10 年就业必备的 2023 项人工智能技能

人工智能（AI）是技术领域中表现最好且机会主义的领域之一。 不管你目前的技能如何，在人工智能领域找到一份工作并不容易，尤其是当招聘人员一直在寻找有技能的候选人时。 提升技能和转换职业的可能性广泛且容易。 因此，成为顶尖人工智能候选人的旅程需要热情和努力。 本文涵盖了最重要的分支，可帮助您构建人工智能技能，使您成为潜在的候选人 一级人工智能公司.

什么是人工智能技能？

人工智能技能涵盖设计、开发和实施人工智能解决方案所需的一系列能力和专业知识。 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、问题解决和道德考虑。 人工智能技能使专业人士能够创建能够学习、适应和执行人类智能等任务的智能系统，从而推动各行业的技术进步。

十大人工智能技能 

以下是十大人工智能技能及其子部分的列表：

1. 了解人工智能前景
2. 精通编程语言
3. 机器学习精通
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. 计算机视觉熟练程度
8. 人工智能道德和偏见意识
9. 云与人工智能部署
10. 持续学习和适应

了解人工智能前景

人工智能是指具有不同分支的多学科平台，每个分支具有不同的功能，将人类的知识和行为模仿成机器。 人工智能应用 遍布汽车、航空航天工程、生物技术、生物信息学、医疗保健等行业。 

开始掌握从基础到高级的概念，以定制您的 人工智能技能 在人工智能专业领域。 一些主要的人工智能分支是：

1. 机器学习： 作为人工智能的基础，它致力于算法以实现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： 将人工智能与工程联系起来，生成可以自主运行的模型或机器。
4. 计算机视觉： 人工智能有助于识别和理解视觉信息。

精通编程语言

在人工智能中，有几种编程语言专门用于生成算法和设计模型。 编程语言赋予机器可视化、同化和反思的能力，使智能系统栩栩如生。

人工智能中有多种编程语言专门用于不同的任务，例如：

蟒蛇

Python因其简单性、可读性和多功能性而成为现代人工智能开发的核心和灵魂。 Python 中提供的丰富的 AI 库和框架生态系统（例如 Keras、PyTorch、TensorFlow 和 ScriptLearn）在开发复杂模型方面占据主导地位。 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，我们可以在短时间内方便地执行多项任务，包括网页抓取、科学计算、脚本、创建金融模型、网页开发、数据可视化和模拟。

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R语言

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

另请参阅： 从头开始学习 R 数据科学的完整教程

朱莉娅 

在科学计算和人工智能时代，Julia 成为一颗冉冉升起的新星，因为它填补了性能和生产力之间的空白。 它被一些人工智能开发人员、研究人员和科学家广泛应用于模拟、数据分析和机器学习。 此外，该语言用户友好且速度快，使其成为多个人工智能项目的竞争者。

查看： 从头开始与 Julia 一起学习数据科学的综合教程

机器学习精通

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着时间的推移提高性能。 它涉及三种不同类型的学习基本概念，包括 

监督学习

基于从标记数据中学习而创建的模型。 它专门用于数据的回归和分类。 例如，该模型根据存储的先验信息来预测呼叫是否是欺诈性的。 

无监督学习

人工智能模型处理预定义的数据，其中包含寻找相关性或模式识别。 例如，没有任何分类或分类的地图。

查看： 监督学习与无监督学习——初学者快速指南

强化学习

一种 ML 范例，其中 AI 模型根据环境变化进行学习和适应。 与其他人类似， 强化学习 协助人工智能规模运营。 例如，自动驾驶汽车会观察交通并相应地优化有效的行动。 机器学习涉及不同功能的几种关键算法。 其中重要的讨论如下：

1. 决策树广泛用于回归和数据分类。 例如，数据分类和欺诈检测。
2. 受人脑影响的神经网络识别和处理图像、模式和神经语言。
3. 支持向量机算法分离不可分离的数据，广泛应用于图像识别、生物信息学和市场预测。 

机器学习在多个行业中成为人工智能的重要组成部分，原因如下：

1. 财经： 使人工智能能够观察数据并做出明智的决策。
2. 汽车行业： 促进任务并立即适应周围环境的改变或修改。
3. 娱乐/营销： 帮助解释视觉信息，包括图片分类、面部识别和物体检测。
4. 卫生保健： 广泛用于患者数据分析，为定制治疗提供明智的解决方案。

数据预处理和分析

干净且有组织的数据是完美人工智能项目的基石，它为数据集带来了质量、准确性和可靠性。 您必须具备的数据处理和分析人工智能技能可能包括：

1. 数据清洗： 该方法包括纠正不一致的数据、插补以及查找和组织异常值。
2. 数据转换： 该技术涉及数据工程、变量编码等，根据需求修改模型。
3. 数据标准化： 它涉及将数据集缩放或标准化到一致的范围，而不影响准确性。 常见的例子是 z 分数标准化。

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 Python（编程语言）生成交互式、动画或静态可视化。 
2. Seaborn： 它提供优化的实用程序，使统计图形更具吸引力。

深度学习和神经网络

深度学习是机器学习的一个分支，在人工智能领域发展显着。 它有助于解决不同领域的复杂问题。 它最适合医疗诊断中的图像分析、增强计算机视觉、检测欺诈、增强游戏体验等。 

