人工知能は、認知能力の仕事を自動化するための技術であるだけでなく、現在進行中のトレンドの全過程である。 AIを活用したソリューションの開発・設計は市場性がありそうだと言っても、まったくもって偉そうではありませんが、それは本当に客観的な真実なのでしょうか。

"7桁の年収を長年にわたって得続けるとしたら、かつてはCEO、金融マン、大物スター、ポストプレーヤーの4つのキャリア・ニッチしかなかった。 しかし今、5番目のピックが起こっている。"AIスペシャリスト "だ。 --Anonymous

ガラスのティーカップにボールが入っているようなイメージです。 ガラスの茶碗は電子情報科学を意味し、ボールはバックエンド開発、フロント、インラインといったそれぞれの分野を意味しています。 その一つが人工知能であり、機械学習や自然言語理解ソリューションなど、他のオーブを内包していることがその独自性につながっています。 このAIに含まれている球体は、それぞれが単独で強いと思われ、フィールド全体を変えるチャンスの源となっています。

人工知能は、認知能力の働きを自動化した技術であるだけでなく、トレンドを継続するプロセス全体を意味しています。 AIをベースにしたソリューションの開発・設計は市場性がありそうだと言っても、まったくもって偉そうではありませんが、それは本当に客観的な真実なのでしょうか。 私は自分の仕事の経験と様々な知識を共有して、AIの仕事の内容の背後にあるものと、AIの専門家のさらなる習得をグループに案内するつもりです。

それはさておき、皆さん、さっそく本題に入りましょう。

AIテクニカルエンジニアの重要な仕事内容とは?

以前は人が行うしかなかった知能を伴う日常業務を、AIが行うことができるようになりました。 AIの重要な日常業務は、集約して有効な結果を得ることですが、現在の最先端のAI技術はそれをうまく実現しているように思います。

AIのわかりやすい使い方として、モバイルアプリケーションにおける音声認識技術の役割があります。 例えば、Android携帯やGoogleNowのウェブサイトのナビゲーションでは、お客様のパートを記録し、人気の観光地の真ん中で最適な交通ルートを提示し、お客様にやるべきことを促したり、リアルタイムの道路状況を知らせたりすることができます。

インターネット技術におけるコンテクスト広告も、人工知能のプログラム・プロセスに沿って合理的にレイアウトされています。 この種の広告は、お客様が以前にどのようなウェブサイトを訪れたか、どのような広告キャンペーンに積極的に反応したか、お客様のソーシャルメディアのプロフィールに基づいて、特別な広告キャンペーンをお客様のメッセージにプッシュすることができます。 テキスト編集の基本的なスペルチェックも、人工知能システムのソフトウェアに起因しています。

一般的に、ITの世界では「情報収集」「送信」「蓄積」「解決」「表示」の5つの領域で仕事が行われています。 人工知能の難しさは、「情報の解決」と「記憶」の2点にあります。人間が日常生活で生み出したものが記憶に残るように、人工知能が閲覧する情報のベースは、人工知能自身に蓄積されています。 AIは、受け取った新しい情報を、この既存の情報に基づいて解決し、それに基づいて効果的な結果を得る。

よし、AIは優れた市場性のある技術力だ。 しかし、AIの仕事を実践している人たちは何をしているのでしょうか? そして、AIを駆使した新しいプロジェクトを実行するために、彼らは何をしなければならないのか。 簡単に言えば、基本的な情報をナレーションで表現し、適切なファイル形式で提示するのがAIスペシャリストです。 一般的には、情報を特定のシステム・ソフトウェアの仕様に特化させ、対象となるスタイル領域の概念的なエンティティ・モデルを作成します。 その後、AIのさらなる活躍をよりよく保証するために、デバイスの学習方法や機械学習の方法(ルーチン)を教会で行う必要があります。

機械学習とは?

ai課程

いわば、機械学習とは、知的な制御システムが動作の全過程で自己学習することです。 機械学習のおかげで、AIは特別な最適化アルゴリズムのレイアウトを適用する開発者の主な業務だけでなく、わずかに基準が異なる同様の日常業務も処理できるようになりました。 機械学習は、数理統計学、スカラー最適化法、一般化理論、離散変数プロファイリングなどを応用し、データ情報から情報を得る方法で、AIの下で普及しているサブシステムのパーティションです。

機械学習はどのような場面で活躍するのでしょうか?

トレーニングのスキームは非常にシンプルで、特定の目標(状況、シチュエーション)と特定の応答(レスポンス、リフレクション)のセットがあり、適切な「状況-応答」のペアのセットを構成します。 状況と対応は関連していますが、最初は数学の授業ではわかりません。 適切な「状況-反応」のペアの組み合わせをトレーニングサンプルとして使用します。 このサンプルをもとに、特殊な条件と特殊な対応を結びつけることができる最適化アルゴリズムを見つける必要があります。

AIエキスパートに求められる専門スキルとは?

さて、ここで話をAI技術者に戻します。 普段は何をしているのでしょうか? 彼らの重要な役割と専門性は何か? 前述したように、データ情報を事前に準備する全行程に、AI専門家があらゆる面で参加しています。 このように、全体としては、完全なデータ情報を解決した後、AI専門家は、機械学習の実体モデルの構築と、これらに対する現行の最適化アルゴリズムの強化に取りかからなければなりません。

もっと確立されたものであれば、その位置を正確に把握することはできないということになります。 すべては応用情報の専門性という特殊な領域にある。 しかし、すべてのAIテクニカルエンジニアが行うことは、次のようなものがあります。

ソリューションを設計し、情報を分解することに没頭する

インターネット、コンピュータ・オペレーティング・システム、データベース・クエリ、アプリケーション・ソフトウェアなどの特殊な開発・設計分野

組織のコンピューター・ネットワークおよびシステム・ソフトウェアの維持管理の支援

システムソフトウェアの設計、インストール、テスト、メンテナンスにおいて主導的な役割を果たす

Web開発者やフロントエンド・エンジニアと協力して、Javaやその他のコンピュータ言語をビジネス・プロセス・アプリケーション、モバイル・ソフトウェア、Webサイトに組み込むことができるプロのプログラマーになる。

アプリケーションソフトのプロセス領域を科学的に調査し、モバイルソフトの仕様書や仕様書を事前に作成する