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雷达卡
在人工智能中，机器被赋予了自主学习和工作的能力，并根据所提供的数据做出决策。尽管人工智能有许多不同的定义，但总的来说，它可以概括为使计算机系统“智能”的过程——能够理解困难的任务并执行复杂的命令。
人工智能越来越受欢迎的主要原因之一是它能够自动执行对人类来说耗时或费力的任务。例如，在零售业，人工智能可以跟踪库存水平并预测客户需求，然后这些信息可用于简化供应链并改善库存管理。在医疗保健领域，人工智能可以处理和解释医学图像，这可以帮助诊断疾病和计划治疗。
因此，众多企业和行业对人工智能技能的需求很大。根据Gartner的预测，人工智能的全球收入从 2020 年增长 14.1% 至 2021 年的 515 亿美元。根据财富商业洞察，在 2021-2028 年的预测期内，全球人工智能行业预计将以 33.6% 的复合年增长率发展，到 2028 年将达到 3600 亿美元。
毫无疑问，人工智能每天都在快速发展和升级。随着人工智能能力的快速扩展，各行各业的企业都在寻找将人工智能融入其运营的方法。随着企业努力保持领先地位，对那些拥有合适技能的人的需求量很大。
事不宜迟，让我们深入研究雇主在其员工和组织中寻求的最抢手的人工智能技能。
顶级人工智能技能
顶级人工智能技能
学生、专业人士和商业领袖对掌握 AI 技能的热情很高。那么，作为一名成功的人工智能工程师职业需要哪些关键能力呢？它们如下所述：
编程技巧
无论您在哪个领域，计算机编程语言都是必不可少的，因为它们是我们每天执行的计算机程序的基础。它们使我们能够与计算机通信并创建使它们工作的程序。想象一个没有计算机编程语言的世界是很困难的，如果不是不可能的话。
有志于 AI 的人需要熟悉任何最广泛实施的编程语言，包括 Python、R、Java 和 C++ 等。每种编程语言都有自己的规范，可用于人工智能和机器学习。
Python
由于其简单性、代码可靠性和执行速度，Python 被广泛用于人工智能和机器学习。它只需要很少的代码，可以帮助您编写复杂的算法，并且它包括各种用于复杂和科学计算的高级库。
R
对于数值分析、统计计算、机器学习、神经网络和其他任务，需要 R。R 为您提供了收集和排列数据集、应用机器学习和统计函数以及使用矩阵变换和线性代数处理数据的能力。
java
在 AI 中，映射器、reducers、智能编程、搜索算法、遗传编程、ML 方法、神经网络等，都是使用 Java 实现的。
C++
AI 利用 C++ 语言来促进过程编程和硬件资源操作。它可用于创建浏览器、视频游戏和操作系统。由于它的适应性和面向对象的特性，它在人工智能中非常有用。
库和框架
在创建 AI 应用程序时，开发人员可以访问各种库和框架。流行的框架和库包括 Seaborn、Matplotlib、TensorFlow、NumPy、Keras、Apache Spark 等。它们用于数字运算、科学计算和研究大数据集等。这些库也可用于快速准确地编写代码。
数学和统计
我们必须用理解和逻辑对机器进行编程，以使它们能够从经验中学习。这是数学和统计学发挥作用的时候。统计学是研究如何收集、分析和解释统计数据，而数学是研究数字的模式和相关性。多亏了数学和统计学，我们拥有了评估和理解数据所需的工具。
数学和统计概念包括线性代数、统计、概率、图形、优化方法等。这些能力可用于解决问题并根据规范开发算法。
机器学习和深度学习
机器学习和深度学习是计算机科学发展迅猛的两个领域。两者都涉及训练计算机在没有明确编程的情况下从数据中获取知识。机器学习可用于提高软件预测的准确性。同时，深度学习可以通过提供更多数据供系统学习来提高机器学习系统的性能。
总的来说，随着我们迈向一个更加数据驱动的社会，机器学习和深度学习变得越来越重要。由于机器学习，计算机可以从经验中学习并适应新情况。深度学习是机器学习的子领域，它使用神经网络进行更深层次的学习。神经网络是互连处理节点的网络，可以学习识别输入数据的模式。
自然语言处理和计算机视觉
对计算机如何解释和处理人类语言的研究被称为自然语言处理 (NLP)。它包括诸如理解单词含义、将短语解析为其组成部分以及理解单词关系等活动。NLP 可用于广泛的活动，包括机器理解、文本摘要和自动翻译。
计算机视觉 (CV) 侧重于计算机对数字图像的解释和理解。它涵盖了诸如识别人脸、识别照片中的物品和对象以及预测图像中对象的 3D 几何形状等活动。
NLP 对 AI 至关重要，因为它允许计算机理解人类语言，这对于创建聊天机器人或语音助手等任务至关重要。CV 对 AI 至关重要，因为它允许计算机解释和理解图像，这对于对象识别或面部识别等任务至关重要。
数据科学与数据分析
在我们日益数据驱动的世界中，能够理解和分析数据比以往任何时候都更加重要。数据科学和数据分析是使我们能够理解我们周围不断增长的数据的关键技能。
数据科学是从数据中获取意义的过程，它涉及从清理和组织数据到执行复杂分析和创建预测模型的方方面面。数据科学家擅长在数据中发现模式和见解，然后可以将其用于开发 AI 算法并做出更好的决策。
数据分析是数据科学的重要组成部分。它涉及获取大型数据集并从中提取可操作的见解。数据分析师擅长识别趋势、发现异常和确定变量之间的关系，这可以提高 AI 应用程序的准确性。
软技能
您是否想知道为什么软技能对于人工智能等技术相关领域至关重要？您的疑问的答案很简单！是的，软技能也是技术驱动世界的重要组成部分。
人工智能时代软技能的价值已经开始被雇主所理解。员工需要能够利用这些技能与其他员工合作，才能在人工智能时代取得成功。
一些基本的软技能包括协作、沟通、批判性思维和解决问题。
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