原文：
www.kdnuggets.com/2022/08/indemand-artificial-intelligence-skills-learn-2022.html
关于人工智能（AI）的热度多年来持续增长。然而，近年来，随着科技巨头和初创公司竞相开发新的 AI 应用和能力，这一热度激增。
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在人工智能领域，机器被赋予了自主学习和工作的能力，根据提供的数据做出决策。尽管 AI 有许多不同的定义，但一般来说，可以将其总结为让计算机系统“智能化”的过程——能够理解困难任务并执行复杂命令。
AI 迅猛增长的一个主要原因是它能自动化那些耗时或让人感到疲惫的任务。例如，在零售业，AI 可以跟踪库存水平并预测客户需求，这些信息可以用于优化供应链和改善库存管理。在医疗保健中，AI 可以处理和解读医学图像，有助于诊断疾病和制定治疗计划。
因此，各个企业和行业对 AI 技能的需求非常大。根据Gartner的预测，2020 年至 2021 年，全球 AI 收入增长了 14.1%，达到了 515 亿美元。根据Fortune Business Insights的预测，在 2021-2028 年预测期内，全球 AI 产业预计将以 33.6%的年均增长率增长，到 2028 年达到 3600 亿美元。
毋庸置疑，AI 正在迅速发展，每天都变得更加复杂。在 AI 能力的快速扩展中，各行各业的企业都在寻找将 AI 融入其运营的方法。随着企业争取领先地位，具备正确技能的人将会非常抢手。
事不宜迟，让我们深入探讨雇主在员工和组织中寻找的最受欢迎的人工智能技能。
学生、在职人员和商业领袖对于掌握 AI 技能的热情非常高。那么，成为成功的 AI 工程师需要哪些关键能力呢？它们如下所述：
无论你身处哪个领域，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沟通并创建使计算机运行的程序。很难想象没有计算机编程语言的世界。
AI aspirants 需要熟悉一些最广泛使用的编程语言，包括 Python、R、Java 和 C++等。每种编程语言都有其自身的规范，这些规范可以在人工智能和机器学习中应用。
由于其简洁性、代码可靠性和执行速度，Python 在 AI 和机器学习中被广泛使用。它需要很少的代码，能帮助你编写复杂的算法，并且包括多种先进的库用于复杂和科学计算。
对于数值分析、统计计算、机器学习、神经网络和其他任务，R 是必需的。R 提供了收集和整理数据集、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。
在 AI 中，Java 用于实现映射器、归约器、智能编程、搜索算法、遗传编程、机器学习方法、神经网络等。
AI 利用 C++语言来促进过程编程和硬件资源操作。它可以用来创建浏览器、视频游戏和操作系统。由于其适应性和面向对象的特性，它在 AI 中非常有用。
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。它们用于数字操作、科学计算和研究大数据集等。这些库还可以用于快速准确地编写代码。
我们必须用理解和逻辑来编程机器，以使它们能够从经验中学习。这时，数学和统计学就发挥作用了。统计学是研究如何收集、分析和解释统计数据的学科，而数学是研究数字中的模式和关联的学科。得益于数学和统计学，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、统计学、概率、图论、优化方法等。这些能力可以用于解决问题和基于规范开发算法。
计算机科学中两个迅速发展的领域是机器学习和深度学习。它们都涉及训练计算机从数据中获取知识，而不需要明确的编程。机器学习可以用于提高软件预测的准确性。同时，深度学习可以通过为系统提供更多的数据来改进机器学习系统的性能。
总体而言，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。得益于机器学习，计算机能够从经验中学习并适应新情况。深度学习作为机器学习的一个子领域，使用神经网络进行更深层次的学习。神经网络是一种由相互连接的处理节点组成的网络，能够学习识别输入数据的模式。
研究计算机如何解释和处理人类语言的学科称为自然语言处理（NLP）。它包括理解词义、将短语解析为其组成部分以及理解词汇关系等活动。NLP 可以用于广泛的活动，包括机器理解、文本摘要和自动翻译。
