人工智能 (AI) 是未来，具有改变企业、经济和社会的巨大潜力。
难怪人工智能是技术领域最受欢迎的技能之一，它影响了几乎所有领域，从汽车、制造和医疗到网络安全、软件和物联网。
组织正在迅速利用人工智能来构建有用的尖端应用程序和服务，以改善生活质量、提高业务运营效率并降低复杂性。
最终，对人工智能的需求继续增加。 据 SEMrush 预测，到 2025 年，全球 AI 市场将达到 1906.1 亿美元。
因此，如果您想在 AI 领域建立职业生涯，现在是开始的最佳时机。 它将为您提供更广阔的职业前景，您可以与来自世界各地的组织合作开展令人兴奋的项目。 但为此，您必须具备正确的技能，包括技术和非技术。
在本文中，我将向您介绍一些人工智能领域的热门技能，您可以学习这些技能并提升自己的技能，从而在人工智能领域开创辉煌的职业生涯。
让我们开始吧。
目录
技术能力
人工智能职业需要专业人士掌握一些技术技能，为你打下坚实的基础。 所以，让我们谈谈其中的一些技术技能。
领域知识
如果您想从事人工智能领域的工作，则需要人工智能方面的知识和专业知识。 您必须具备神经网络、机器学习、深度学习等方面的专业知识。
拥有领域知识可以帮助您更多地了解行业以及您需要解决的风险和挑战。 它还将帮助您开发能够应对这些挑战的创新技术。 您可以应用您的知识来创建支持人工智能的技术和服务，以某种方式改善生活并支持企业。
编程语言
对 Java、R、Python、C++、JavaScript 等编程语言的扎实知识和熟练程度对于每个 AI 专业人士来说都至关重要。 您必须能够根据您的需求和用例编写代码。
- Python：Python因其简单、代码可靠性和更快的执行速度而被广泛用于人工智能和机器学习。 它将帮助您编写复杂的算法并且需要最少的代码。 它带有许多用于高级计算和科学计算的预制库。
- Java：Java 还广泛用于 AI 中，用于实现映射器和化简器、智能编程、遗传编程、搜索算法、神经网络、ML 解决方案等。
- R：你需要 R 来进行统计计算、数值分析、机器学习、神经网络等等。 R 允许您收集和组织数据集，应用 ML 和统计函数，并使用矩阵变换和线性代数进行数据处理。
- C++：在人工智能中使用良好的旧 C++ 来实现过程编程和操纵硬件资源。 您可以使用它来开发操作系统、浏览器和视频游戏。 它的灵活性和面向对象的功能使其在人工智能中非常有用。
此外，如果您还对计算机体系结构、数据结构、优化算法、图、树等有深入的了解，这将有所帮助。 而且，如果您可以学习一种以上的语言，这可能是一个额外的优势，因为您可以做出更多贡献，因为组织强调具有多种技能的专业人士。
框架和库：除了编程语言，您还必须了解各种框架和库。 它将帮助您以更快的速度编写高质量的代码。 在 AI 中非常有用的一些是 TensorFlow、SciPy、NumPy、Scikit-learn、Apache Spark、PyTorch 等。
- TensorFlow 是一个开源机器学习平台，拥有一套全面而灵活的工具、社区资源和库，可帮助研究人员轻松开发复杂的 ML 驱动的应用程序。
- SciPy 是一个开源 Python 库，用于解决科学和数学问题。 它可以帮助用户使用各种命令来操作和可视化数据。
- NumPy 是一个基于 Python 的包，用于在处理海量数据集时进行科学计算和高级数学运算。
- Scikit-learn 是一个强大的机器学习 Python 库，拥有大量的机器学习和统计建模工具。
数学知识
人工智能专业人士广泛研究算法和应用数学。 这就是为什么你必须具备强大的分析和解决问题的能力以及数学知识，这样你才能有效地解决人工智能问题。
线性代数、统计、概率、图表、优化技术等数学技能是可取的。 您可以利用这些技能来解决问题并根据需求创建算法。
- 线性代数：线性和抽象代数构成了人工智能许多部分的基础，如机器学习和计算机视觉。 它涉及矩阵、向量、张量等。
- 统计：如果您想在 AI 和 ML 中获得光明的职业，统计是您需要掌握的另一个重要学科。 它涉及数据收集、解释和分析。 它与数据科学相吻合，但您需要统计技能来理解这些模式。
- 概率：概率是人工智能的重要组成部分。 因此，您必须具备充分的概率和概率分布知识，才能在 AI 中顺利开始。 它可以用于判别和生成模型、支持向量机等。
- 图表：知道如何查看图表并理解它所传达的内容是 AI 所需要的。 它是人工智能不可或缺的一部分，您将不断地通过查看不同的图表来分析数据。
机器学习
