10 の最高の人工知能の仕事
簡単に言えば
この記事では、現在利用可能な人工知能の最高の 10 の職業について説明します。
リストには、機械学習エンジニア、人工知能エンジニア、 データサイエンティスト、コンピューター ビジョン エンジニア、AI 研究科学者、自然言語処理 (NLP) エンジニア、ロボティクス エンジニア、ディープラーニング エンジニア、AI プロダクト マネージャー、および AI 倫理スペシャリスト。
近年、人工知能が大きな話題になっています。 として OpenAI などの AI に焦点を当てた企業が革新的な製品を発表し、世界は日常生活や仕事に人工知能ツールを採用しています。 AI がさまざまな業界に与える影響はますます明らかになってきています。
業界の急速な発展のおかげで、AI システムを開発、実装、および管理できる熟練した専門家に対する需要が高まっています。 この記事では、機械学習エンジニア、人工知能エンジニア、データ サイエンティスト、コンピューター ビジョン エンジニア、AI リサーチ サイエンティスト、自然言語処理 (NLP) エンジニア、ロボティクス エンジニア、ディープ ラーニング エンジニア、AI プロダクト マネージャーなど、現在利用可能な最高の AI 専門職について説明します。 、および AI 倫理スペシャリスト。
機械学習エンジニア
機械学習エンジニアは、機械学習システムを設計、構築、デプロイする専門のソフトウェア エンジニアです。 彼らの主な責任は、機械が学習してデータに基づいた意思決定を行えるようにするアルゴリズムとモデルを開発して実装することです。 機械学習エンジニアの仕事には、大規模なデータセット、データの前処理、およびデータ モデリングの操作が含まれます。 機械学習エンジニアには、データ サイエンスのスキルに加えて、強力なプログラミング スキル、数学に関する高度な知識、機械学習の概念の深い理解、標準およびカスタマイズされたアルゴリズムへの精通が求められます。
2021 年、機械学習エンジニアの平均給与 ました $ 131,000。
人工知能エンジニア
人工知能エンジニアは、AI システムを開発および実装し、機械学習、自然言語処理、コンピューター ビジョンなどのテクノロジーを使用します。 この仕事には、AI モデル、データ取り込み、データ変換インフラストラクチャの開発が含まれます。 また、AI エンジニアは、統計分析を実行し、AI 製品開発のためのインフラストラクチャをセットアップおよび管理します。
人工知能エンジニアと機械学習エンジニアの違いは、専門家が問題を解決するために使用するツールです。 AI エンジニアは主にソフトウェア開発ツールを使用しますが、ML エンジニアはアルゴリズムとデータ ツールを使用します。
によると、人工知能エンジニアの平均給与は 105,290 ドルです。 Glassdoorに.
データサイエンティスト
の仕事 データサイエンティスト これには、大規模なデータセットの収集と処理、パターンと傾向を特定するためのデータの分析と解釈、データに基づいた意思決定を行うための予測モデルとアルゴリズムの開発、利害関係者への洞察と推奨事項の伝達が含まれます。 データ サイエンティストは、データ ウェアハウジングとマイニング、統計と線形代数、モデリングを中心としたプログラミングの強力な背景を持っています。
によると、データ サイエンティストの平均基本給は 127,500 ドルです。 バークレー情報学校.
コンピュータビジョンエンジニア
コンピュータ ビジョン エンジニアは、ビジュアル データを扱う専門家です。 データは、デジタル信号、ビデオ フィード、またはアナログ画像である可能性があります。 コンピュータ ビジョン エンジニアの仕事には、画像の強調、画像の検索、コンテンツのモデレート、顔認識ツールの開発が含まれます。 コンピュータ ビジョン エンジニアは、コンピュータ ビジョンのアルゴリズムとハードウェアを開発、展開、保守します。 自動化されたビジョン アルゴリズムを開発します。 分析を収集して最適化します。 現実世界の問題に対する効率的な解決策を提案します。 技術文書を作成します。 コンピューター ビジョン プロジェクトを管理します。
コンピューター ビジョン エンジニア 儲ける 126,830 年 2020 月現在の中央値は XNUMX ドルです。
AIリサーチサイエンティスト
AI 研究科学者は、新しい人工知能モデル、アルゴリズム、技術の開発を専門とする専門家です。 これらの科学者は、既存のモデルのパフォーマンスを向上させたり、まったく新しい AI アプリケーションを作成したりするために、AI 分野の最先端の研究に取り組んでいます。 全体として、AI 研究科学者は、革新的な方法で問題を解決したり、既存のソリューションを改善したりするアルゴリズムを作成します。 彼らは人間がどのように考え、オンライン空間で人々と対話するエージェントを開発するかを理解しなければなりません。 AI 科学者はプログラミング言語に精通しており、さまざまなソースからの大量のデータを分析した経験が必要です。 この仕事には機械学習の経験も必要ですが、 ニューラルネットワーク、深層学習、およびモデルをトレーニングするための大規模な分散システムの開発。
による Glassdoorに、AI 科学者の平均給与は $112,932 です。
自然言語処理エンジニア
自然言語処理エンジニアは、機械が人間の言語を理解して解釈できるようにするアルゴリズムとモデルを開発します。 チャットボット、言語翻訳、音声認識などのアプリケーションに取り組んでいます。 この仕事には、統計分析、プログラミング言語の経験、および機械学習方法とテキスト表現技術の知識が必要です。 NLP エンジニアは、機械学習フレームワークとライブラリの経験も必要です。
ZipRecruiter によると、自然言語処理エンジニアの平均収入は 134,096 ドルです。
ロボティクスエンジニア
ロボティクス エンジニアは、ロボット システムを制御するソフトウェアを設計、構築、テスト、および保守する専門家です。 ロボティクス エンジニアは、研究を行い、人間にとって危険または困難なタスクを実行できるロボットを作成します。 この仕事には、数学の知識、複雑な問題解決スキル、意思決定スキル、粘り強さ、コミュニケーション能力が必要です。
2023 年 104,643 月の時点で、ロボティクス エンジニアの平均給与は $XNUMX です。 Salary.com.
