ทักษะตามความต้องการ 14 อันดับแรกที่จำเป็นสำหรับผู้เชี่ยวชาญด้าน AI

ปัญญาประดิษฐ์ (AI) เป็นอนาคตและมีศักยภาพที่ดีในการเปลี่ยนแปลงธุรกิจ เศรษฐกิจ และสังคม

ไม่น่าแปลกใจเลยที่ AI เป็นหนึ่งในทักษะที่เป็นที่ต้องการตัวมากที่สุดในโดเมนเทคโนโลยีที่มีอิทธิพลในเกือบทุกภาคส่วน ตั้งแต่รถยนต์ การผลิต การแพทย์ ไปจนถึงความปลอดภัยทางไซเบอร์ ซอฟต์แวร์ และ IoT

องค์กรต่างๆ ใช้ประโยชน์จาก AI อย่างรวดเร็วเพื่อสร้างแอปพลิเคชันและบริการล้ำสมัยที่มีประโยชน์ซึ่งสามารถปรับปรุงคุณภาพชีวิต ทำให้การดำเนินธุรกิจมีประสิทธิภาพมากขึ้น และลดความซับซ้อน

ในที่สุด ความต้องการ AI ก็เพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง จากข้อมูลของ SEMrush ตลาด AI ทั่วโลกจะสูงถึง 190.61 พันล้านดอลลาร์ภายในปี 2568

ดังนั้น หากคุณต้องการสร้างอาชีพด้าน AI เป็นเวลาที่ดีที่สุดที่จะเริ่มต้น มันจะทำให้คุณมีโอกาสในอาชีพที่กว้างขึ้น และคุณสามารถทำงานร่วมกับองค์กรจากทั่วโลกในโครงการที่น่าตื่นเต้น แต่สำหรับสิ่งนี้ คุณต้องมีชุดทักษะที่เหมาะสม ทั้งด้านเทคนิคและที่ไม่ใช่ด้านเทคนิค

ในบทความนี้ ผมจะแนะนำให้คุณรู้จักกับทักษะที่เป็นที่ต้องการของ AI ซึ่งคุณสามารถเรียนรู้และเพิ่มทักษะให้กับตัวเองเพื่อสร้างอาชีพที่ยอดเยี่ยมในด้านปัญญาประดิษฐ์

มาเริ่มกันเลย.

ทักษะทางเทคนิค

อาชีพด้าน AI ต้องการให้มืออาชีพเชี่ยวชาญทักษะทางเทคนิคเพื่อให้คุณมีพื้นฐานที่แข็งแกร่ง มาพูดถึงทักษะทางเทคนิคกันบ้าง

ความรู้โดเมน

จำเป็นต้องมีความรู้และความเชี่ยวชาญด้านปัญญาประดิษฐ์หากคุณต้องการประกอบอาชีพด้าน AI คุณต้องมีความเชี่ยวชาญในโครงข่ายประสาทเทียม แมชชีนเลิร์นนิง การเรียนรู้เชิงลึก ฯลฯ

การมีความรู้ด้านโดเมนจะช่วยให้คุณเข้าใจอุตสาหกรรมมากขึ้นด้วยความเสี่ยงและความท้าทายที่คุณต้องแก้ไข นอกจากนี้ยังช่วยให้คุณพัฒนาเทคโนโลยีที่เป็นนวัตกรรมที่สามารถจัดการกับความท้าทายเหล่านั้นได้ คุณสามารถใช้ความรู้ของคุณเพื่อสร้างเทคโนโลยีและบริการที่ใช้เทคโนโลยี AI ที่สามารถทำให้ชีวิตดีขึ้นและสนับสนุนธุรกิจได้

ภาษาโปรแกรม

ความรู้และความชำนาญในภาษาการเขียนโปรแกรม เช่น Java, R, Python, C++, JavaScript เป็นต้น มีความสำคัญอย่างยิ่งต่อผู้เชี่ยวชาญด้าน AI ทุกคน คุณต้องสามารถเขียนโค้ดตามความต้องการและกรณีการใช้งานของคุณได้