机器学习 (ML) 是人工智能的一个子集。 它是对基于计算机的算法的研究，该算法能够使用数据和经验来学习和改进自身。 ML 算法基于特定数据样本（称为训练数据）创建模型，以做出决策和预测。
人工智能需要机器学习知识，因为人工智能使计算机或系统能够智能地运行。 ML 是一个教机器变得智能并在实时任务和问题中发挥其潜力的过程。
ML 用于各种应用，包括计算机视觉、电子邮件过滤、医学、语音识别等。 它还与计算统计相关联，以便在计算机的帮助下做出准确的预测。 ML 的一些日常示例是搜索引擎建议。
深度学习
深度学习是机器学习和数据科学的一个分支，它模仿人类如何获得特定知识。 它包括预测分析和统计，并利用不同的层从声音或图像中获得更深层次的特征。 使用更高的图层，细节会更加细致入微。
深度学习可以自动化预测分析，其算法被安排在一个不断增加的抽象和复杂性的层次结构中。 在这里，每个算法都对其输入进行非线性变换。 接下来，它使用其获得的知识来创建输出或统计模型。 它将继续迭代，直到其输出达到可接受水平的准确度。 因此，数据需要经过许多处理层才能精炼和准确。
应用：深度学习在各个领域都有广泛的应用，对于数据科学家轻松快速地收集、解释和分析海量数据非常有益。 它的一些应用是人脸识别、语音识别、无人驾驶汽车中的视觉、虚拟助手等。
神经网络架构
神经网络是深度学习的一部分，受到人类大脑结构的启发。 它们是一个复杂的人工神经元网络，可以处理多个输入以产生一个输出。 神经网络模仿人类的大脑行为来解决复杂的问题。 它们用于自适应控制、预测建模、回归分析、模式识别、数据处理和可训练应用程序。
在这种架构中，输入数据通过堆叠的不同层人工神经元产生输出。
应用：神经网络还可以在营销、医疗保健等各个领域找到应用。 示例包括语音识别、车辆控制、国际象棋或赛车等游戏、序列和模式识别、医疗诊断、数据挖掘、金融应用程序、电子邮件垃圾邮件过滤等。
大数据和分布式计算
人工智能中的预测和数据分析涉及大量需要更高计算资源的数据集。 使用单个系统来实现这种计算可能还不够。 因此，大数据和分布式计算等概念很有帮助。
- 大数据是一种涉及有效提取、管理和分析大量数据的技术。 该数据需要大量计算资源并提供出色的统计能力。 它用于用户行为分析、预测分析和其他涉及大型数据集的分析需求。
- 分布式计算是计算机科学的一个分支，涉及分布式系统，其组件位于各种联网计算机上，通过交换消息来协调和通信它们的动作。 它的应用是多人在线视频游戏、点对点（P2P）应用等。
因此，如果您想在 AI 领域拥有辉煌的职业生涯，那么使用这些技术提升自己的技能会有所帮助。 大数据和分布式计算可以帮助您开发基于人工智能的最先进的产品和服务。 您还可以获得有关 Hadoop、Apache Storm、Spark 和 Flink 等框架的知识。
信号处理技术
信号处理是组织可能在专业人员中寻找的另一项期望技能。 机器学习涉及特征提取以将像素值转换为一些有意义的信息。 要实现这一点，您必须知道如何使用信号处理技术解决问题。 它可能包括时频分析、卷积、傅里叶分析和其他 AI 概念。
信号处理是电气工程的一个子领域，强调分析、合成和修改信号，如图像信号、声波和其他科学测量。 这些技术提高了存储效率、传输、质量并检测信号中的某些成分。
应用：信号处理的应用包括语音识别和图像理解等特征提取、音乐或语音表示中的音频信号处理、计算机和数码相机中的图像处理、运动图像中的视频处理、无线通信以及图像等源编码技术压缩、视频压缩和音频压缩。
外壳脚本
Shell 脚本是指由称为 Unix shell 的命令行解释器运行的计算机程序。 脚本语言涉及各种 shell 脚本方言。 shell 脚本执行的一些常见操作是文件操作、打印文本和程序执行。
Shell 脚本是用于模式识别的人工智能的另一个重要组成部分。 当您在 AI 领域发展事业时，您将达到大多数 AI 数据处理都在基于 Linux 的机器上进行的地步。 因此，如果您不熟悉 UNIX 工具和操作以及 SSH、grep、find、awk、sort、tr、cut 等命令，那么使用 AI 功能将具有挑战性。
因此，学习 shell 脚本并掌握这些主题的窍门以便与基于 Linux 的工具和操作很好地配合使用会很棒。 您还可以了解不同的 shell，例如 KornShell、Powershell、Perl-like shell、Z shell 等。
聚类分析
聚类分析是对对象进行聚类或分组的任务。 这样做的方式是，一组中的对象比另一组中的对象更相似。