此外，神经网络架构就像人的大脑一样，接收输入、分析、处理信息并系统地反映。 深度学习涉及三层神经网络，即

1. 输入层，接收信息进行处理。
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. 火炬： 提供动态计算图，简化调试和实验。 它是由 Facebook 人工智能实验室开发的。
2. TensorFlow： 它提供适合多种功能和平台的可调整架构。 谷歌的开发是为了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) 是一项重要的人工智能工程师技能，它使机器能够识别、分析人类语言并与人类语言进行交流。 这 AI技能 在文本和情感分析以及语言创建等各个领域都很重要。 它是机器与人类之间交互或通信的源泉。

个人必须了解 NLP 技能，例如

1. 令牌化： 将文本分成较小的部分以进行文本分析非常重要。
2. 词性标注： 人工智能根据名词、动词、形容词等对句子进行分类。它为我们提供了对单词角色和句子语法的宝贵见解。
3. 命名实体识别： 它的目的是帮助识别文本中的组织名称、个人日期、地点等。 

有一些 NLP 库可以实现有效的任务性能，例如

1. 自然语言工具包： 它是一个针对 NLP 任务的特定于 Python 语言的流行库。 它提供了词性标记、名称实体识别、标记化等工具。
2. 水疗中心： 快节奏的库为不同的 NLP 函数提供预训练模型。

查看： 13 年你必须知道的 2023 个 NLP 项目

计算机视觉熟练程度

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，有助于阐明和理解图像和视频中的视觉统计数据。 例如，对象识别和图像修改。 

一些重要的技能是 人工智能所需 用于计算机视觉，例如

1. 物体检测： 基于计算机视觉 AI技能 用于实时检测和限制图像和视频中的物体。 该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： 图像被分类为与不同区域或对象平行的不同部分。 该技术广泛应用于医学诊断，专业人员在医学成像中检测和观察不同的组织和疾病。
3. 面部识别： 其中一项重要 人工智能工程师技能 就是根据面部特征来识别和验证个人。 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： 这些深度学习框架可以熟练地提供用于图像分割和对象识别的计算机视觉模块库。 
2. 开放式简历： 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、对象跟踪等。

人工智能道德和偏见意识

人工智能道德是另一回事 AI开发者技能 由于对其开发和部署的需求不断增加，该技术引起了人们的关注。 

了解人工智能开发中伦理考虑的重要性至关重要。 它包含偏见和公平。 这些的重要性如下：

1. AI算法的偏差： 人工智能算法可以根据存储在数据集中的学习信息生成结果。 如果存在有偏见的数据集，这可能会带来不公平的结果，从而导致偏见或歧视。 例如，有关历史不平等的信息。
2. 公平： 无论系统、数据集或社会中是否存在偏见，人工智能系统都必须考虑提供公平性。 不公平的结果会带来不平等并加剧社会的先验偏见。

因此，通过负责任的人工智能创造更美好的未来非常重要，其中可能包括

1. 建立具有广阔视野的多元化人工智能团队。 不同的观点可以承认并解决同质团队忽视的偏见。
2. 在训练人工智能模型时进行调整至关重要。 公平感知算法、数据增强和重采样算法可能有助于消除偏差。 
3. 遵循道德准则必须是主要的行为准则 AI工程师所需的技能。 它重视公平、平等和社会福祉。

云与人工智能部署

人工智能发展和云计算至关重要 人工智能开发人员技能 为了找到工作。 云计算通过提供经济高效的解决方案、广泛的资源和先进的功能工具，改变了人工智能的开发格局。 Amazon Web Service (AWS)、Google Cloud 和 Microsoft Azure 等平台有助于加快针对 AI 开发和部署定制的服务。

让我们了解人工智能模型对现实生活影响的重要性。

1. 决策支持： 人工智能模型部署在现实世界中，有助于多个行业做出明智的决策。
2. 验证和学习： 现实世界的部署有助于理解实际情况下的人工智能模型行为，以便对其进行持续改进。
3. 创新性和适应性： 其中一项重要 人工智能工程师需要的技能 利用现实世界中的人工智能部署来推动创新。 它提供了适应变化情况的新能力。

持续学习和适应

持续学习和适应是人工智能工程师的关键技能。 人工智能技术是动态的、不断发展的。 为了我们自己的利益，在这个竞争激烈的领域保持高效，及时了解人工智能的进步非常重要。 人工智能技术不断发展的本质给个人带来了挑战、机遇和应用，并需要持续学习。 

以下是为什么保持更新对个人来说很重要的原因。

1. 竞争边缘： 更新于 人工智能技能 使您成为就业市场上的潜在候选人。
2. 解决问题并提供最佳解决方案： 进步带来挑战。 跟上人工智能的进步可以培养选择适当技术和工具来有效完成任务并找到解决方案的技能。

您可以保持更新并构建 人工智能技能 借助在线课程和研讨会、博客、出版物、网络研讨会和会议。 它们涵盖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，您还可以从专家和同行那里获得宝贵的见解，在这里您可以分享您的想法并带来创新。 不断学习和适应新技术更新将有助于提供新的就业机会。

人工智能时代必备技能

最佳非技术人工智能技能

结论

上面展示的各种人工智能技能在许多工业部门和学术界都有应用。 在该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，这种选择变得具有挑战性。 Analytics Vidya 为该领域有抱负的候选人提供简单而有效的解决方案，并提供经过认证的 AI 和 ML BlackBelt Plus 价格实惠的课程——这是增强您的技能并增强您对不同人工智能领域的信心的重要学习步骤。 

常见问题

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• Sumber: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/08/ai-skills/