• Python: Python ถูกใช้อย่างกว้างขวางใน AI และการเรียนรู้ของเครื่องเนื่องจากความเรียบง่าย ความเชื่อถือได้ของโค้ด และการดำเนินการที่รวดเร็วขึ้น มันจะช่วยให้คุณเขียนอัลกอริธึมที่ซับซ้อนและต้องการโค้ดน้อยที่สุด มาพร้อมกับไลบรารีที่สร้างไว้ล่วงหน้าจำนวนมากสำหรับการประมวลผลขั้นสูงและการคำนวณทางวิทยาศาสตร์
• Java: Java ยังถูกใช้อย่างกว้างขวางใน AI สำหรับการนำ mappers และ reducers ไปใช้งาน การเขียนโปรแกรมข่าวกรอง การเขียนโปรแกรมทางพันธุกรรม อัลกอริธึมการค้นหา โครงข่ายประสาทเทียม โซลูชัน ML และอื่นๆ
• R: คุณต้องการ R สำหรับการคำนวณทางสถิติ การวิเคราะห์เชิงตัวเลข การเรียนรู้ของเครื่อง เครือข่ายประสาท และอื่นๆ R ช่วยให้คุณรวบรวมและจัดระเบียบชุดข้อมูล ใช้ ML และฟังก์ชันทางสถิติ และใช้การแปลงเมทริกซ์และพีชคณิตเชิงเส้นสำหรับการประมวลผลข้อมูล
• C ++: C ++ แบบเก่าที่ดีใช้ใน AI เพื่อเปิดใช้งานการเขียนโปรแกรมตามขั้นตอนและจัดการทรัพยากรฮาร์ดแวร์ คุณสามารถใช้เพื่อพัฒนาระบบปฏิบัติการ เบราว์เซอร์ และวิดีโอเกม ความยืดหยุ่นและฟังก์ชันเชิงวัตถุทำให้มีประโยชน์อย่างมากใน AI

นอกจากนี้ จะช่วยให้คุณมีความเข้าใจอย่างลึกซึ้งเกี่ยวกับสถาปัตยกรรมคอมพิวเตอร์ โครงสร้างข้อมูล อัลกอริธึมการปรับให้เหมาะสม กราฟ ต้นไม้ และอื่นๆ อีกด้วย และถ้าคุณสามารถเรียนรู้ได้มากกว่าหนึ่งภาษา ก็สามารถเป็นข้อได้เปรียบเพิ่มเติมได้ เนื่องจากคุณสามารถมีส่วนร่วมมากขึ้น เนื่องจากองค์กรต่างๆ ให้ความสำคัญกับผู้เชี่ยวชาญที่มีทักษะหลากหลาย

เฟรมเวิร์กและ ไลบรารี: นอกเหนือจากภาษาโปรแกรม คุณต้องเข้าใจเฟรมเวิร์กและไลบรารีต่างๆ ด้วย มันจะช่วยให้คุณเขียนโค้ดคุณภาพด้วยความเร็วที่เร็วขึ้น ประโยชน์อย่างมากใน AI ได้แก่ TensorFlow, SciPy, NumPy, Scikit-learn, Apache Spark, PyTorch และอื่นๆ

• TensorFlow เป็นแพลตฟอร์มการเรียนรู้ของเครื่องโอเพนซอร์สที่มีชุดเครื่องมือ ทรัพยากรชุมชน และไลบรารีที่ครอบคลุมและยืดหยุ่น เพื่อช่วยให้นักวิจัยพัฒนาแอปพลิเคชันที่ขับเคลื่อนด้วย ML ที่ซับซ้อนได้อย่างง่ายดาย
• SciPy เป็นไลบรารี Python แบบโอเพ่นซอร์สที่ใช้สำหรับแก้ปัญหาทางวิทยาศาสตร์และคณิตศาสตร์ ช่วยให้ผู้ใช้จัดการและแสดงภาพข้อมูลโดยใช้คำสั่งต่างๆ
• NumPy เป็นแพ็คเกจที่ใช้ Python สำหรับการคำนวณทางวิทยาศาสตร์และการดำเนินการทางคณิตศาสตร์ขั้นสูงในขณะที่จัดการชุดข้อมูลขนาดใหญ่
• Scikit-learn เป็นไลบรารี Python ที่ทรงพลังสำหรับการเรียนรู้ของเครื่องและมี ML และเครื่องมือสร้างแบบจำลองทางสถิติมากมาย

