かつては、7桁の給料を得ようと思ったら、CEO、金融マン、大物芸能人、仕事のプレイヤーという4つの選択肢しかありませんでした。 今日、もう一つのピックであるAIオーソリティ・エキスパートが登場しました。

電子情報科学の専門知識は、ガラスの器の中にたくさんの小さなボールが入っていて、それぞれがバックエンドエンジニア、フロントエンドエンジニア、ハードウェア開発など、電子情報科学の分野を表していると考えられています。 その中には、AIを表すボールがあります。このボールは少し特殊で、機械学習、自然言語理解のソリューションなど、他のボールも含まれています。

AIは、認知能力に関する作業の自動化技術を遂行する完全なプロセスだけではなく、現在進行形のトレンドでもあります。 AIドライバーのためのソリューションを開発・設計することは、非常に有望な作業のように見えると言っても、決して偉そうではありませんが、それはまさに客観的な真実なのでしょうか? この記事では、私自身の仕事の経験やノウハウをお伝えして、AIの立場を解き明かし、AI権威の専門家をさらに極めていきたいと思います。

AIテクニカルエンジニアの重要なペルソナの役割

AIはさまざまな用途に使える技術ですが、実際には、誰もが日常生活のあらゆる場面にAIが入り込んでいるのが現状です。 これまで人しかできなかったテーマの活動を、AIが行うようになり、さらには人よりも上手にできる仕事もあります。

その良い例が、モバイルアプリの音声認識技術です。 ナビゲーションバーアプリやGoogleNowは、ユーザーのパーツを追跡し、ユーザーがよく行く場所のルート案を提示したり、重要なことを提案したり、ルートを教えたりします。

また、インターネットテクノロジー関連の広告主は、AIプログラムの処理に基づいて、ユーザーがよく訪れるURLや、ユーザーが過去によくクリックした広告キャンペーン、ソーシャルメディア上のユーザーの発言内容などから、ユーザー向けの広告キャンペーンを提示します。 テキスト編集のスペルチェックにも、AIシステムソフトが使われています。

一般的にIT業界の仕事は、「情報の収集」「情報の伝達」「情報の蓄積」「情報の解決」「情報の提示」の5つに分類されますが、AIはこのうち「情報の解決」と「情報の蓄積」の2つの課題を解決します。 の情報を得て、論理的に考えることができます。

ai課程

AIは確かに優秀で有望な技術です。 では、AIで活躍している人たちはどんな人たちなのでしょうか? 新しいAIプロジェクトを立ち上げるために、彼らが持つべき基準は何か? 簡単に言うと、AIの権威ある専門家が最初にすることは、基本的な情報を適切なファイル形式に沿って叙述し、提示することです。 彼らは、特定のシステムソフトウェアで情報を特化し、対象となるスタイルの業界のデータモデルを作成します。 その後、AIが高度な日常業務を遂行できることをより確実に保証するために、デバイスに学習方法を教える、つまり機械学習の日常業務を遂行する必要があります。

機械学習とは何か?

いわば、機械学習とは、知的な制御システムがその動作を通じて自己学習を行うことです。 機械学習により、AIシステムソフトウェアは、開発者が指定した特別な最適化アルゴリズムを持つ日常業務だけでなく、異なる基準を持つ他の類似した日常業務も行うことができます。 機械学習は、データ情報から数理統計学、スカラー最適化法、汎化理論、離散変数分析、専門知識を用いるAIの一分野です。

機械学習の基本原理とは?

機械学習エンティティモデルの学習スキームは非常にシンプルで、特定のゴール(シナリオ)のセットと特定のレスポンス(応答または反省)のセットが、「シナリオ-レスポンス」のペアのセットを構成します。 シナリオと回答には何らかの関連性がありますが、その関連性が何であるかを数学の授業の観点から理解することはできません。 この「シナリオと反応」のペアが学習サンプルで、AI技術者はこのサンプルをもとに、特定のシナリオと特定の反応を結びつける最適化アルゴリズムを見つけ出します。