助于在多个行业中进行明智的决策。
2. 验证和学习：实际部署在现实环境中有助于了解AI模型在实际情况下的行为，从而可以持续改进。
3. 创新和适应：这是AI工程师在实际世界中推动创新所需的重要技能之一。它为适应变化的情况提供了新的能力。

持续学习和适应

持续学习和适应是AI工程师的关键技能。AI技术是动态的，不断发展的。在这个竞争激烈的领域中，保持对人工智能的进展更新是为了自己的利益，以保持高效。AI技术的不断发展给个人带来了挑战、机遇和应用，并需要进行持续学习。

以下是保持更新对个人重要的原因。

1. 竞争优势：保持更新的AI技能使您成为就业市场上的潜在候选人。
2. 解决问题和提供最佳解决方案：进步带来挑战。跟进AI的进展可以培养选择适当技术和工具有效完成任务并找到解决方案的能力。

您可以通过在线课程和研讨会、博客、出版物、网络研讨会和会议来保持更新并建立AI技能。它们涵盖了从基础到高级的各种课程，并在每个人工智能领域培养深度学习。此外，您可以从专家和同行那里获得宝贵的见解，可以分享您的想法并带来创新。持续学习和适应新技术的更新将有助于为找工作提供新的机会。

人工智能时代必备技能

最佳非技术AI技能

结论

上述展示的各种AI技能在许多工业领域和学术领域中都有应用。在这个领域寻找工作提供了广泛的机会。然而，由于缺乏适当的技能，选择变得具有挑战性。Analytics Vidya为这一领域的有志之士提供了简单有效的解决方案，以实惠的价格提供认证的AI和ML BlackBelt Plus课程——这是提高技能和在不同的人工智能领域增强自信心的重要学习步骤。

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