ความรู้ทางคณิตศาสตร์

ผู้เชี่ยวชาญด้าน AI ทำงานอย่างกว้างขวางในอัลกอริธึมและคณิตศาสตร์ประยุกต์ นี่คือเหตุผลที่คุณต้องมีทักษะการวิเคราะห์และการแก้ปัญหาที่ดีควบคู่ไปกับความรู้ทางคณิตศาสตร์ เพื่อให้คุณแก้ปัญหา AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ทักษะทางคณิตศาสตร์ เช่น พีชคณิตเชิงเส้น สถิติ ความน่าจะเป็น กราฟ เทคนิคการเพิ่มประสิทธิภาพ ฯลฯ เป็นที่น่าพอใจ คุณสามารถใช้ทักษะเหล่านี้ในการแก้ปัญหาและสร้างอัลกอริธึมตามความต้องการได้

• พีชคณิตเชิงเส้น: พีชคณิต เชิงเส้นและนามธรรมเป็นพื้นฐานของส่วนต่างๆ ของ AI เช่น การเรียนรู้ของเครื่องและการมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์ มันเกี่ยวข้องกับเมทริกซ์ เวกเตอร์ เทนเซอร์ และอื่นๆ
• สถิติ: สถิติเป็นอีกวิชาที่สำคัญที่คุณต้องเชี่ยวชาญ หากคุณต้องการมีอาชีพที่สดใสใน AI และ ML มันเกี่ยวข้องกับการรวบรวม การตีความ และการวิเคราะห์ข้อมูล มันสอดคล้องกับวิทยาศาสตร์ข้อมูล แต่คุณต้องมีทักษะทางสถิติเพื่อทำความเข้าใจรูปแบบ
• ความน่าจะเป็น: ความน่าจะเป็นเป็นส่วนสำคัญของปัญญาประดิษฐ์ ดังนั้น คุณต้องมีความรู้ที่ดีเกี่ยวกับความน่าจะเป็นและการแจกแจงความน่าจะเป็นเพื่อให้เริ่มต้น AI ได้อย่างราบรื่น สามารถใช้กับแบบจำลองการเลือกปฏิบัติและกำเนิด การสนับสนุนเวกเตอร์เครื่อง ฯลฯ
• กราฟ: การรู้วิธีดูกราฟและเข้าใจสิ่งที่สื่อถึงเป็นสิ่งจำเป็นใน AI มันเป็นส่วนสำคัญของ AI และคุณจะได้รับการวิเคราะห์ข้อมูลอย่างต่อเนื่องโดยดูจากกราฟต่างๆ

การเรียนรู้ของเครื่อง

Machine Learning (ML) เป็นส่วนย่อยของปัญญาประดิษฐ์ เป็นการศึกษาอัลกอริธึมที่ใช้คอมพิวเตอร์ซึ่งสามารถเรียนรู้และพัฒนาตนเองโดยใช้ข้อมูลและผ่านประสบการณ์ อัลกอริธึม ML สร้างแบบจำลองตามตัวอย่างข้อมูลเฉพาะ เรียกว่าข้อมูลการฝึกอบรม เพื่อตัดสินใจและคาดการณ์

ความรู้เกี่ยวกับ ML เป็นสิ่งจำเป็นในปัญญาประดิษฐ์ เนื่องจาก AI ช่วยให้คอมพิวเตอร์หรือระบบทำงานได้อย่างชาญฉลาด ML เป็นกระบวนการที่สอนให้เครื่องจักรมีความชาญฉลาดและนำศักยภาพไปใช้ในงานและปัญหาแบบเรียลไทม์

ML ใช้ในแอปพลิเคชันต่างๆ รวมถึงการมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์ การกรองอีเมล ยา การรู้จำคำพูด และอื่นๆ นอกจากนี้ยังเชื่อมโยงกับสถิติการคำนวณเพื่อคาดการณ์ที่แม่นยำด้วยความช่วยเหลือของคอมพิวเตอร์ ตัวอย่าง ML ในชีวิตประจำวันบางส่วนคือคำแนะนำของเครื่องมือค้นหา

