인공지능 공학은 머신 러닝, 인공지능, 데이터웨어하우스, 데이터 마이닝, 스크립팅 언어, 제품 개발, 수학적 모델링과 같은 핵심 기술을 다루는 4년제 학부 과정입니다.
AI 분야의 커리어는 인터넷 챗봇, 로봇화, DevOps 단계, 기계 기술의 새로운 IT 발전의 핵심입니다. 인공지능 일자리는 빠르게 움직이며, 테스트 분야는 우리의 일상 생활에 눈에 띄는 발전을 가져옵니다. 아래는 2022년 인공지능 분야의 최고 커리어 경로입니다 財務モデリング.
머신러닝 엔지니어
머신 러닝 엔지니어의 역할은 데이터 과학과 소프트웨어 엔지니어링의 교차점에 있습니다. 그들은 데이터 도구와 프로그래밍 프레임워크를 활용하여 테라바이트 규모의 실시간 데이터를 처리할 수 있는 프로덕션에 적합한 확장 가능한 데이터 과학 모델을 만듭니다.
데이터 과학자
데이터 과학자는 데이터를 수집하고 분석하며 통찰력을 얻습니다. 그들은 다양한 기술 도구, 프로세스 및 알고리즘을 사용하여 데이터에서 지식이나 기술을 추출하고 의미 있는 패턴을 결정합니다. 이는 시계열 데이터에서 이상을 찾는 것만큼 기본적일 수도 있고, 미래 이벤트를 예측하고 권장 사항을 제시하는 것만큼 복잡할 수도 있습니다.
비즈니스 인텔리전스 개발자
비즈니스 인텔리전스(BI) 개발자의 책임은 내부 및 외부 복잡한 데이터를 식별하는 것입니다. 예를 들어, 금융 서비스 사업에서 이는 투자 결정을 내리는 데 도움이 되는 주식 시장 데이터를 모니터링하는 사람이 될 수 있습니다. 이는 제품 회사에서 유통 전략을 알리기 위해 판매 추세를 관찰하는 사람이 될 수 있습니다.
연구 과학자
연구 과학자의 역할은 가장 학문적으로 주도되는 AI 경력 중 하나입니다. 그들은 AI가 답할 새로운 질문을 합니다. 그들은 수학, 머신 러닝, 딥 러닝, 통계를 포함한 여러 분야의 전문가입니다. 연구자는 컴퓨터 과학 박사 학위를 소지해야 합니다.
소프트웨어 엔지니어
소프트웨어 엔지니어는 인공지능 애플리케이션을 위한 소프트웨어 제품을 구축합니다. 그들은 지속적인 통합, 품질 관리, API 관리, 코드 작성 등과 같은 개발 작업을 함께 수행합니다. 그들은 정보를 얻고 업데이트합니다.
데이터 분석가
오랫동안 데이터 분석가는 통찰력을 얻기 위해 데이터를 수집했습니다. 그러나 AI의 등장으로 많은 일상적인 작업이 자동화되었습니다. 따라서 데이터 분석가 직책은 새로운 인공 지능 직업군에 합류하기 위해 업그레이드되었습니다. 오늘날 데이터 분석가는 기계 학습을 위한 데이터를 설계하여 결과에 따라 의미 있는 보고서를 작성하고 모델링합니다.
소프트웨어 아키텍트
소프트웨어 아키텍트는 시스템, 플랫폼, 도구 및 기술 표준을 유지 관리하고 설계합니다. AI 소프트웨어 아키텍트는 인공 지능 기술을 위해 이를 수행합니다. 그들은 AI 아키텍처를 유지 관리하고 생성하고, 솔루션을 계획하고 구현하고, 툴킷을 선택하고, 원활한 데이터 흐름을 보장합니다.
AI 기반 기업은 소프트웨어 아키텍트가 컴퓨터 과학, 정보 시스템 또는