Künstliche Intelligenz (KI) ist die Zukunft und hat ein großes Potenzial, Unternehmen, Volkswirtschaften und Gesellschaften zu verändern.

Kein Wunder, dass KI eine der begehrtesten Fähigkeiten im Technologiebereich ist, die fast jeden Sektor beeinflusst hat, von der Automobilindustrie über die Fertigung und Medizin bis hin zu Cybersicherheit, Software und IoT.

Unternehmen nutzen KI in rasantem Tempo, um nützliche, innovative Anwendungen und Dienstleistungen zu entwickeln, die die Lebensqualität verbessern, Geschäftsabläufe effizienter machen und Komplexität reduzieren. Letztendlich steigt die Nachfrage nach KI weiter an. Laut SEMrush wird der weltweite KI-Markt bis 2025 ein Volumen von 190,61 Milliarden Dollar erreichen.

Wenn Sie also eine Karriere im Bereich der KI anstreben, ist jetzt der beste Zeitpunkt, um damit anzufangen. Sie werden breitere Karriereaussichten haben und können mit Unternehmen aus der ganzen Welt an spannenden Projekten arbeiten. Aber dafür müssen Sie über die richtigen Fähigkeiten verfügen, sowohl im technischen als auch im nichttechnischen Bereich.

In diesem Artikel stelle ich Ihnen einige der gefragten KI-Fähigkeiten vor, die Sie erlernen und ausbauen können, um eine glänzende Karriere im Bereich der künstlichen Intelligenz zu machen.

Lassen Sie uns beginnen.

Technische Fertigkeiten

Für eine Karriere in der KI müssen Fachleute einige technische Fertigkeiten beherrschen, um sich eine solide Grundlage zu schaffen. Lassen Sie uns also über einige dieser technischen Fähigkeiten sprechen.

Fachwissen

Wenn Sie eine Karriere im Bereich der Künstlichen Intelligenz anstreben, sind Kenntnisse und Spezialisierung auf diesem Gebiet erforderlich. Sie müssen über Fachwissen in den Bereichen neuronale Netze, maschinelles Lernen, Deep Learning usw. verfügen.

Fachwissen hilft Ihnen, die Branche mit ihren Risiken und Herausforderungen besser zu verstehen, die Sie angehen müssen. Es wird Ihnen auch helfen, innovative Technologien zu entwickeln, die diese Herausforderungen angehen können. Sie können Ihr Wissen einsetzen, um KI-gestützte Technologien und Dienstleistungen zu entwickeln, die das Leben der Menschen verbessern und Unternehmen unterstützen können.

Programmiersprachen

Fundierte Kenntnisse und Fertigkeiten in Programmiersprachen wie Java, R, Python, C, JavaScript usw. sind für jeden KI-Experten unerlässlich. Sie müssen in der Lage sein, Code zu schreiben, der auf Ihre Bedürfnisse und Anwendungsfälle zugeschnitten ist.

  • Python: Python wird in der KI und im maschinellen Lernen aufgrund seiner Einfachheit, der Zuverlässigkeit des Codes und der schnelleren Ausführung häufig verwendet. Es hilft Ihnen, komplexe Algorithmen zu schreiben und erfordert nur minimalen Code. Es wird mit vielen vorgefertigten Bibliotheken für fortgeschrittene Berechnungen und wissenschaftliche Berechnungen geliefert.
  • Java: Java wird auch in der KI häufig für die Implementierung von Mappern und Reduktoren, die Programmierung von Intelligenz, genetische Programmierung, Suchalgorithmen, neuronale Netze, ML-Lösungen und vieles mehr verwendet.
  • R: Sie benötigen R für statistische Berechnungen, numerische Analysen, maschinelles Lernen, neuronale Netze und vieles mehr. Mit R können Sie Datensätze sammeln und organisieren, ML- und Statistikfunktionen anwenden und Matrixtransformationen und lineare Algebra für die Datenverarbeitung nutzen.
  • C : Das gute alte C wird in der KI verwendet, um prozedurale Programmierung und die Manipulation von Hardwareressourcen zu ermöglichen. Sie können es für die Entwicklung von Betriebssystemen, Browsern und Videospielen verwenden. Seine Flexibilität und seine objektorientierten Funktionen machen es in der KI sehr nützlich.