การเรียนรู้อย่างลึกซึ้ง

การเรียนรู้เชิงลึกเป็นสาขาหนึ่งของการเรียนรู้ด้วยเครื่องและวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่เลียนแบบวิธีที่มนุษย์ได้รับความรู้เฉพาะ ประกอบด้วยการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์และสถิติ และใช้ประโยชน์จากเลเยอร์ต่างๆ เพื่อให้ได้คุณสมบัติที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้นจากเสียงหรือภาพ ด้วยเลเยอร์ที่สูงกว่า รายละเอียดจะมีความเหมาะสมยิ่งขึ้น

การเรียนรู้เชิงลึกสามารถทำให้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เป็นแบบอัตโนมัติ และอัลกอริทึมของมันถูกจัดเรียงในลำดับชั้นของสิ่งที่เป็นนามธรรมและความซับซ้อนที่เพิ่มขึ้น ที่นี่ แต่ละอัลกอริธึมใช้การแปลงแบบไม่เชิงเส้นกับอินพุต ถัดไป ใช้ความรู้ที่ได้รับเพื่อสร้างผลลัพธ์หรือแบบจำลองทางสถิติ มันจะดำเนินการวนซ้ำจนกว่าผลลัพธ์จะได้รับความถูกต้องในระดับที่ยอมรับ ดังนั้นจะมีชั้นการประมวลผลหลายชั้นที่ข้อมูลต้องผ่านเพื่อให้ได้รับการขัดเกลาและถูกต้อง

แอปพลิเคชัน : การเรียนรู้เชิงลึกมีแอปพลิเคชันที่กว้างขวางในด้านต่างๆ และเป็นประโยชน์อย่างมากสำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลในการรวบรวม ตีความ และวิเคราะห์ปริมาณข้อมูลขนาดใหญ่ได้อย่างง่ายดายและรวดเร็ว แอปพลิเคชั่นบางตัว ได้แก่ การจดจำใบหน้า การรู้จำคำพูด การเปิดใช้งานการมองเห็นในรถยนต์ไร้คนขับ ผู้ช่วยเสมือน ฯลฯ

สถาปัตยกรรมโครงข่ายประสาทเทียม

โครงข่ายประสาทเทียมเป็นส่วนหนึ่งของการเรียนรู้เชิงลึกและได้รับแรงบันดาลใจจากโครงสร้างสมองของมนุษย์ พวกเขาเป็นเครือข่ายของเซลล์ประสาทเทียมที่มีความซับซ้อนและพัฒนาขึ้นเพื่อประมวลผลอินพุตหลายตัวเพื่อสร้างเอาต์พุตเดียว โครงข่ายประสาทเลียนแบบพฤติกรรมสมองของมนุษย์เพื่อแก้ปัญหาที่ซับซ้อน ใช้สำหรับการควบคุมแบบปรับตัว การสร้างแบบจำลองการคาดการณ์ การวิเคราะห์การถดถอย การรู้จำรูปแบบ การประมวลผลข้อมูล และแอปพลิเคชันที่ฝึกได้

ในสถาปัตยกรรมนี้ ข้อมูลที่ป้อนเข้าจะต้องผ่านเซลล์ประสาทเทียมหลายชั้นที่ซ้อนกันเพื่อสร้างเอาต์พุต

แอปพลิเคชัน : โครงข่ายประสาทเทียมยังค้นหาแอปพลิเคชันในภาคต่างๆ เช่น การตลาด การดูแลสุขภาพ และอื่นๆ ตัวอย่าง ได้แก่ การรู้จำเสียงพูด การควบคุมยานพาหนะ การเล่นเกม เช่น หมากรุกหรือการแข่งรถ การรู้จำลำดับและรูปแบบ การวินิจฉัยทางการแพทย์ การขุดข้อมูล แอปพลิเคชันทางการเงิน การกรองสแปมอีเมล และอื่นๆ

บิ๊กดาต้าและคอมพิวเตอร์แบบกระจาย

การวิเคราะห์เชิงทำนายและข้อมูลใน AI เกี่ยวข้องกับชุดข้อมูลจำนวนมากที่ต้องการทรัพยากรการคำนวณที่สูงขึ้น การใช้ระบบเดียวในการคำนวณประเภทนี้อาจไม่เพียงพอ ดังนั้น แนวคิดเช่น Big Data และการคำนวณแบบกระจายจึงมีประโยชน์