计算机视觉（CV）专注于计算机对数字图像的解释和理解。它涵盖了如识别面孔、识别照片中的物品和对象，以及预测图像中物体的三维几何形状等活动。
NLP 对人工智能至关重要，因为它使计算机能够理解人类语言，这对于创建聊天机器人或语音助手等任务至关重要。计算机视觉（CV）对人工智能同样至关重要，因为它使计算机能够解释和理解图像，这对于物体识别或面部识别等任务至关重要。
在我们这个日益数据驱动的世界中，理解和分析数据变得比以往任何时候都重要。数据科学和数据分析是至关重要的技能，使我们能够理解围绕我们的不断增长的数据山。
数据科学是从数据中获取意义的过程，它包括从清理和组织数据到进行复杂分析和创建预测模型的所有内容。数据科学家擅长发现数据中的模式和见解，这些可以用来开发人工智能算法和做出更好的决策。
数据分析是数据科学的重要组成部分。它涉及从大型数据集中提取可操作的见解。数据分析师擅长识别趋势、发现异常，并确定变量之间的关系，这些都可以提高人工智能应用的准确性。
你是否在想为什么软技能对于像人工智能这样的技术领域至关重要？答案很简单！是的，软技能在以技术驱动的世界中也同样重要。
在人工智能时代，软技能的价值已经开始被雇主认识到。员工需要能够利用这些技能与其他员工合作，以便在人工智能时代取得成功。
一些关键的软技能包括合作、沟通、批判性思维和解决问题。
员工与其他实体之间的合作至关重要，因为它可以导致对问题更好的理解、更快的解决方案、更好的决策以及更好的最终产品。
拥有强大的沟通技能将帮助人们建立信任和融洽关系，预防和解决冲突，并使他们成为更有效的团队成员。这些技能还使人们更好地理解和执行上级的指示。
批判性思维使员工能够全面了解问题的各个方面，从而做出对公司最有利的决策。解决问题的能力至关重要，因为它使员工能够找到复杂问题的创造性解决方案。这些技能使员工在工作中更加高效和有效。
所以，如果你考虑从事人工智能职业，现在是时候采取行动了。随着企业大量投资于这一技术以及对人才的需求超过供应，现在是提升人工智能技能的最佳时机。
“提升技能”这一术语已经存在一段时间，但它最近才被广泛讨论。最简单来说，提升技能就是学习新技能或改进现有技能。我们生活在一个不断发展的世界，新技术和趋势不断涌现。为了保持领先，我们需要不断学习和适应。
那么，有哪些提升技能的选项呢？
学习新技能有多种方式，其中一些最受欢迎的包括传统学习、在线课程、研讨会、讲座和自学。
传统学习通常是基于课堂的学习，这种方式已经存在了几个世纪。如果你正在寻找一个传统的课堂程序来学习人工智能，那么你可以选择多个选项，包括世界顶尖的大学，例如麻省理工学院 (MIT)和斯坦福大学。最后，你将从相关的机构或大学获得一份完成证书。
最近几年，在线课程以惊人的速度蓬勃发展。目前有多个不同的平台提供在线课程，这些课程涵盖了广泛的主题。
工作坊和研讨会是学习新技能或获得新知识的绝佳方式，这些活动可以是教育性的或信息性的，通常持续几小时到几天不等。许多人参加工作坊和研讨会以提升他们的商业技能或了解新领域或行业。
参加工作坊和研讨会的好处包括获得新见解、与其他专业人士建立联系，并有机会向领域专家学习和获取知识。此外，工作坊和研讨会也可以是提升简历和推动职业发展的绝佳方式。
如果你对自学感兴趣，最好的开始方法就是直接开始学习！选择一个你感兴趣的主题，并寻找帮助你入门的资源；最好的资源包括 YouTube 和书籍。
YouTube 是全球领先的视频平台，由谷歌拥有，包含了许多关于人工智能的有用视频，如人工智能简介、如何编程人工智能以及如何应用人工智能。一些顶级资源包括Springboard、Arxiv Insights、freeCodeCamp.org和Edureka，以及其他几个资源。
一些人喜欢阅读书籍，因为它们具有触感——纸张的感觉以及在阅读时能够实际高亮和注释。这里有两本我遇到的书籍，既引人入胜又令人兴奋：
随着企业越来越认识到人工智能技术如何提升他们的工作流程，对人工智能技能的需求也在不断增加。高效的人工智能专业人员将受到高度需求，并可能在广泛的行业中找到工作。此外，掌握人工智能的人将能够为自己和公司开启新的机会。
Kanchanapally Swapnil Raju 是Great Learning的技术内容策略师，他规划并持续撰写关于前沿技术的内容，如数据科学、人工智能、软件工程和云计算。他掌握了 MEAN Stack 开发技能以及 C、C++和 Java 等编程语言。他是一个不断学习的人，渴望探索新技术、提升写作技能，并指导他人。