AI专业人才所需的前14个热门技能 顶级14个AI专业人才所需的热门技能

人工智能（AI）是未来的发展方向，具有改变企业、经济和社会的巨大潜力。

难怪AI是技术领域最受追捧的技能之一，几乎影响了从汽车、制造业和医疗保健到网络安全、软件和IoT等各个行业。

组织机构正在快速利用AI来构建实用的前沿应用和服务，以提高生活质量、提高业务运营效率和降低复杂性。

最终，对AI的需求持续增加。根据SEMrush的数据，全球人工智能市场将达到$190.61 billion by 2025。

因此，如果你想在AI领域建立职业生涯，现在是最好的时机。这将为你提供更广阔的职业前景，并让你可以与世界各地的组织合作开展令人兴奋的项目。但是为此，你必须拥有正确的技术和非技术技能。

在本文中，我将向你介绍一些AI领域的热门技能，你可以学习和提升自己的能力，以在人工智能领域建立出色的职业生涯。

让我们开始吧。

技术技能

从事AI职业要求专业人士掌握一些技术技能，以使你有一个坚实的基础。因此，让我们来谈谈其中一些技术技能。

领域知识

如果你想在AI领域发展职业，就需要对人工智能有专业知识和专长。你必须熟悉神经网络、machine learning、深度学习等领域。

具备领域知识可以帮助你更加了解相关行业的风险和挑战，帮助你开发创新技术来解决这些挑战。你可以应用你的知识来创建支持业务并能够改善生活的AI技术和服务。

编程语言

对于每个AI专业人士来说，掌握Java、R、Python、C++、JavaScript等编程语言的扎实知识和熟练技能至关重要。你必须能够根据需求和用例编写代码。

• Python：由于其简洁性、代码可靠性和快速执行能力，Python在AI和机器学习中被广泛使用。它将帮助你编写复杂的算法，并且需要的代码量较少。它配备了许多用于高级计算和科学计算的预制库。
• Java：Java在AI中也广泛使用，用于实现映射器和缩减器、智能编程、遗传编程、搜索算法、神经网络、机器学习解决方案等。
• R：你需要使用R进行统计计算、数值分析、机器学习、神经网络等方面的工作。R可以帮助你收集和组织数据集，应用机器学习和统计函数，并使用矩阵变换和线性代数进行数据处理。
• C++：这个老牌的C++在AI中用于实现过程式编程和操作硬件资源。你可以使用它来开发操作系统、浏览器和视频游戏。其灵活性和面向对象的功能使其在AI中非常有用。

此外，你还应该深入了解计算机体系结构、数据结构、优化算法、图形、树等知识。如果你能学习多种语言，那将是一个额外的优势，因为组织机构更加看重具备多种技能的专业人士。

框架和库：除了编程语言外，你还必须了解各种框架和库。这将帮助你以更快的速度编写高质量的代码。一些在AI中非常有用的框架和库包括TensorFlow、SciPy、NumPy、Scikit-learn、Apache Spark、PyTorch等。

• TensorFlow是一个开源的机器学习平台，具有全面灵活的工具、社区资源和库，帮助研究人员轻松开发复杂的基于机器学习的应用程序。
• SciPy是一个开源的Python库，用于解决科学和数学问题。它帮助用户使用各种命令操纵和可视化数据。
• NumPy是一个基于Python的科学计算和高级数学操作的包，可以处理大规模数据集。
• Scikit-learn是一个强大的Python库，用于机器学习，并且拥有许多机器学习和统计建模工具。

数学知识

人工智能专业人员在算法和应用数学方面工作非常广泛。这就是为什么您必须具备强大的分析和问题解决能力以及数学知识，以便能够高效解决人工智能问题。

像线性代数、统计学、概率论、图论、优化技术等数学技能是可取的。您可以利用这些技能根据要求解决问题和创建算法。

• 线性代数：线性代数和抽象代数是人工智能（如机器学习和计算机视觉）的许多部分的基础。它涉及矩阵、向量、张量等。
• 统计学：统计学是你想要在人工智能和机器学习领域拥有光明未来职业的另一个重要学科。它涉及数据收集、解释和分析。它与数据科学有重叠，但您需要统计技能来理解模式。
• 概率论：概率论是人工智能的一个重要组成部分。因此，您必须具备概率和概率分布的扎实知识，以便在人工智能领域顺利入门。它可以用于判别模型、生成模型、支持向量机等。
• 图论：了解如何查看图表并理解其传达的信息在人工智能中是必需的。它是人工智能的一个组成部分，您将不断接触到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。它研究基于数据和经验能够学习和改进自身的基于计算机的算法。ML算法根据称为训练数据的特定数据样本创建模型，以做出决策和预测。