• Big Data เป็นเทคโนโลยีที่เกี่ยวข้องกับการแยก จัดการ และวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมหาศาลอย่างมีประสิทธิภาพ ข้อมูลนี้ต้องการทรัพยากรในการคำนวณสูงและให้พลังทางสถิติที่ยอดเยี่ยม ใช้ในการวิเคราะห์พฤติกรรมผู้ใช้ การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ และความต้องการด้านการวิเคราะห์อื่นๆ ที่เกี่ยวข้องกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่
• การคำนวณแบบกระจาย เป็นสาขาหนึ่งของวิทยาการคอมพิวเตอร์ที่เกี่ยวข้องกับระบบแบบกระจายซึ่งมีส่วนประกอบอยู่ในคอมพิวเตอร์เครือข่ายต่างๆ ที่ประสานงานและสื่อสารการกระทำของพวกเขาโดยการแลกเปลี่ยนข้อความ แอปพลิเคชันของมันคือวิดีโอเกมออนไลน์แบบผู้เล่นหลายคน แอปพลิเคชันเพียร์ทูเพียร์ (P2P) เป็นต้น

ดังนั้น ถ้าคุณต้องการอาชีพที่ยอดเยี่ยมใน AI มันจะช่วยคุณได้ ถ้าคุณเพิ่มพูนทักษะให้กับตัวเองด้วยเทคโนโลยีเหล่านี้ บิ๊กดาต้าและการคำนวณแบบกระจายสามารถช่วยคุณพัฒนาผลิตภัณฑ์และบริการที่ทันสมัยบน AI คุณยังสามารถรับความรู้เกี่ยวกับเฟรมเวิร์ก เช่น Hadoop, Apache Storm, Spark และ Flink

เทคนิคการประมวลผลสัญญาณ

การประมวลผลสัญญาณเป็นอีกหนึ่งทักษะที่องค์กรต้องการในระดับมืออาชีพ แมชชีนเลิร์นนิงเกี่ยวข้องกับการแยกคุณลักษณะเพื่อแปลงค่าพิกเซลให้เป็นข้อมูลที่มีความหมาย และเพื่อให้บรรลุสิ่งนี้ คุณต้องรู้วิธีแก้ปัญหาโดยใช้เทคนิคการประมวลผลสัญญาณ อาจรวมถึงการวิเคราะห์ความถี่เวลา การบิด การวิเคราะห์ฟูริเยร์ และแนวคิด AI อื่นๆ

การประมวลผลสัญญาณเป็นสาขาย่อยของวิศวกรรมไฟฟ้าที่เน้นการวิเคราะห์ การสังเคราะห์ และการปรับเปลี่ยนสัญญาณ เช่น สัญญาณภาพ คลื่นเสียง และการวัดทางวิทยาศาสตร์อื่นๆ เทคนิคเหล่านี้ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการจัดเก็บ การส่ง คุณภาพ และการตรวจจับส่วนประกอบบางอย่างในสัญญาณ

การ ใช้งาน: การประยุกต์ใช้การประมวลผลสัญญาณเป็นการดึงคุณลักษณะต่างๆ เช่น การรู้จำเสียงพูดและความเข้าใจภาพ การประมวลผลสัญญาณเสียงในเพลงหรือการแสดงคำพูด การประมวลผลภาพในคอมพิวเตอร์และกล้องดิจิตอล การประมวลผลวิดีโอในภาพเคลื่อนไหว การสื่อสารแบบไร้สาย และเทคนิคการเข้ารหัสต้นทาง เช่น รูปภาพ การบีบอัด การบีบอัดวิดีโอ และการบีบอัดเสียง

การเขียนสคริปต์เชลล์

การเขียนสคริปต์เชลล์หมายถึงโปรแกรมคอมพิวเตอร์ที่เรียกใช้โดยล่ามบรรทัดคำสั่งที่เรียกว่า Unix shell ภาษาสคริปต์เกี่ยวข้องกับภาษาถิ่นของเชลล์สคริปต์ต่างๆ การดำเนินการทั่วไปบางอย่างที่เชลล์สคริปต์ดำเนินการคือการจัดการไฟล์ การพิมพ์ข้อความ และการทำงานของโปรแกรม

