Top 14 der gefragten Fähigkeiten, die für KI-Experten erforderlich sind

Künstliche Intelligenz (KI) ist die Zukunft und hat ein großes Potenzial, Unternehmen, Volkswirtschaften und Gesellschaften zu verändern.

Kein Wunder, dass KI eine der gefragtesten Fähigkeiten in der Technologiedomäne ist, die fast alle Sektoren beeinflusst hat, von Automobil, Fertigung und Medizin bis hin zu Cybersicherheit, Software und IoT.

Unternehmen nutzen KI schnell, um nützliche, hochmoderne Anwendungen und Dienste zu entwickeln, die die Lebensqualität verbessern, Geschäftsabläufe effizienter gestalten und Komplexität reduzieren können.

Schließlich steigt die Nachfrage nach KI weiter an. Laut SEMrush wird der globale KI-Markt bis 2025 190,61 Milliarden US-Dollar erreichen.

Wenn Sie also eine Karriere in der KI aufbauen möchten, ist dies der beste Zeitpunkt, um damit anzufangen. Es eröffnet Ihnen breitere Karriereperspektiven und Sie können mit Organisationen aus der ganzen Welt an spannenden Projekten arbeiten. Dafür müssen Sie jedoch über die richtigen Fähigkeiten verfügen, sowohl technisch als auch nicht technisch.

In diesem Artikel stelle ich Ihnen einige der gefragten Fähigkeiten in der KI vor, die Sie erlernen und weiterbilden können, um eine brillante Karriere in der künstlichen Intelligenz aufzubauen.

Lass uns anfangen.

Technische Fähigkeiten

Eine Karriere in der KI erfordert von Fachleuten, dass sie einige technische Fähigkeiten beherrschen, um Ihnen eine starke Basis zu geben. Lassen Sie uns also über einige dieser technischen Fähigkeiten sprechen.

Fachwissen

Kenntnisse und Spezialisierung in künstlicher Intelligenz sind erforderlich, wenn Sie eine Karriere in der KI anstreben. Sie müssen über Kenntnisse in neuronalen Netzen, maschinellem Lernen, Deep Learning usw. verfügen.

Domänenkenntnisse helfen Ihnen, die Branche besser zu verstehen, mit Risiken und Herausforderungen, die Sie angehen müssen. Es wird Ihnen auch dabei helfen, innovative Technologien zu entwickeln, die diese Herausforderungen bewältigen können. Sie können Ihr Wissen anwenden, um KI-fähige Technologien und Dienste zu entwickeln, die das Leben irgendwie verbessern und Unternehmen unterstützen können.

Programmiersprachen

Fundierte Kenntnisse und Beherrschung von Programmiersprachen wie Java, R, Python, C++, JavaScript etc. sind für jeden KI-Profi entscheidend. Sie müssen in der Lage sein, Code basierend auf Ihren Anforderungen und Anwendungsfällen zu schreiben.

• Python: Python wird aufgrund seiner Einfachheit, Codezuverlässigkeit und schnelleren Ausführung häufig in der KI und beim maschinellen Lernen verwendet. Es hilft Ihnen beim Schreiben komplexer Algorithmen und erfordert nur minimalen Code. Es enthält viele vorgefertigte Bibliotheken für fortgeschrittenes Rechnen und wissenschaftliche Berechnungen.
• Java: Java wird auch ausgiebig in der KI zur Implementierung von Mappern und Reducern, intelligenter Programmierung, genetischer Programmierung, Suchalgorithmen, neuronalen Netzen, ML-Lösungen und mehr verwendet.
• R: Sie brauchen R für statistische Berechnungen, numerische Analysen, maschinelles Lernen, neuronale Netze und mehr. Mit R können Sie Datensätze sammeln und organisieren, ML- und Statistikfunktionen anwenden und Matrixtransformationen und lineare Algebra für die Datenverarbeitung verwenden.
• C++: Das gute alte C++ wird in der KI verwendet, um prozedurale Programmierung und Manipulation von Hardwareressourcen zu ermöglichen. Sie können damit Betriebssysteme, Browser und Videospiele entwickeln. Seine Flexibilität und objektorientierten Funktionen machen es in der KI sehr nützlich.