Darüber hinaus wäre es hilfreich, wenn Sie auch ein tiefes Verständnis von Computerarchitektur, Datenstrukturen, Optimierungsalgorithmen, Graphen, Bäumen und mehr hätten. Und wenn Sie mehr als eine Sprache erlernen können, ist das ein zusätzlicher Vorteil, denn Unternehmen legen großen Wert auf Fachleute mit vielfältigen Fähigkeiten.

Frameworks und Bibliotheken: Neben den Programmiersprachen müssen Sie auch verschiedene Frameworks und Bibliotheken verstehen. Einige der in der KI sehr nützlichen sind TensorFlow, SciPy, NumPy, Scikit-learn, Apache Spark, PyTorch und andere.

  • TensorFlow ist eine Open-Source-Plattform für maschinelles Lernen mit einem umfassenden und flexiblen Satz von Tools, Community-Ressourcen und Bibliotheken, mit denen Forscher mühelos anspruchsvolle ML-gestützte Anwendungen entwickeln können.
  • SciPy ist eine Open-Source-Python-Bibliothek, die für die Lösung wissenschaftlicher und mathematischer Probleme verwendet wird. Sie hilft Anwendern, Daten mit verschiedenen Befehlen zu manipulieren und zu visualisieren.
  • NumPy ist ein auf Python basierendes Paket, das für wissenschaftliche Berechnungen und fortgeschrittene mathematische Operationen bei der Verarbeitung großer Datensätze verwendet wird.
  • Scikit-learn ist eine leistungsstarke Python-Bibliothek für maschinelles Lernen und verfügt über eine Vielzahl von ML- und statistischen Modellierungswerkzeugen.

Diese Frameworks und Bibliotheken helfen Ihnen dabei, qualitativ hochwertigen Code in schnellerer Geschwindigkeit zu schreiben.

Mathematisches Wissen

KI-Profis arbeiten viel mit Algorithmen und angewandter Mathematik. Deshalb müssen Sie über starke analytische und problemlösende Fähigkeiten sowie über mathematische Kenntnisse verfügen, damit Sie KI-Probleme effizient lösen können.

Mathematische Kenntnisse wie lineare Algebra, Statistik, Wahrscheinlichkeitsrechnung, Graphen, Optimierungstechniken usw. sind wünschenswert.

  • Lineare Algebra: Lineare und abstrakte Algebra bilden die Grundlage für viele Bereiche der KI wie maschinelles Lernen und Computer Vision. Sie umfasst Matrizen, Vektoren, Tensoren und andere.
  • Statistik: Statistik ist ein weiteres wichtiges Fach, das Sie beherrschen müssen, wenn Sie eine glänzende Karriere im Bereich KI und ML anstreben. Es umfasst die Sammlung, Interpretation und Analyse von Daten. Es deckt sich mit der Datenwissenschaft, aber Sie brauchen statistische Kenntnisse, um die Muster zu verstehen.
  • Wahrscheinlichkeitsrechnung: Die Wahrscheinlichkeitsrechnung ist ein wesentlicher Bestandteil der künstlichen Intelligenz. Daher müssen Sie über fundierte Kenntnisse der Wahrscheinlichkeit und der Wahrscheinlichkeitsverteilung verfügen, um einen reibungslosen Einstieg in die KI zu haben. Sie kann bei diskriminativen und generativen Modellen, Support Vector Machines usw. eingesetzt werden.
  • Graphen: In der KI muss man wissen, wie man Graphen betrachtet und versteht, was sie aussagen. Es ist ein integraler Bestandteil der KI, und Sie werden ständig damit konfrontiert sein, Daten zu analysieren, indem Sie sich verschiedene Graphen ansehen.

Sie können diese Fähigkeiten nutzen, um Probleme zu lösen und Algorithmen auf der Grundlage der Anforderungen zu erstellen.

Maschinelles Lernen

Maschinelles Lernen (ML) ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz. Es ist die Lehre von computergestützten Algorithmen, die in der Lage sind, anhand von Daten und durch Erfahrungen zu lernen und sich zu verbessern. ML-Algorithmen erstellen Modelle auf der Grundlage einer bestimmten Datenprobe, den so genannten Trainingsdaten, um Entscheidungen und Vorhersagen zu treffen.