การเขียนสคริปต์เชลล์เป็นอีกหนึ่งองค์ประกอบที่สำคัญของปัญญาประดิษฐ์ที่ใช้สำหรับการจดจำรูปแบบ เมื่อคุณก้าวหน้าในอาชีพด้าน AI คุณจะไปถึงจุดที่การประมวลผลข้อมูล AI ส่วนใหญ่เกิดขึ้นบนเครื่องที่ใช้ Linux ดังนั้น หากคุณไม่คุ้นเคยกับเครื่องมือและการดำเนินการของ UNIX และคำสั่งต่างๆ เช่น SSH, grep, find, awk, sort, tr, cut เป็นต้น การทำงานกับฟังก์ชัน AI จะเป็นการท้าทาย

ดังนั้นจึงเป็นเรื่องดีที่จะเรียนรู้เกี่ยวกับเชลล์สคริปต์และทำความเข้าใจหัวข้อเหล่านี้เพื่อให้ทำงานได้ดีกับเครื่องมือและการทำงานบน Linux คุณยังสามารถเรียนรู้เกี่ยวกับเชลล์ต่างๆ เช่น KornShell, Powershell, Perl-like shell, Z shell และอื่นๆ

การวิเคราะห์คลัสเตอร์

การวิเคราะห์คลัสเตอร์เป็นงานของการจัดกลุ่มหรือการจัดกลุ่มออบเจ็กต์ ทำในลักษณะที่วัตถุในกลุ่มมีความคล้ายคลึงกันมากกว่าวัตถุในกลุ่มอื่น

การจัดกลุ่มสามารถทำได้โดยใช้อัลกอริทึมที่แตกต่างกันในแง่ของส่วนประกอบและประสิทธิภาพในการค้นหา ด้วยการใช้งานที่กว้างขวางในหลายภาคส่วน คุณสามารถเรียนรู้ทักษะการจัดกลุ่มและเริ่มสร้างอาชีพของคุณในปัญญาประดิษฐ์ มันจะทำให้คุณมีขอบเขตที่กว้างขึ้น และคุณสามารถพัฒนาเทคโนโลยีที่เป็นนวัตกรรมสำหรับอุตสาหกรรมและธุรกิจต่างๆ

การ ใช้งาน : ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจและเชิงสถิติสำหรับการใช้งาน เช่น การจดจำรูปแบบ การดึงข้อมูล การวิเคราะห์ภาพ การบีบอัดข้อมูล การวิเคราะห์ภาพ การวิเคราะห์ลำดับ การเรียนรู้ของเครื่อง และคอมพิวเตอร์กราฟิก ในวิทยาการคอมพิวเตอร์ การจัดกลุ่มจะใช้ในการพัฒนาซอฟต์แวร์ การตรวจหาสิ่งผิดปกติ การประมวลผลภาษาธรรมชาติ และอื่นๆ แอปพลิเคชันอื่นๆ ได้แก่ การแพทย์ การตลาด ธุรกิจ การจัดกลุ่มผลการค้นหา การวิเคราะห์อาชญากรรม การศึกษา และอื่นๆ

ดังนั้น ทั้งหมดที่กล่าวถึงข้างต้นเป็นทักษะทางเทคนิคที่คุณต้องเชี่ยวชาญ หากคุณต้องการสร้างอาชีพด้านปัญญาประดิษฐ์

แต่นี่ไม่ใช่มัน

แม้ว่าคุณจะมีความรู้และความเชี่ยวชาญอย่างลึกซึ้งในเทคโนโลยีและทักษะทางเทคนิคเหล่านี้ แต่ก็แทบจะไม่ได้นำมาใช้หากคุณไม่สามารถนำไปใช้อย่างเหมาะสม นี่คือจุดเริ่มต้นของทักษะที่อ่อนนุ่ม

ซอฟท์สกิล

ทักษะทางอารมณ์เป็นสิ่งจำเป็นในทุกส่วนของเส้นทางอาชีพของคุณ คุณต้องมีทักษะด้านมนุษยสัมพันธ์ที่จำเป็นในการทำงานอย่างมีประสิทธิภาพ จัดการทุกอย่างได้อย่างง่ายดาย นำความรู้ไปใช้ในงานของคุณอย่างถูกต้อง และทำงานร่วมกับผู้อื่นได้ดี

ทักษะที่อ่อนนุ่มจะช่วยให้คุณส่งความคิดของคุณไปยังทีม ผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย และคนอื่น ๆ ที่คุณสื่อสารด้วยอย่างเหมาะสม คุณยังตัดสินใจได้ดีขึ้นอย่างรวดเร็วซึ่งจะเป็นประโยชน์ต่อโครงการและทีมโดยรวมของคุณ

