このキャリア分野に興味があり、どうやって始めればよいか疑問に思っている場合、ヴァンルーンは3種類の専門家の学習パスについて説明しました。この分野の初心者、プログラマー、およびすでにデータサイエンスで働いている人。また、さまざまな業界ではさまざまなスキルセットが必要ですが、AIで働くすべての人は、必要な数学およびコンピューティングスキルに取り組む前に、優れたコミュニケーションスキルを持っている必要があると指摘します。
初心者のために、ヴァンルーンは数学から始めて、機械学習のあらゆる種類のコースを受講することを提案しました。その上、AIに移行したい人は、C ++のようなプログラミングスキルとアルゴリズムの理解だけでなく、強力なコンピュータスキルも持っている必要があります。また、一般的なビジネス知識でその教育を補足する必要があります。最も重要なのは、取得するトレーニングがすべて実践的なものであることを確認することです。
すでにプログラマーであり、AIに移行したい場合は、アルゴリズムに直接進んでコーディングを開始できます。
Van Loonは、データアナリストや科学者がAIをさらに活用するために、プログラミングスキルを習得する必要があると述べました。データサイエンティストから機械学習への橋を架けるには、データの準備方法を理解し、優れたコミュニケーションスキルとビジネス知識を持ち、モデルの構築と可視化に精通している必要があります。 AIを機能させるには多くのチームメンバーが必要であり、いくつもの分野に特化することができます。 Van Loonは、データサイエンティストが、何をしたいのかを理解することから始め、それから機械学習のキャリアのためにそれに焦点を当てるべきであると提案しました。
どこから始めても、キャリアを通して教育を続けることを計画してください。 Van Loonが言うように、AIは学習を止めることはないので、学習を止めることはできません。
ナラヤナンは、Simplilearnは基本から非常に高度な学習パスを提供し、必要な重要な実践的な学習を強調するトレーニングを提供すると指摘しました。
あなたはより多くのAI開発を見ることができます。 https://bap-software.net/knowledge/ai-developement/