Darüber hinaus wäre es hilfreich, wenn Sie auch ein tiefes Verständnis für Computerarchitektur, Datenstrukturen, Optimierungsalgorithmen, Diagramme, Bäume und mehr hätten. Und wenn Sie mehr als eine Sprache lernen können, kann dies ein zusätzlicher Vorteil sein, da Sie mehr beitragen können, da Organisationen Fachleute mit mehreren Fähigkeiten bevorzugen.

Frameworks und Bibliotheken: Neben Programmiersprachen müssen Sie auch verschiedene Frameworks und Bibliotheken verstehen. Es wird Ihnen helfen, qualitativ hochwertigen Code schneller zu schreiben. Einige der äußerst nützlichen in der KI sind TensorFlow, SciPy, NumPy, Scikit-learn, Apache Spark, PyTorch und mehr.

• TensorFlow ist eine Open-Source-Plattform für maschinelles Lernen mit einem umfassenden und flexiblen Satz von Tools, Community-Ressourcen und Bibliotheken, mit denen Forscher mühelos anspruchsvolle ML-basierte Anwendungen entwickeln können.
• SciPy ist eine Open-Source-Python-Bibliothek zur Lösung wissenschaftlicher und mathematischer Probleme. Es hilft Benutzern, Daten mit verschiedenen Befehlen zu manipulieren und zu visualisieren.
• NumPy ist ein Python-basiertes Paket, das für wissenschaftliches Rechnen und fortgeschrittene mathematische Operationen verwendet wird, während es riesige Datensätze verarbeitet.
• Scikit-learn ist eine leistungsstarke Python-Bibliothek für maschinelles Lernen und verfügt über viele ML- und statistische Modellierungswerkzeuge.

Mathematisches Wissen

KI-Experten arbeiten intensiv an Algorithmen und angewandter Mathematik. Aus diesem Grund müssen Sie neben mathematischen Kenntnissen über starke analytische und problemlösende Fähigkeiten verfügen, damit Sie KI-Probleme effizient lösen können.

Mathematische Fähigkeiten wie lineare Algebra, Statistik, Wahrscheinlichkeit, Graphen, Optimierungstechniken usw. sind wünschenswert. Sie können diese Fähigkeiten nutzen, um Probleme zu lösen und Algorithmen basierend auf den Anforderungen zu erstellen.

• Lineare Algebra: Lineare und abstrakte Algebra bilden die Grundlage vieler Teile der KI wie maschinelles Lernen und Computer Vision. Es beinhaltet Matrizen, Vektoren, Tensoren und andere.
• Statistik: Statistik ist ein weiteres wichtiges Fach, das Sie beherrschen müssen, wenn Sie eine glänzende Karriere in KI und ML anstreben. Es beinhaltet die Erhebung, Interpretation und Analyse von Daten. Es deckt sich mit Data Science, aber Sie benötigen statistische Fähigkeiten, um die Muster zu verstehen.
• Wahrscheinlichkeit: Wahrscheinlichkeit ist ein wesentlicher Bestandteil der künstlichen Intelligenz. Daher müssen Sie über fundierte Kenntnisse der Wahrscheinlichkeit und Wahrscheinlichkeitsverteilung verfügen, um einen reibungslosen Start in die KI zu haben. Es kann für diskriminative und generative Modelle, Support-Vektor-Maschinen usw. verwendet werden.
• Graph: Zu wissen, wie man Graphen betrachtet und versteht, was sie vermitteln, ist in der KI erforderlich. Es ist ein integraler Bestandteil der KI, und Sie werden ständig Daten analysieren müssen, indem Sie sich verschiedene Diagramme ansehen.

Maschinelles Lernen

Maschinelles Lernen (ML) ist eine Teilmenge der künstlichen Intelligenz. Es ist das Studium computergestützter Algorithmen, die in der Lage sind, anhand von Daten und durch Erfahrungen zu lernen und sich selbst zu verbessern. ML-Algorithmen erstellen Modelle auf der Grundlage einer bestimmten Datenprobe, die als Trainingsdaten bezeichnet wird, um Entscheidungen und Vorhersagen zu treffen.