Das Wissen über ML wird in der künstlichen Intelligenz benötigt, da KI einen Computer oder ein System dazu befähigt, sich intelligent zu verhalten. ML ist ein Prozess, der der Maschine beibringt, intelligent zu sein und ihr Potenzial bei Echtzeitaufgaben und -problemen einzusetzen.

ML wird in verschiedenen Anwendungen eingesetzt, darunter Computer Vision, E-Mail-Filterung, Medizin, Spracherkennung und mehr. Es wird auch mit Computergestützter Statistik in Verbindung gebracht, um mit Hilfe von Computern genaue Vorhersagen zu treffen. Einige der alltäglichen Beispiele für ML sind Suchmaschinenvorschläge.

Tiefes Lernen

Deep Learning ist ein Zweig des maschinellen Lernens und der Datenwissenschaft, der nachahmt, wie Menschen bestimmte Kenntnisse erlangen. Es umfasst prädiktive Analytik und Statistik und nutzt verschiedene Ebenen, um tiefere Merkmale aus einem Ton oder Bild zu gewinnen. Mit höheren Schichten wird die Detaillierung nuancierter.

Deep Learning kann prädiktive Analysen automatisieren, und seine Algorithmen sind in einer Hierarchie mit zunehmender Abstraktion und Komplexität angeordnet. Hier implementiert jeder Algorithmus eine nicht-lineare Transformation seiner Eingabe. Als nächstes verwendet er sein gewonnenes Wissen, um eine Ausgabe oder ein statistisches Modell zu erstellen. Die Iteration wird so lange fortgesetzt, bis die Ausgabe eine akzeptierte Genauigkeit erreicht hat. Es gibt also viele Verarbeitungsebenen, die die Daten durchlaufen müssen, um verfeinert und genau zu werden.

Anwendung: Deep Learning findet in verschiedenen Bereichen Anwendung und ist für Datenwissenschaftler von großem Nutzen, wenn es darum geht, riesige Datenmengen einfach und schnell zu erfassen, zu interpretieren und zu analysieren. Einige der Anwendungen sind Gesichts- und Spracherkennung, Vision in fahrerlosen Autos, virtuelle Assistenten, usw.

Neuronale Netzwerkarchitektur

Neuronale Netzwerke sind ein Teil des Deep Learning und wurden von der Struktur des menschlichen Gehirns inspiriert. Sie sind ein Netzwerk aus künstlichen Neuronen, die komplex sind und entwickelt wurden, um mehrere Eingaben zu verarbeiten und eine Ausgabe zu erzeugen. Neuronale Netzwerke ahmen das menschliche Gehirnverhalten nach, um komplexe Probleme zu lösen. Sie werden für adaptive Steuerung, prädiktive Modellierung, Regressionsanalyse, Mustererkennung, Datenverarbeitung und trainierbare Anwendungen eingesetzt.

Bei dieser Architektur durchlaufen die Eingabedaten verschiedene Schichten künstlicher Neuronen, die übereinander angeordnet sind, um die Ausgabe zu erzeugen.

Anwendung: Neuronale Netzwerke finden auch in verschiedenen Bereichen wie Marketing, Gesundheitswesen und mehr Anwendung. Beispiele sind Spracherkennung, Fahrzeugsteuerung, Spiele wie Schach oder Rennen, Sequenz- und Mustererkennung, medizinische Diagnose, Data Mining, Finanzanwendungen, E-Mail-Spamfilterung und mehr.

Big Data und verteiltes Rechnen

Die Vorhersage- und Datenanalyse in der KI umfasst eine große Anzahl von Datensätzen, die höhere Rechenressourcen erfordern. Die Verwendung eines einzelnen Systems für diese Art von Berechnungen ist möglicherweise nicht ausreichend. Daher sind Konzepte wie Big Data und verteiltes Rechnen hilfreich.

