aiの才能の向上は、今日はまだ何も解き明かされていません。 それが基本的なaiのポジションであっても、AI分野のテクニカルスタッフであっても、同じような課題に遭遇することになります。

将来の展望をより良く知ってもらうために、この種のリストには、グラフプロファイリング、ビデオスピーチの解決、機械学習などのAIの仕事の内容が記載されています。 今後のAIのキャリア形成に向けて、この分野の新技術や新しいビジネスサービスの形、市場の現状などを解説します。

市場の現状 I. AIと社会の発展 二次分割の現状 加えて、AIの需要が大幅に増加したため、様々な産業のニーズが徐々に減少しています。 その結果、AI人材の供給が不足し、社会の発展の二極化がより深刻になるという事態が発生します。

データの情報を見ると、空席レベルの人工知能産業チェーンでは、画像プロファイリングの人材はまだ870万人に達し、音声認識技術の人材は460万人で、画像プロファイリング技術、音声認識技術の技術、機械学習の人材は、このデータよりもはるかに多い。

このような状況は、人工知能の人材不足に拍車をかけており、注目度の高い人気の職業であるため、技術的・ドメイン的な業務経験を持つエンジニアにとっては、仕事の販売市場となっています。 将来の人工知能とその機械学習における市場の需要は、人工知能自体の将来性に加えて、まだ高い関心を維持するでしょう。なぜなら、人工知能の実践者のための販売市場、新製品の開発と運用に関連するAI、政府部門やサービスプロバイダーなど、必要な人材は比較的大きいからです。

2つ目は、インターネットのビッグデータが緊急に不足していること、です。

人工知能、機械学習などの才能がある。 そして、今日の緊急な人材不足は、主に以下の3つです。 人工知能AI人材：最適化アルゴリズムエンジニア、システムソフトウェアエンジニア、機械学習エンジニアなどの業界での実務経験と技術力を持つ。 多くのエンジニアやR&Dスタッフにとって、AIはエキサイティングで人気のある産業です。

しかし、人工知能システムソフトウェアのサポートポイントによってほとんどの企業のキーの人工知能は、このシステムのソフトウェアは、人工知能の文化教育、開発と設計操作のWebサイト、曲や携帯電話のソフトウェアのように完全に含まれています。

ai ソフトウェア開発者：エンジニアの場合、アイデアの設計から始まり、要求分析レポートの作成、コーディングまでを行わなければなりません。 翻って、モバイルソフトウェアの開発者自身が非常にAIの専門知識を持っている必要があり、これらのプログラムの猿は、データベースプログラミングとニューラルシステムネットワークのプログラミング技術に分けられる主要な専門分野で、ある程度の専門知識を持っている必要があります。 機械学習エンジニア：エンジニアにとって、機械学習、特に様々な教師なし、教師ありの学習の知識は非常に重要です。

機械学習のモデル予測に関する技術でも、特定のデータ情報がないと結果を得ることは困難です。 例えば、「kaggle」に参加したセールスプラークは、デュアルサービスプラットフォームの車のデータ情報を利用して、車止めの認識写真を撮影していました。 教師なし学習は、車の走行データ情報をキーにして、エンティティモデルを改良し、エンティティモデルの精度を認証し、精度が低すぎる場合は、さらに変更を加えなければなりません。

ai課程

一方、教師なし学習は、データ情報を学習する必要がなく、格子状の地図を不規則なグラフに変換するような、より日常的な作業に関係しています。

AIソフトウェア・エンジニア：AIプロフェッショナル・ソフトウェア・エンジニアは、仕事の中でコンテンツ・オペレーションを請け負う重要な存在です。 また、プログラムの書き方を理解すること。 人工知能市場の将来的な需要の中で、aiの分野のエンジニアは非常に希少です。