Das Wissen über ML wird in der künstlichen Intelligenz benötigt, da KI einen Computer oder ein System in die Lage versetzt, sich intelligent zu verhalten. ML ist ein Prozess, der der Maschine beibringt, intelligent zu sein und ihr Potenzial in Echtzeitaufgaben und -problemen umzusetzen.

ML wird in verschiedenen Anwendungen verwendet, darunter Computer Vision, E-Mail-Filterung, Medizin, Spracherkennung und mehr. Es ist auch mit Computerstatistiken verbunden, um mit Hilfe von Computern genaue Vorhersagen zu treffen. Einige der alltäglichen Beispiele für ML sind Vorschläge von Suchmaschinen.

Tiefes Lernen

Deep Learning ist ein Zweig des maschinellen Lernens und der Datenwissenschaft, der nachahmt, wie Menschen spezifisches Wissen erlangen. Es umfasst prädiktive Analysen und Statistiken und nutzt verschiedene Ebenen, um tiefere Merkmale aus einem Ton oder Bild zu gewinnen. Bei höheren Schichten wäre die Detaillierung nuancierter.

Deep Learning kann Predictive Analytics automatisieren, und seine Algorithmen sind in einer Hierarchie zunehmender Abstraktion und Komplexität angeordnet. Hier implementiert jeder Algorithmus eine nichtlineare Transformation seiner Eingabe. Als nächstes verwendet es sein gewonnenes Wissen, um ein Ergebnis oder ein statistisches Modell zu erstellen. Es wird mit der Iteration fortfahren, bis seine Ausgabe eine Genauigkeit des akzeptierten Niveaus erreicht hat. Daher gibt es viele Verarbeitungsschichten, die Daten durchlaufen müssen, um verfeinert und genau zu sein.

Anwendung: Deep Learning hat eine breite Anwendung in verschiedenen Bereichen und ist für Datenwissenschaftler von großem Nutzen, wenn es darum geht, riesige Datenmengen einfach und schnell zu sammeln, zu interpretieren und zu analysieren. Einige seiner Anwendungen sind Gesichtserkennung, Spracherkennung, Ermöglichung des Sehens in fahrerlosen Autos, virtuelle Assistenten usw.

Neuronale Netzwerkarchitektur

Neuronale Netze sind ein Teil von Deep Learning und sind von der menschlichen Gehirnstruktur inspiriert. Sie sind ein Netzwerk aus künstlichen Neuronen, die komplex und entwickelt wurden, um mehrere Eingaben zu verarbeiten, um eine Ausgabe zu erzeugen. Neuronale Netze ahmen das Verhalten des menschlichen Gehirns nach, um komplexe Probleme zu lösen. Sie werden für adaptive Steuerung, prädiktive Modellierung, Regressionsanalyse, Mustererkennung, Datenverarbeitung und trainierbare Anwendungen verwendet.

In dieser Architektur durchlaufen die Eingabedaten verschiedene Schichten künstlicher Neuronen, die gestapelt sind, um die Ausgabe zu erzeugen.

Anwendung: Neuronale Netze finden auch Anwendungen in verschiedenen Bereichen wie Marketing, Gesundheitswesen und mehr. Beispiele sind Spracherkennung, Fahrzeugsteuerung, Spiele wie Schach oder Rennen, Sequenz- und Mustererkennung, medizinische Diagnose, Data Mining, Finanzanwendungen, E-Mail-Spam-Filterung und mehr.

Big Data und verteiltes Rechnen

Die Vorhersage- und Datenanalyse in der KI umfasst eine große Anzahl von Datensätzen, die höhere Rechenressourcen benötigen. Die Verwendung eines einzelnen Systems zur Erzielung dieser Art von Berechnung ist möglicherweise nicht ausreichend. Daher sind Konzepte wie Big Data und Distributed Computing hilfreich.