  • Big Data ist eine Technologie, bei der es darum geht, enorme Datenmengen zu extrahieren, zu verwalten und effizient zu analysieren. Diese Daten benötigen hohe Rechenressourcen und bieten eine hervorragende statistische Leistung. Sie wird bei der Analyse des Nutzerverhaltens, bei prädiktiven Analysen und anderen analytischen Anforderungen mit großen Datensätzen eingesetzt.
  • Verteiltes Rechnen ist ein Zweig der Informatik, der sich mit verteilten Systemen beschäftigt, deren Komponenten sich auf verschiedenen vernetzten Computern befinden und ihre Aktionen durch den Austausch von Nachrichten koordinieren und kommunizieren. Seine Anwendungen sind Multiplayer-Online-Videospiele, Peer-to-Peer (P2P)-Anwendungen, usw.

Wenn Sie also eine brillante Karriere im Bereich der KI anstreben, sollten Sie sich in diesen Technologien weiterbilden. Big Data und verteiltes Rechnen können Ihnen dabei helfen, moderne KI-basierte Produkte und Dienstleistungen zu entwickeln. Sie können auch Kenntnisse über Frameworks wie Hadoop, Apache Storm, Spark und Flink erwerben.

Techniken der Signalverarbeitung

Signalverarbeitung ist eine weitere erwünschte Fähigkeit, nach der Unternehmen bei Fachleuten suchen können. Maschinelles Lernen beinhaltet die Extraktion von Merkmalen, um Pixelwerte in aussagekräftige Informationen umzuwandeln. Um dies zu erreichen, müssen Sie wissen, wie man Probleme mit Signalverarbeitungstechniken löst. Dazu können Zeit-Frequenz-Analyse, Faltung, Fourier-Analyse und andere KI-Konzepte gehören.

Die Signalverarbeitung ist ein Teilgebiet der Elektrotechnik, das sich mit der Analyse, Synthese und Modifizierung von Signalen wie Bildsignalen, Schallwellen und anderen wissenschaftlichen Messungen beschäftigt. Diese Techniken verbessern die Speichereffizienz, die Übertragung, die Qualität und erkennen einige Komponenten in einem Signal.

Anwendungen: Die Anwendungen der Signalverarbeitung sind Merkmalsextraktion wie Spracherkennung und Bildverständnis, Audiosignalverarbeitung wie bei der Musik- oder Sprachdarstellung, Bildverarbeitung in Computern und Digitalkameras, Videoverarbeitung in bewegten Bildern, drahtlose Kommunikation und Quellcodierungstechniken wie Bild-, Video- und Audiokomprimierung.

Shell-Skripting

Shell-Skripting bezieht sich auf ein Computerprogramm, das von einem Befehlszeileninterpreter namens Unix-Shell ausgeführt wird. Zu den Skriptsprachen gehören verschiedene Shell-Skript-Dialekte. Einige gängige Operationen, die Shell-Skripte ausführen, sind die Manipulation von Dateien, das Drucken von Text und die Ausführung von Programmen.

Shell-Skripte sind eine weitere wichtige Komponente der künstlichen Intelligenz, die für die Mustererkennung verwendet wird. Wenn Sie Ihre Karriere in der KI vorantreiben, werden Sie an den Punkt gelangen, an dem die meisten KI-Datenverarbeitungsprozesse auf Linux-basierten Maschinen stattfinden. Wenn Sie also nicht mit UNIX-Tools und -Befehlen wie SSH, grep, find, awk, sort, tr, cut usw. vertraut sind, wird es schwierig sein, mit KI-Funktionen zu arbeiten.

Daher wäre es gut, wenn Sie etwas über Shell-Skripte lernen und sich mit diesen Themen vertraut machen, um gut mit Linux-basierten Tools und Operationen arbeiten zu können. Sie können auch etwas über verschiedene Shells wie KornShell, Powershell, Perl-ähnliche Shell, Z-Shell und mehr lernen.

Cluster-Analyse

Bei der Clusteranalyse geht es darum, Objekte zu clustern oder zu gruppieren. Dies geschieht so, dass die Objekte in einer Gruppe einander ähnlicher sind als die in einer anderen Gruppe.

Das Clustering kann mit Algorithmen durchgeführt werden, die sich in Bezug auf ihre Komponenten und die Effizienz, mit der sie gefunden werden können, unterscheiden. Da Clustering in vielen verschiedenen Bereichen eingesetzt wird, können Sie diese Fähigkeit erlernen und Ihre Karriere im Bereich der künstlichen Intelligenz aufbauen. Das eröffnet Ihnen einen größeren Spielraum und Sie können innovative Technologien für verschiedene Branchen und Unternehmen entwickeln.