在人工智能中需要了解机器学习的知识，因为AI使计算机或系统能够表现出智能。ML是一种教导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在各种应用中使用，包括计算机视觉、电子邮件过滤、医学、语音识别等。它还与计算统计学相关，利用计算机进行准确的预测。 ML的日常示例包括搜索引擎建议。

深度学习

深度学习是机器学习和数据科学的一个分支，模仿人类获取特定知识的方式。它包括预测分析和统计学，并利用不同的层次从声音或图像中获取更深入的特征。随着层数增加，细节会更加细腻。

深度学习可以自动化预测分析，其算法按照逐渐抽象和复杂性递增的层次结构排列。在这里，每个算法对输入进行非线性变换。接下来，它使用其获得的知识创建输出或统计模型。它会继续迭代，直到其输出达到接受水平的准确性。因此，数据需要通过许多处理层进行精炼和准确化。

应用: 深度学习在各个领域具有广泛的应用，在数据科学家收集、解释和分析大量数据时非常有益，而且速度快。它的一些应用包括人脸识别、语音识别、自动驾驶汽车中的视觉能力、虚拟助手等。

神经网络架构

神经网络是深度学习的一部分，受到人脑结构的启发。它们是一组复杂的人工神经元网络，用于处理多个输入以产生一个输出。神经网络模仿人脑的行为来解决复杂问题。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。

在这种架构中，输入数据经过各个堆叠的人工神经元层产生输出。

应用: 神经网络也在市场营销、医疗保健等各个领域中找到了应用。例如语音识别、车辆控制、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、email spam filtering等等。

大数据与分布式计算

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。使用单个系统进行这种计算可能不足够。因此，像Big Data和分布式计算等概念是有帮助的。

• 大数据是一种涉及高效地提取、管理和分析大量数据的技术。这些数据需要高计算资源并具有出色的统计能力。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，其组件位于各个网络计算机上，并通过交换消息协调和通信它们的操作。它的应用包括多人在线视频游戏、点对点（P2P）应用等。

因此，如果你想在人工智能领域拥有出色的职业，提升自己的技能并掌握这些技术将会很有帮助。大数据和分布式计算可以帮助你开发基于人工智能的最先进产品和服务。你还可以学习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种理想技能。机器学习涉及特征提取，将像素值转化为有意义的信息。为了实现这一点，你必须知道如何使用信号处理技术来解决问题。这可能包括时频分析、卷积、傅里叶分析和其他人工智能概念。

信号处理是电子工程的一个子领域，强调分析、合成和修改图像信号、声波和其他科学测量。这些技术可以增强存储效率、传输效率、信号质量，并检测信号中的一些组件。

应用: 信号处理的应用包括特征提取，比如语音识别和图像理解，音频信号处理，如音乐或语音表示，计算机和数码相机中的图像处理，动态图像处理，无线通信，以及图像压缩、视频压缩和音频压缩等源编码技术。

Shell脚本编写

Shell脚本编程是指由Unix shell命令行解释器运行的计算机程序。脚本语言涉及各种不同的shell脚本方言。一些常见的shell脚本执行的操作包括文件操作、打印文本和程序执行。

Shell脚本是人工智能中用于模式识别的另一个重要组成部分。当你在人工智能领域发展职业时，你将遇到大部分AI数据处理在基于Linux的机器上进行。所以，如果你对UNIX工具、操作和命令如SSH、grep、find、awk、sort、tr、cut等不熟悉，将很难使用AI功能。

因此，学习shell脚本并熟悉这些主题，以便与基于Linux的工具和操作良好配合，将是很有帮助的。你还可以学习不同的shell，如KornShell、Powershell、Perl-like shell、Z shell等。

集群分析

集群分析是将对象聚类或分组的任务。这样做的方式是，一个组中的对象与另一个组中的对象相比，更相似。

聚类可以通过不同组成部分和有效地找到它们的算法来进行。鉴于它在各个领域的广泛应用，你可以学习这种聚类技能，并开始在人工智能领域建立职业。这将给你更广泛的机会，你可以为各个行业和企业开发创新技术。