• Big Data ist eine Technologie, bei der enorme Datenmengen effizient extrahiert, verwaltet und analysiert werden. Diese Daten erfordern hohe Rechenressourcen und bieten eine hervorragende statistische Aussagekraft. Es wird bei der Analyse des Benutzerverhaltens, der prädiktiven Analyse und anderen analytischen Anforderungen mit großen Datensätzen verwendet.
• Distributed Computing ist ein Zweig der Informatik, bei dem verteilte Systeme beteiligt sind, deren Komponenten sich auf verschiedenen vernetzten Computern befinden, die ihre Aktionen koordinieren und kommunizieren, indem sie Nachrichten austauschen. Seine Anwendungen sind Multiplayer-Online-Videospiele, Peer-to-Peer (P2P)-Anwendungen usw.

Wenn Sie also eine brillante Karriere in der KI anstreben, wäre es hilfreich, wenn Sie sich mit diesen Technologien weiterbilden. Big Data und Distributed Computing können Ihnen dabei helfen, KI-basierte, hochmoderne Produkte und Dienstleistungen zu entwickeln. Sie können sich auch Kenntnisse über Frameworks wie Hadoop, Apache Storm, Spark und Flink aneignen.

Signalverarbeitungstechniken

Die Signalverarbeitung ist eine weitere erwünschte Fähigkeit, nach der Unternehmen bei Fachleuten suchen können. Maschinelles Lernen beinhaltet die Merkmalsextraktion, um Pixelwerte in aussagekräftige Informationen umzuwandeln. Und um dies zu erreichen, müssen Sie wissen, wie man Probleme mit Signalverarbeitungstechniken löst. Es kann Zeit-Frequenz-Analyse, Faltung, Fourier-Analyse und andere KI-Konzepte umfassen.

Die Signalverarbeitung ist ein Teilgebiet der Elektrotechnik, das sich auf die Analyse, Synthese und Modifizierung von Signalen wie Bildsignalen, Schallwellen und anderen wissenschaftlichen Messungen konzentriert. Diese Techniken verbessern die Speichereffizienz, Übertragung und Qualität und erkennen einige Komponenten in einem Signal.

Anwendungen: Die Anwendungen der Signalverarbeitung sind Merkmalsextraktion wie Spracherkennung und Bildverständnis, Audiosignalverarbeitung wie in Musik oder Sprachdarstellung, Bildverarbeitung in Computern und Digitalkameras, Videoverarbeitung in bewegten Bildern, drahtlose Kommunikation und Quellcodierungstechniken wie Bild Komprimierung, Videokomprimierung und Audiokomprimierung.

Shell-Scripting

Shell-Scripting bezieht sich auf ein Computerprogramm, das von einem Befehlszeileninterpreter namens Unix-Shell ausgeführt wird. Skriptsprachen umfassen verschiedene Shell-Skript-Dialekte. Einige allgemeine Operationen, die Shell-Skripte ausführen, sind Dateimanipulation, Drucken von Text und Programmausführung.

Shell-Scripting ist eine weitere wichtige Komponente der künstlichen Intelligenz, die zur Mustererkennung verwendet wird. Wenn Sie Ihre Karriere in der KI vorantreiben, werden Sie an den Punkt kommen, an dem die meiste KI-Datenverarbeitung auf Linux-basierten Maschinen stattfindet. Wenn Sie also nicht mit UNIX-Tools und -Operationen und -Befehlen wie SSH, grep, find, awk, sort, tr, cut usw. vertraut sind, wird es schwierig, mit KI-Funktionen zu arbeiten.

Daher wäre es großartig, etwas über Shell-Skripting zu lernen und sich mit diesen Themen vertraut zu machen, um gut mit Linux-basierten Tools und Operationen zu arbeiten. Sie können sich auch über verschiedene Shells wie KornShell, Powershell, Perl-ähnliche Shell, Z-Shell und mehr informieren.

Clusteranalyse

Die Clusteranalyse ist die Aufgabe, Objekte zu clustern oder zu gruppieren. Dies geschieht so, dass die Objekte in einer Gruppe einander ähnlicher sind als die in einer anderen Gruppe.

Clustering kann durch Algorithmen erfolgen, die sich in Bezug auf ihre Komponenten unterscheiden und wie effizient man sie finden kann. Angesichts der breiten Verwendung in verschiedenen Sektoren können Sie diese Fähigkeit des Clusterings erlernen und Ihre Karriere in der künstlichen Intelligenz aufbauen. Es eröffnet Ihnen einen größeren Spielraum und Sie können innovative Technologien für verschiedene Branchen und Unternehmen entwickeln.