Anwendung: Es wird in der explorativen und statistischen Datenanalyse für Anwendungen wie Mustererkennung, Information Retrieval, Bildanalyse, Datenkompression, Bildanalyse, Sequenzanalyse, maschinelles Lernen und Computergrafik eingesetzt. In der Informatik wird Clustering bei der Softwareentwicklung, der Erkennung von Anomalien, der Verarbeitung natürlicher Sprache und vielem mehr eingesetzt. Weitere Anwendungsbereiche sind Medizin, Marketing, Wirtschaft, Gruppierung von Suchergebnissen, Kriminalitätsanalyse, Bildung und mehr.

All die oben genannten technischen Fähigkeiten müssen Sie also beherrschen, wenn Sie eine Karriere im Bereich der künstlichen Intelligenz anstreben.

Aber das ist noch nicht alles.

Selbst wenn Sie über fundierte Kenntnisse und Fachwissen in diesen Technologien und technischen Fertigkeiten verfügen, nützt Ihnen das kaum etwas, wenn Sie sie nicht richtig umsetzen können. An dieser Stelle kommen die Soft Skills ins Spiel.

Soft Skills

Soft Skills sind in jeder Phase Ihres beruflichen Werdegangs erforderlich. Sie müssen über die erforderlichen zwischenmenschlichen Fähigkeiten verfügen, um effizient zu arbeiten, alles mit Leichtigkeit zu bewältigen, das Wissen richtig in Ihre Aufgaben umzusetzen und gut mit anderen zusammenzuarbeiten.

Soft Skills helfen Ihnen dabei, Ihre Gedanken richtig an Ihr Team, Ihre Stakeholder und andere Personen, mit denen Sie kommunizieren, weiterzugeben. Außerdem können Sie schneller bessere Entscheidungen treffen, die Ihrem Projekt und dem gesamten Team zugute kommen.

Lassen Sie uns also über einige der wesentlichen Soft Skills sprechen, die Sie entwickeln müssen, um ein besserer Fachmann zu werden, unabhängig von Ihrem Fachwissen und Ihrem Wissensstand.

Kommunikation

Kommunikationsfähigkeiten sind in jedem Beruf wünschenswert. Damit ist die Fähigkeit gemeint, Ihre Ideen anderen klar und deutlich mitzuteilen und dabei einen angemessenen und passenden Tonfall sowie die richtige Körpersprache zu verwenden, während Sie Ihre Botschaft übermitteln.

Sie müssen ein guter Kommunikator sein, damit Sie Ihre innovativen Ideen mühelos mit Ihren Managern und Kollegen oder Kunden teilen können. Wenn es Ihnen jedoch an Kommunikationsfähigkeit mangelt, kann es Ihnen schwer fallen, Ihre Botschaft zu vermitteln und zu erklären, was Sie wollen.

Infolgedessen werden Ihre Kollegen Ihre Botschaft nicht verstehen und vielleicht an bestimmten Stellen verwirrt sein. Und die Chancen stehen gut, dass Ihre Ideen nicht berücksichtigt werden, nur weil Sie Ihre Botschaft nicht richtig vermitteln konnten.

Es wäre also hilfreich, wenn Sie an Ihren Kommunikationsfähigkeiten arbeiten könnten. Sie können entweder mit Ihren Freunden, Familienmitgliedern oder Kollegen üben oder einen Kurs besuchen, um Ihre Fähigkeiten zu verbessern. Je mehr Sie üben, desto mehr werden Sie Ihre Kommunikationsfähigkeiten verbessern.

Lernen Sie die Grundlagen der Geschäftskommunikation, um sicherzustellen, dass Sie die richtigen Worte und den richtigen Tonfall verwenden, wenn Sie Ihre Botschaft übermitteln. Sie können auch Handbewegungen, Körpersprache und die richtigen Gesten lernen, um effektiv mit anderen zu kommunizieren. Darüber hinaus können Sie mehrere Sprachen lernen, wenn Sie mit internationalen Kunden zu tun haben. Das ist ein echter Bonus.