应用：它在探索性和统计数据分析中被用于模式识别、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。在计算机科学中，聚类在软件开发、异常检测、自然语言处理等方面被使用。它的其他应用包括医疗、市场营销、商业、搜索结果分组、犯罪分析、教育等。

所以，以上是你需要掌握的技术技能，如果你想在人工智能领域建立职业。

但这还不够。

即使你在这些技术和技能方面有深入的知识和专业知识，如果你不能正确地实施它们，它们几乎不会被使用。这就是软技能的作用所在。

软技能

软技能在你的职业生涯的每个阶段都是必需的。你必须拥有必要的人际交往能力，以便高效地工作，轻松地将知识应用到任务中，并与他人良好地合作。

软技能将帮助你将自己的想法正确地传达给团队、利益相关者和其他你进行交流的人。你还可以迅速做出更好的决策，从而使你的项目和整个团队受益。

那么，让我们谈谈你必须发展的一些重要的软技能，无论你的专业知识和知识水平如何。

沟通

沟通能力在每个职业中都是可取的。它意味着以适当的语气和身体语言清晰准确地向他人传达你的想法。

你需要成为一个好的沟通者，这样你就可以毫不费力地与你的经理、团队成员或客户沟通你的创新想法。但如果你缺乏沟通能力，你可能会在传达信息和解释你的意图时遇到麻烦。

结果是，你的同事不会理解你的信息，可能会在特定点上感到困惑。而且你的想法有可能不会被考虑，仅仅是因为你没有正确传达你的信息。

所以，如果你能提升你的沟通技巧，那将会很有帮助。你可以和你的朋友、家人或同事练习，或者参加课程来提升你的技巧。你练习得越多，你在沟通技巧方面就会提高得越多。

学习商务沟通的基础知识，以确保你在传达信息时使用正确的词语和正确的语气。你还可以学习手势、身体语言和正确的姿势，与他人有效沟通。此外，如果你与国际客户打交道，你可以学习多种语言，这将是一个优势。

决策能力

决策能力非常重要。你必须能够在正确的时间做出正确的决策，以保护你的团队和项目免受任何伤害或麻烦，并确保项目的成功。

AI项目涉及许多分析技能、统计和预测，你必须能够根据项目和团队的需要做出正确的决策。你必须具备良好的管理能力，在决策过程中能够帮助你。这需要敏锐、有远见的头脑、专注和注重细节。

此外，如果你做出一些决策，你必须能够计算风险和挑战。你还必须了解某些决策的后果以及它们对你的团队和项目的影响。因此，你所有的决策必须以最大化项目的生产力和成功为目标，确保你的客户和顾客满意，同时将风险降至最低。

分析思维

分析思维是所有AI专业人员必备的软技能。你必须能够理解和感受用户可能面临的问题，并提出有效的解决方案。

AI专业人员必须具备出色的问题解决能力、分析思维和好奇心，以了解更多、学到更多并实施更多。这将帮助你开发创新的想法和计划，解决问题并构建受益于人们的尖端技术。你还必须渴望学习新技术和工具，以帮助你在计划和开发过程中。

创造力

创造力是AI专业人员必备的一项技能。如果需要，你必须能够制定独特的想法并突破传统思维。实际上，如今在任何领域，创造力都是一项极受追捧的技能。如果你是一个AI专业人员，你必须具备这项技能。

AI专业人员必须以创造性的方式解决问题，使其简单、有效和可行。这将帮助你开发独特的产品和服务，并使它们对用户有用。

结论：AI专业人员的未来

According to LinkedIn，自2019年以来，雇佣AI专业人员的数量增加了32%，尽管由于疫情造成了严重的局面。随着对AI驱动应用和服务的需求不断增长，这种增长仍在持续。

据CNBC报告，数据科学家的中位薪资为US$ 100k-130k，而AI工程师的薪资为12.4万-15万美元。因此，AI专业人员的未来似乎充满希望。如果你对这个领域感兴趣，现在是开始建立你的职业生涯的时候了。你可以成为一名数据科学家、AI工程师、机器学习工程师、商业智能开发人员，以及其他与AI相关的工作。

所以，开始建立你在AI领域的职业，并发展上述的技术和非技术技能。它们将帮助你顺利启动你的职业生涯，并确保你以最大的速度高飞。

祝你一切顺利！

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