Anwendung: Es wird in der explorativen und statistischen Datenanalyse für Anwendungen wie Mustererkennung, Informationsabruf, Bildanalyse, Datenkomprimierung, Bildanalyse, Sequenzanalyse, maschinelles Lernen und Computergrafik verwendet. In der Informatik wird Clustering in der Softwareentwicklung, Anomalieerkennung, Verarbeitung natürlicher Sprache und mehr verwendet. Weitere Anwendungen sind Medizin, Marketing, Wirtschaft, Gruppierung von Suchergebnissen, Kriminalitätsanalyse, Bildung und mehr.

Alle oben genannten Punkte waren also technische Fähigkeiten, die Sie beherrschen müssen, wenn Sie eine Karriere in der künstlichen Intelligenz aufbauen möchten.

Aber das ist es nicht.

Selbst wenn Sie über fundiertes Wissen und Fachwissen in diesen Technologien und technischen Fähigkeiten verfügen, werden diese kaum genutzt, wenn Sie sie nicht richtig implementieren können. Hier kommen Soft Skills ins Spiel.

Soft Skills

Soft Skills sind in jedem Abschnitt Ihrer beruflichen Reise erforderlich. Sie müssen über die erforderlichen zwischenmenschlichen Fähigkeiten verfügen, um effizient zu arbeiten, alles mit Leichtigkeit zu verwalten, das Wissen korrekt in Ihre Aufgaben umzusetzen und gut mit anderen zusammenzuarbeiten.

Soft Skills helfen Ihnen, Ihre Gedanken Ihrem Team, Ihren Stakeholdern und anderen, mit denen Sie kommunizieren, richtig zu vermitteln. Sie können auch schneller bessere Entscheidungen treffen, die Ihrem Projekt und dem gesamten Team zugute kommen.

Lassen Sie uns also über einige der wesentlichen Soft Skills sprechen, die Sie entwickeln müssen, um ein besserer Fachmann zu werden, unabhängig von Ihrem Fachwissen und Ihrem Wissensstand.

Kommunikation

Kommunikationsfähigkeiten sind in jedem Beruf immer wünschenswert. Es bedeutet die Fähigkeit, Ihre Ideen klar und genau mit anderen zu kommunizieren, indem Sie einen angemessenen und angemessenen Ton zusammen mit der Körpersprache verwenden, während Sie Ihre Nachricht übermitteln.

Sie müssen ein guter Kommunikator sein, damit Sie Ihre innovativen Ideen mühelos mit Ihren Managern, Teamkollegen oder Kunden kommunizieren können. Aber wenn Ihnen die Kommunikationsfähigkeiten fehlen, können Sie Schwierigkeiten haben, Ihre Nachricht zu übermitteln und zu erklären, was Sie wollen.

Infolgedessen werden Ihre Kollegen Ihre Botschaft nicht verstehen und an bestimmten Stellen möglicherweise verwirrt sein. Und die Chancen stehen gut, dass Ihre Ideen nicht berücksichtigt werden, nur weil Sie Ihre Botschaft nicht richtig übermitteln konnten.

Es wäre also hilfreich, wenn Sie an Ihren Kommunikationsfähigkeiten arbeiten könnten. Sie können es entweder mit Ihren Freunden, Familienmitgliedern oder Kollegen üben oder einen Kurs belegen, um Ihre Fähigkeiten zu verbessern. Je mehr Sie üben, desto mehr werden Sie Ihre Kommunikationsfähigkeiten verbessern.

Lernen Sie die Grundlagen der Geschäftskommunikation, um sicherzustellen, dass Sie bei der Übermittlung Ihrer Botschaft die richtigen Worte und den richtigen Ton verwenden. Sie können auch Handbewegungen, Körpersprache und richtige Gesten lernen, um effektiv mit anderen zu kommunizieren. Darüber hinaus können Sie mehrere Sprachen lernen, wenn Sie mit internationalen Kunden zu tun haben. Dies wird ein Bonus sein.