มาพูดถึงทักษะที่จำเป็นบางอย่างที่คุณต้องพัฒนาเพื่อให้เป็นมืออาชีพที่ดีขึ้น ไม่ว่าคุณจะเชี่ยวชาญและระดับความรู้แค่ไหนก็ตาม

การสื่อสาร

ทักษะการสื่อสารเป็นสิ่งที่พึงปรารถนาในทุกอาชีพ หมายถึงความสามารถในการสื่อสารความคิดของคุณกับผู้อื่นอย่างชัดเจนและถูกต้องโดยใช้น้ำเสียงที่เหมาะสมและเหมาะสมพร้อมกับภาษากายในขณะที่ส่งข้อความของคุณ

คุณต้องเป็นนักสื่อสารที่ดี คุณจึงสามารถสื่อสารความคิดสร้างสรรค์ของคุณกับผู้จัดการและเพื่อนร่วมทีมหรือลูกค้าได้อย่างง่ายดาย แต่ถ้าคุณขาดทักษะในการสื่อสาร คุณอาจประสบปัญหาในการส่งข้อความและอธิบายสิ่งที่คุณต้องการ

ด้วยเหตุนี้ เพื่อนร่วมงานของคุณจะไม่เข้าใจข้อความของคุณและอาจสับสนในบางประเด็น และโอกาสที่ความคิดของคุณจะไม่ถูกพิจารณาเพียงเพราะคุณไม่สามารถส่งข้อความได้อย่างถูกต้อง

ดังนั้น มันจะเป็นประโยชน์ถ้าคุณสามารถใช้ทักษะการสื่อสารของคุณ คุณสามารถฝึกฝนกับเพื่อน สมาชิกในครอบครัว หรือเพื่อนร่วมงาน หรือเข้าร่วมหลักสูตรเพื่อพัฒนาทักษะของคุณ ยิ่งฝึกฝนมากเท่าไร ทักษะในการสื่อสารก็จะยิ่งพัฒนามากขึ้นเท่านั้น

เรียนรู้พื้นฐานของการสื่อสารทางธุรกิจเพื่อให้แน่ใจว่าคุณใช้คำพูดและน้ำเสียงที่ถูกต้องในขณะส่งข้อความของคุณ คุณยังสามารถเรียนรู้การเคลื่อนไหวของมือ ภาษากาย และท่าทางที่เหมาะสมเพื่อสื่อสารกับผู้อื่นได้อย่างมีประสิทธิภาพ นอกจากนี้ คุณสามารถเรียนรู้หลายภาษาได้หากคุณติดต่อกับลูกค้าต่างประเทศ นี่จะเป็นโบนัส

การตัดสินใจ

ทักษะการตัดสินใจมีความสำคัญอย่างยิ่ง คุณต้องสามารถตัดสินใจได้อย่างถูกต้องในเวลาที่เหมาะสม เพื่อช่วยทีมและโครงการของคุณจากอันตรายหรือความยุ่งยากใดๆ และรับประกันความสำเร็จของโครงการของคุณ

โครงการ AI เกี่ยวข้องกับทักษะการวิเคราะห์ สถิติ และการทำนายมากมาย และคุณต้องสามารถทำสิ่งที่เหมาะสมกับโครงการของคุณและทุกคนที่เกี่ยวข้องในทีม คุณต้องมีทักษะการจัดการที่ดีซึ่งจะช่วยคุณในระหว่างการตัดสินใจ ต้องใช้ความคิดที่เฉียบแหลม คิดไกล มีสมาธิ และมีความละเอียดรอบคอบ

นอกจากนี้ คุณต้องสามารถคำนวณความเสี่ยงและความท้าทายได้หากคุณตัดสินใจบางอย่าง นอกจากนี้ คุณต้องทราบผลที่ตามมาของการตัดสินใจบางอย่าง และวิธีที่การตัดสินใจเหล่านั้นจะส่งผลต่อทีมและโครงการของคุณ ดังนั้น การตัดสินใจทั้งหมดของคุณจะต้องทำในลักษณะที่สามารถเพิ่มผลผลิตและความสำเร็จของโครงการของคุณได้สูงสุด ทำให้มั่นใจว่าลูกค้าและลูกค้าของคุณจะมีความสุขในขณะที่ลดความเสี่ยง