深層学習エンジニア
ディープ ラーニング エンジニアは、学習アルゴリズムの設計と実装の専門家です。 この仕事には、機械学習モデルの開発と保守が含まれ、エンジニアはエンジニアリングとモデリングの活動、および展開に関与しています。 ディープ ラーニング エンジニアには、データの収集、分類、調査、クリーニングの経験が必要です。
によると、ディープラーニング エンジニアの平均給与は $122,780 です。 Glassdoorに.
AIプロダクトマネージャー
AI プロダクト マネージャーは、人工知能、機械学習、 深い学習 製品を開発、改善、形成するため。 AI プロダクト マネージャーは、管理する製品が倫理的で責任があり、規制要件に準拠していることを保証する上で重要な役割を果たします。 この役割には、技術的な専門知識と、製品管理やマーケティングなどのビジネス スキルの独自の組み合わせが必要です。 さらに、強力なコミュニケーション能力とコラボレーション能力も必要です。
2023 年 130,416 月の時点で、AI プロダクト マネージャーの平均報酬は $XNUMX です。 Glassdoorに.
AI倫理スペシャリスト
AI 倫理スペシャリストは、AI および機械学習システムの開発と展開が倫理的であり、社会的価値と一致していることを保証する責任を負う専門家です。 これには、AI の使用に関連する潜在的な倫理的問題とリスクを特定し、これらのリスクを軽減できる戦略とポリシーの開発に取り組むことが含まれます。 AI倫理スペシャリストは、機械学習アルゴリズムとデータ分析の知識、倫理的専門知識、および強力なコミュニケーションスキルなどの技術スキルを備えている必要があります。
によると、AI倫理スペシャリストの給与は79,000ドルから189,000ドルの範囲です ZipRecruiter.
AIの学び方
AI とその応用について学ぶことに興味がある場合は、いくつかの方法で始めることができます。 AI 分野でのキャリアを検討している場合、AI 大学プログラムは優れた選択肢となる可能性があります。 間で トップXNUMXの大学 学部および大学院プログラムを提供しているのは、カーネギー メロン大学、マサチューセッツ工科大学、スタンフォード大学です。
人工知能関連のコースも、AI を学ぶのに最適な方法かもしれません。 このオプションは、この分野で学位を取得したくない個人に適しています。 今日現在、幅広い種類があります。 AIコース 利用可能。 個人は無料または有料のコースから選択でき、オンラインまたは対面で学習できます。 コースは、基本的なことから、さまざまなトピックをカバーしています。 機械学習 AI のより専門的な分野への深層学習。
興味のある方もご検討ください 人工知能の本. これは、より自主的で包括的なアプローチで AI を学びたいと考えている方に最適なオプションです。
よくある質問
人工知能 (AI) は、 人間の知性 コンピュータシステムや他の機械によるプロセス。
人工知能の仕事を得るには、通常、関連するものを組み合わせる必要があります 教育、スキル、経験。
人工知能分野で働くには、特定の役割や業界に応じて、さまざまなスキルと知識が必要です。 最も一般的に必要なスキルには、プログラミング、数学と統計、機械学習、コンピューター ビジョン、問題解決などがあります。
米国、インド、ドイツ、カナダ、英国、中国は、人工知能の仕事に最適な国です。
結論
人工知能の分野は急速に成長しています。 AI ベースのシステムを設計、構築、管理できる専門家の需要も高まっています。 AI が業界を変革し、新しい機会を創出し続けるにつれて、これらの仕事は今後さらに重要になり、需要が高まる可能性があります。 あなたが AI 分野への移行を検討している経験豊富な専門家であろうと、 進路を考えている学生 この業界では、適切なスキルと専門知識を備えた人が利用できる機会がたくさんあります。
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著者について
ヴァレリアはレポーターです Metaverse Post。 彼女は募金、AI、メタバース、デジタル ファッション、 NFT、そしてすべて web3-関連している。 ヴァレリアは公共コミュニケーションの修士号を取得しており、国際ビジネス管理の 13 番目の専攻を取得中です。 彼女は自由時間を写真撮影とファッション スタイリングに費やしています。 ヴァレリアは XNUMX 歳のとき、ファッションに焦点を当てた最初のブログを作成し、ジャーナリズムとスタイルに対する情熱を育みました。 彼女はイタリア北部に拠点を置き、ヨーロッパのさまざまな都市からリモートで仕事をすることがよくあります。 彼女に連絡できるのは次のアドレスです。 [メール保護]
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