Entscheidung fällen

Entscheidungskompetenz ist sehr wichtig. Sie müssen in der Lage sein, die richtigen Entscheidungen zur richtigen Zeit zu treffen, um Ihr Team und Ihr Projekt vor Schaden oder Ärger zu bewahren und den Erfolg Ihrer Projekte sicherzustellen.

KI-Projekte erfordern viele analytische Fähigkeiten, Statistiken und Vorhersagen, und Sie müssen in der Lage sein, das zu tun, was für Ihr Projekt und alle Beteiligten im Team geeignet ist. Sie müssen über gute Managementfähigkeiten verfügen, die Ihnen bei der Entscheidungsfindung helfen. Es erfordert einen scharfen, weit hergeholten Verstand, Konzentration und ein Auge fürs Detail.

Außerdem müssen Sie bei manchen Entscheidungen die Risiken und Herausforderungen kalkulieren können. Sie müssen auch die Konsequenzen bestimmter Entscheidungen kennen und wissen, wie sie sich auf Ihr Team und Ihr Projekt auswirken können. Daher müssen alle Ihre Entscheidungen so getroffen werden, dass Sie die Produktivität und den Erfolg Ihrer Projekte maximieren, sicherstellen, dass Ihre Kunden und Kunden zufrieden sind, und gleichzeitig die Risiken minimieren.

Analytisches Denken

Analytisches Denken ist ein Muss für alle KI-Profis. Sie müssen in der Lage sein, die Probleme zu verstehen und zu fühlen, mit denen Benutzer konfrontiert sein könnten, und eine effektive Lösung finden.

KI-Experten müssen über hervorragende Fähigkeiten zur Problemlösung, analytisches Denken und einen neugierigen Geist verfügen, um mehr zu wissen, mehr zu lernen und mehr umzusetzen. Es wird Ihnen helfen, innovative Ideen und Pläne zu entwickeln, die ein Problem lösen können, und Spitzentechnologien zu entwickeln, von denen Menschen profitieren können. Sie müssen auch bestrebt sein, sich mit neuen Technologien und Tools weiterzubilden, die Ihnen bei der Planung und Entwicklung helfen.

Kreativität

Kreativität ist eine anspruchsvolle Fähigkeit, über die KI-Profis verfügen müssen. Sie müssen einzigartige Ideen entwickeln und bei Bedarf über den Tellerrand hinaus denken. Heutzutage ist es in der Tat eine sehr gefragte Fähigkeit in allen Bereichen. Und wenn Sie ein KI-Profi sind, müssen Sie es haben.

KI-Profis müssen kreative Wege finden, um ein Problem so zu lösen, dass es einfach, effektiv und durchführbar ist. Es wird Ihnen helfen, einzigartige Produkte und Dienstleistungen zu entwickeln und sie für Benutzer nützlich zu machen.

Fazit: Die Zukunft von KI-Profis

Laut LinkedIn ist die Einstellung von KI-Fachkräften trotz der schwerwiegenden Szenarien aufgrund der Pandemie seit 2019 um 32 % gestiegen. Und dieses Wachstum nimmt weiter zu, da die Nachfrage nach KI-gestützten Anwendungen und Diensten steigt.

Ein CNBC-Bericht besagt, dass das Durchschnittsgehalt von Datenwissenschaftlern 100.000 bis 130.000 US-Dollar beträgt, während das von KI-Ingenieuren 124.000 bis 150.000 US-Dollar beträgt. Daher scheint die Zukunft von KI-Profis rosig zu sein. Und wenn Sie sich für diesen Bereich interessieren, ist jetzt der richtige Zeitpunkt, um Ihre Karriere darauf aufzubauen. Sie können Datenwissenschaftler, KI-Ingenieur, ML-Ingenieur, Business-Intelligence-Entwickler werden und anderen verwandten Jobs in der KI nachgehen.

Beginnen Sie also mit dem Aufbau Ihrer Karriere in der KI und entwickeln Sie die oben beschriebenen technischen und nicht-technischen Fähigkeiten. Sie helfen Ihnen, Ihre Karriere reibungslos zu starten und sicherzustellen, dass Sie mit maximaler Geschwindigkeit hoch hinausfahren.

Alles Gute!

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