聚类可以通过不同的算法来完成，这些算法在它们的组成部分和找到它们的效率方面有所不同。 鉴于它在各个领域的广泛使用，您可以学习这种聚类技能并开始在人工智能领域建立自己的职业生涯。 它将为您提供更广阔的视野，您可以为各个行业和企业开发创新技术。
应用：它用于模式识别、信息检索、图像分析、数据压缩、图像分析、序列分析、机器学习和计算机图形学等应用的探索性和统计数据分析。 在计算机科学中，聚类用于软件开发、异常检测、自然语言处理等。 它的其他应用包括医疗、营销、商业、搜索结果分组、犯罪分析、教育等等。
因此，如果您想在人工智能领域建立职业生涯，上述所有讨论都是您需要掌握的技术技能。
但这不是它。
即使你对这些技术和技术技能有深入的了解和专业知识，如果你不能正确实施它们，它也几乎不会被使用。 这就是软技能发挥作用的地方。
软技能
软技能在您职业生涯的每个部分都是必要的。 您必须具备所需的人际交往能力，才能有效地工作、轻松管理一切、正确地将知识应用到您的任务中，并与他人进行良好的协作。
软技能将帮助您将您的想法正确地传达给您的团队、利益相关者和您与之交流的其他人。 您还可以快速做出更好的决策，从而使您的项目和整个团队受益。
因此，让我们谈谈您必须培养的一些基本软技能，以成为更好的专业人士，无论您的专业知识和知识水平如何。
沟通
每个职业都需要沟通技巧。 这意味着能够在传递信息时使用适当和合适的语气以及肢体语言清晰准确地向他人传达您的想法。
你需要成为一个良好的沟通者，这样你才能毫不费力地与你的经理、同事或客户交流你的创新想法。 但是，如果您缺乏沟通技巧，您可能会觉得难以传达您的信息并解释您想要什么。
结果，您的同行将无法理解您的信息，并且可能会在特定点上感到困惑。 并且您的想法可能不会仅仅因为您无法正确传递信息而被考虑。
所以，如果你能提高你的沟通技巧，那将会很有帮助。 您可以与您的朋友、家人或同事一起练习，也可以参加课程以提高您的技能。 你练习得越多，你就越能提高沟通技巧。
学习商务沟通的基础知识，以确保您在传递信息时使用正确的词语和正确的语气。 您还可以学习手部动作、肢体语言和适当的手势，以便与他人进行有效沟通。 此外，如果您与国际客户打交道，您可以学习多种语言。 这将是一个奖励。
做决定
决策能力非常重要。 您必须能够在正确的时间做出正确的决定，以使您的团队和项目免受任何伤害或麻烦，并确保您的项目取得成功。
AI项目涉及大量的分析技能、统计和预测，你必须能够做适合你的项目和团队中每个人的事情。 您必须具备良好的管理技能，这将有助于您做出决策。 它需要敏锐、牵强的头脑、专注力和对细节的关注。
此外，如果您做出某些决定，您必须能够计算风险和挑战。 您还必须了解某些决定的后果以及它们如何影响您的团队和项目。 因此，您的所有决策都必须以能够最大限度地提高项目的生产力和成功率的方式做出，确保您的客户和客户满意，同时将风险降至最低。
分析思维
分析思维是所有人工智能专业人士必备的软技能。 您必须能够理解并感受到用户可能面临的问题并提出有效的解决方案。
人工智能专业人士必须具备出色的解决问题能力、分析思维和好奇心，才能了解更多、学习更多、实施更多。 它将帮助您开发可以解决问题的创新想法和计划，并构建可以造福于人们的尖端技术。 您还必须渴望使用新技术和工具来提升自己的技能，以便在规划和开发时为您提供帮助。
创造力
创造力是人工智能专业人士必须具备的一项苛刻技能。 如果需要，您必须设计独特的想法并跳出框框思考。 事实上，如今，它在各个领域都是一项备受追捧的技能。 如果你是一名人工智能专业人士，你必须拥有它。
人工智能专业人士必须以创造性的方式以简单、有效和可行的方式解决问题。 它将帮助您开发独特的产品和服务，并使它们对用户有用。
结论：人工智能专业人士的未来
根据 LinkedIn 的数据，尽管由于大流行而出现严重的情况，但自 2019 年以来，招聘 AI 专业人士的人数增加了 32%。 随着对 AI 驱动的应用程序和服务的需求不断增加，这种增长继续激增。
CNBC 的一份报告指出，数据科学家的工资中位数为 100k-130k 美元，而 AI 工程师的工资中位数为 124k-150k 美元。 因此，人工智能专业人士的未来似乎一片光明。 如果你对这个领域感兴趣，现在是时候围绕它开始你的职业生涯了。 你可以成为数据科学家、人工智能工程师、机器学习工程师、商业智能开发人员，并在人工智能领域从事其他相关工作。
因此，开始在 AI 领域建立您的职业生涯，并发展上面讨论的技术和非技术技能。 他们将帮助您顺利开始您的职业生涯，并确保您以最快的速度前进。
一切顺利！
您可能还对学习 AI 的在线课程感兴趣或
学习数据工程基础知识的在线课程。