การคิดเชิงวิเคราะห์

การคิดเชิงวิเคราะห์เป็นทักษะที่จำเป็นต้องมีสำหรับผู้เชี่ยวชาญด้าน AI ทุกคน คุณต้องสามารถเข้าใจและสัมผัสถึงปัญหาที่ผู้ใช้อาจเผชิญและคิดหาวิธีแก้ปัญหาที่มีประสิทธิภาพ

ผู้เชี่ยวชาญด้าน AI ต้องมีทักษะในการแก้ปัญหาที่ยอดเยี่ยม มีความคิดเชิงวิเคราะห์ และมีจิตใจที่อยากรู้อยากเห็นเพื่อเรียนรู้เพิ่มเติม เรียนรู้เพิ่มเติม และนำไปปฏิบัติมากขึ้น มันจะช่วยให้คุณพัฒนาความคิดสร้างสรรค์และแผนการที่สามารถแก้ปัญหาและสร้างเทคโนโลยีล้ำสมัยที่จะเป็นประโยชน์ต่อผู้คน คุณต้องกระตือรือร้นที่จะเพิ่มทักษะให้กับตัวเองด้วยเทคโนโลยีและเครื่องมือใหม่ๆ เพื่อช่วยคุณในขณะวางแผนและพัฒนา

ความคิดสร้างสรรค์

ความคิดสร้างสรรค์เป็นทักษะที่ผู้ประกอบอาชีพด้าน AI ต้องมี คุณต้องคิดค้นแนวคิดที่ไม่เหมือนใครและคิดนอกกรอบหากต้องการ อันที่จริงในปัจจุบันนี้เป็นทักษะที่เป็นที่ต้องการอย่างมากในทุกสาขา และถ้าคุณเป็นผู้เชี่ยวชาญด้าน AI คุณต้องมี

ผู้เชี่ยวชาญด้าน AI จะต้องมาพร้อมกับวิธีการที่สร้างสรรค์ในการแก้ปัญหาในลักษณะที่ง่าย มีประสิทธิภาพ และเป็นไปได้ มันจะช่วยให้คุณพัฒนาผลิตภัณฑ์และบริการที่เป็นเอกลักษณ์และทำให้พวกเขามีประโยชน์สำหรับผู้ใช้

บทสรุป: อนาคตของผู้เชี่ยวชาญด้าน AI

ตาม LinkedIn การจ้างงานผู้เชี่ยวชาญด้าน AI เพิ่มขึ้น 32% ตั้งแต่ปี 2019 แม้ว่าจะมีสถานการณ์ร้ายแรงอันเนื่องมาจากการแพร่ระบาด และการเติบโตนี้ยังคงเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่องเนื่องจากความต้องการแอปพลิเคชันและบริการที่ขับเคลื่อนด้วย AI กำลังเพิ่มสูงขึ้น

รายงานของ CNBC ระบุว่าเงินเดือนเฉลี่ยของนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลอยู่ที่ 100k-130k ในขณะที่วิศวกร AI อยู่ที่ 124k-150k ดังนั้นอนาคตของผู้เชี่ยวชาญด้าน AI จึงดูสดใส และหากคุณสนใจในสาขานี้ ตอนนี้เป็นเวลาที่จะเริ่มสร้างอาชีพของคุณ คุณสามารถเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล วิศวกร AI วิศวกร ML นักพัฒนาระบบธุรกิจอัจฉริยะ และติดตามงานอื่นๆ ที่เกี่ยวข้องใน AI

ดังนั้น เริ่มสร้างอาชีพของคุณใน AI และพัฒนาทักษะด้านเทคนิคและที่ไม่ใช่ด้านเทคนิคที่กล่าวถึงข้างต้น พวกเขาจะช่วยให้คุณเริ่มต้นอาชีพได้อย่างราบรื่นและให้แน่ใจว่าคุณขับเคลื่อนด้วยความเร็วสูงสุด

ดีที่สุด!

คุณอาจสนใจหลักสูตรออนไลน์เพื่อเรียนรู้ AI หรือ
หลักสูตรออนไลน์เพื่อเรียนรู้พื้นฐานของ Data Engineering