AIエンジニアに必要な技術的スキルと知識
問題解決のための体系化された手順と計算方法。AIシステムの核となる論理的構造を理解するための基礎知識。
データの収集、分析、解釈に関する数学的理論。機械学習モデルの評価と改善に不可欠な統計的手法。
ベクトル、行列、線形変換を扱う数学分野。ディープラーニングとニューラルネットワークの基礎理論。
変化率と累積量を扱う数学分野。機械学習における最適化アルゴリズムと勾配計算の理論的基盤。
AIと機械学習開発において最も重要なプログラミング言語。豊富なライブラリと直感的な構文でデータサイエンスを支援。
大規模AIシステムの構築における設計原則。スケーラビリティ、可用性、保守性を考慮した実用的なアーキテクチャ構築。
AIシステムの実行効率最適化技術。計算リソースの最適活用とレスポンス時間改善のための技法。