Entscheidungsfindung

Die Fähigkeit, Entscheidungen zu treffen, ist äußerst wichtig. Sie müssen in der Lage sein, zum richtigen Zeitpunkt die richtigen Entscheidungen zu treffen, um Ihr Team und Ihr Projekt vor Schaden und Ärger zu bewahren und den Erfolg Ihrer Projekte zu sichern.

KI-Projekte erfordern viele analytische Fähigkeiten, Statistiken und Vorhersagen, und Sie müssen in der Lage sein, das zu tun, was für Ihr Projekt und alle Beteiligten im Team angemessen ist. Sie müssen über gute Managementfähigkeiten verfügen, die Ihnen bei der Entscheidungsfindung helfen werden. Es erfordert einen scharfen, weitsichtigen Verstand, Konzentration und ein Auge fürs Detail.

Außerdem müssen Sie in der Lage sein, die Risiken und Herausforderungen zu kalkulieren, wenn Sie bestimmte Entscheidungen treffen. Sie müssen auch die Konsequenzen bestimmter Entscheidungen kennen und wissen, wie sich diese auf Ihr Team und Ihr Projekt auswirken können. Daher müssen alle Ihre Entscheidungen so getroffen werden, dass Sie die Produktivität und den Erfolg Ihrer Projekte maximieren und sicherstellen, dass Ihre Kunden und Auftraggeber zufrieden sind, während Sie die Risiken minimieren.

Analytisches Denken

Analytisches Denken ist eine unverzichtbare Soft Skill für alle KI-Profis. Sie müssen in der Lage sein, die Probleme der Benutzer zu verstehen und nachzuempfinden und eine effektive Lösung zu finden.

KI-Fachleute müssen über ausgezeichnete Problemlösungsfähigkeiten, analytisches Denken und einen neugierigen Geist verfügen, um mehr zu wissen, mehr zu lernen und mehr umzusetzen. Das wird Ihnen helfen, innovative Ideen und Pläne zu entwickeln, die ein Problem lösen können, und innovative Technologien zu entwickeln, von denen die Menschen profitieren können. Sie müssen auch bereit sein, sich mit neuen Technologien und Tools vertraut zu machen, die Ihnen bei der Planung und Entwicklung helfen.

Kreativität

Kreativität ist eine anspruchsvolle Fähigkeit, die KI-Profis haben müssen. Sie müssen einzigartige Ideen entwickeln und bei Bedarf über den Tellerrand hinausschauen. Heutzutage ist diese Fähigkeit in jedem Bereich sehr gefragt. Und wenn Sie ein KI-Experte sind, müssen Sie sie haben.

KI-Fachleute müssen kreative Wege finden, um ein Problem so zu lösen, dass es einfach, effektiv und machbar ist. Das wird Ihnen helfen, einzigartige Produkte und Dienstleistungen zu entwickeln und sie für die Nutzer nützlich zu machen.

Schlussfolgerung: Die Zukunft der KI-Fachleute

Laut LinkedIn ist die Einstellung von KI-Fachleuten seit 2019 um 32% gestiegen, trotz der ernsten Szenarien aufgrund der Pandemie. Und dieses Wachstum wird weiter zunehmen, da die Nachfrage nach KI-gestützten Anwendungen und Diensten ansteigt.

Einem Bericht von CNBC zufolge liegt das Durchschnittsgehalt von Datenwissenschaftlern bei 100.000 bis 130.000 USD, das von KI-Ingenieuren bei 124.000 bis 150.000 USD. Die Zukunft der KI-Fachleute scheint also rosig zu sein. Und wenn Sie sich für diesen Bereich interessieren, ist jetzt der richtige Zeitpunkt, um Ihre Karriere darauf aufzubauen. Sie können Datenwissenschaftler, KI-Ingenieur, ML-Ingenieur, Business-Intelligence-Entwickler werden und andere verwandte Berufe im Bereich KI ausüben.

Beginnen Sie also mit dem Aufbau Ihrer Karriere im Bereich KI und entwickeln Sie die oben genannten technischen und nicht-technischen Fähigkeiten. Sie werden Ihnen helfen, Ihre Karriere reibungslos zu starten und dafür sorgen, dass Sie mit maximaler Geschwindigkeit nach oben kommen.

Alles Gute für Sie!