想在AI界工作嗎? 10 項不能錯過的重要技能大公開

編譯/莊閔棻

人工智慧(AI)的迅速崛起催生無數的新職業,包括一些是全球最賺錢和最受歡迎的職業。因此,對於那些想要投身於這個變革性產業的人來說,深入了解該行業重要角色和所需核心能力就非常重要。本篇我們就將帶你看看在科技業取得成功所需的 10 項AI基本技能,讓大家可以做好準備。

人工智慧(AI)的迅速崛起催生無數的新職業,包括一些是全球最賺錢和最受歡迎的職業。(圖/123RF)

1、程式設計能力

程式設計可以說是AI專業知識的基石。因此,對於想在AI領域工作的人來說,精通 Python、Java、R、C++ 和 JavaScript 等語言就非常重要。 這些語言是將AI概念轉化為功能演算法所需的重要工具。

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2、機器學習與深度學習

機器學習(ML)和深度學習處於AI發展的前端。 機器學習涉及訓練電腦從資料中學習,而無需明確編寫程式,而深度學習則是機器學習的一部分,其利用神經網路實現更深層的學習。

3、數學與統計學

AI的理解和推理能力源自於紮實的數學和統計學基礎。 數學有助於數字中的模式和關係,而統計學則可以深入研究資料收集、解釋和分析。 它們共同使AI工作者能夠有效地理解和操縱數據。

4、函式庫和框架

在AI領域,函式庫和框架可以簡化複雜的任務,使AI開發更有效率。 NumPy、Keras、TensorFlow、Matplotlib 和 Seaborn 等熱門函式庫提供探索廣泛資料集、科學計算和數值運算的功能。

5、自然語言處理與電腦視覺

自然語言處理 (NLP) 使AI能夠理解和處理人類語言。語言翻譯、總結文本和機器理解等任務都屬於自然語言處理的範圍。 另一方面,電腦視覺則讓機器能夠解釋和分析數位影像,包括辨識物品和檢測臉部特徵等。

6、數據科學和數據分析

數據也是AI的命脈,數據科學和數據分析技能對於提取可行的見解來說不可或缺。 這些技能使組織能夠做出明智的決策、了解客戶需求並監控績效。數據科學、機器學習和AI之間的協同作用正在推動從醫學到工商管理等各個領域的創新。

7、軟技能

雖然專業知識很重要,但軟技能在AI時代也同樣重要,包括批判性思維、解決問題、溝通和協作等。這些特質都讓人類能夠與機器和諧地工作,也是AI和人類之間的主要差距。

8、雲端運算技能

要充分發揮AI的潛力,熟練的雲端運算就很重要。 AWS、Azure 或 Google Cloud 等雲端平台都提供龐大AI專案所需的可擴展性。 學習利用雲端服務使AI工作者能夠按需存取大量運算資源。

9、AI道德與減少偏見

在不斷擴大的AI世界中,道德問題佔據了話題中心。 基於AI系統對醫療保健、銀行業和司法等重要社會領域具有重大影響,因此需要了解其道德影響。AI工作者必須解決演算法決策中的公平、偏見和開放性問題。

10、批判性思考和解決問題的能力

AI領域的創新是由解決問題和運用批判性判斷的能力所推動的,因此具有較強分析能力的人就能更了解,AI可以解決哪些現實世界中的問題,並對症下藥。

參考資料:Analytics Insight

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