AI革命に隠された22のキャリア(前編)
AI テクノロジーが発展し続けるにつれて、これまで前代未聞だった多数の雇用機会や役割が生み出されています。データ サイエンティスト、機械学習エンジニア、AI 研究者などの従来の AI の役割は広く認識されていますが、テクノロジー業界の変化を促進する上で同様に重要な、あまり知られていない職業があります。
AI が人間に及ぼす影響を理解する AI 心理学者から、AI システムがタスクを実行するために必要な情報を確実に入手できるようにする AI ナレッジ エンジニアまで、これらの役割は効果的で倫理的な AI システムを構築するために重要です。この記事では、AI 革命における 22 の隠れたキャリアを探ります。
(1) AI 倫理学者
AI 倫理学者は、AI の倫理的考慮事項と影響を専門とする専門家です。彼らは、AI テクノロジーの開発と展開で発生する可能性のある倫理的問題を特定し、解決するために取り組んでいます。これには、偏見、プライバシー、セキュリティ、透明性などのトピックが含まれます。 AI 倫理学者は、開発者、政策立案者、エンドユーザーなどのさまざまな関係者と協力して、AI システムが責任ある倫理的な方法で開発および使用されるようにします。彼らの仕事は、AI の未来を形成し、AI が社会の価値観や原則と確実に一致するようにする上で重要です。
(2) AI 心理学者
AI 心理学者は、AI と人間の心理の交差点を専門とする専門家です。彼らは、精神的健康と幸福を向上させ、精神障害の診断と治療を改善するための AI テクノロジーの開発と実装に取り組んでいます。 AI 心理学者は、機械学習アルゴリズムと自然言語処理を使用して大量のデータを分析し、個人にパーソナライズされた介入と推奨事項を提供します。彼らは他のメンタルヘルス専門家と協力して、AI テクノロジーが倫理的かつ責任ある方法で使用され、メンタルヘルス専門家の価値観と原則と一致していることを確認します。
(3) AI ビジネス ストラテジスト
AI ビジネス ストラテジストの責任は、企業が AI を使用して業務を改善し、競争上の優位性を獲得できるよう支援することです。これには、AI を適用できる分野の特定、AI 戦略の開発、AI ソリューションの実装の監督が含まれます。 AI の主な利点の 1 つは、反復的なタスクを自動化し、大量のデータを迅速かつ正確に分析できることです。これにより、効率が向上し、意思決定が改善され、ビジネスのコスト削減がもたらされます。ただし、AI ソリューションの導入には、倫理とプライバシーの問題を慎重に考慮し、従業員が AI システムを使用するためのトレーニングを受けていることを確認する必要もあります。 AI ビジネス ストラテジストとして、これらの問題に確実に対処し、AI が責任を持って効果的に使用されるように努めてください。
(4) AI 言語の専門家
AI 言語の専門家として、機械が人間を理解して生成できるようにする自然言語処理 (NLP) テクノロジーの開発に重点を置いています。言語。これには、大規模なデータセットを操作し、機械学習アルゴリズムを使用してパターンを認識し、言語構造を理解するように機械に教えることが含まれます。 NLP テクノロジーには、人間のクエリを理解して応答できるチャットボットや仮想アシスタントから、顧客のフィードバックを分析して改善領域を特定できる感情分析ツールまで、多くの実用的なアプリケーションがあります。自然言語処理における最大の課題の 1 つは、皮肉、皮肉、比喩など人間の言語のニュアンスを理解できるシステムを開発することです。 AI 言語の専門家は、これらのニュアンスを正確に解釈し、適切な応答を生成できるシステムの開発に取り組んでいます。全体として、AI 言語学者は、機械が自然かつ直観的な方法で人間とコミュニケーションできるようにするテクノロジーを作成し、最終的には人間とテクノロジーのやり取りをよりシームレスかつ効率的にすることを目指しています。
(5) AI トレーナー
AI トレーナーは、AI システムのトレーニングと開発を専門とするプロフェッショナルです。彼らは、時間をかけて新しいデータを学習して適応できる機械学習アルゴリズムの設計と実装に取り組んでいます。 AI トレーナーは、AI モデルの潜在的なバイアスや不正確性を特定して対処し、AI モデルが正確で、信頼性が高く、有効であることを確認することにも取り組んでいます。彼らは、データ サイエンティストやソフトウェア エンジニアなどの他の専門家と協力して、医療、金融、運輸などのさまざまな業界で AI システムを開発およびテストしています。彼らの仕事は、AI の未来を形成し、AI が社会のニーズや期待と確実に一致するようにする上で重要です。
(6) AI 翻訳者
AI 翻訳者は、異なる言語を話す人々の間のコミュニケーションを促進する AI テクノロジーの開発と実装を専門とする専門家です。彼らの仕事は、音声とテキストをリアルタイムで正確に翻訳できる機械学習アルゴリズムを設計して実装することです。 AI 翻訳者は、自然言語処理やその他の高度なテクノロジーを使用して言語のニュアンスを識別し、翻訳が正確で文化的に適切であることを保証します。彼らは言語学者やソフトウェア エンジニアなどの他の専門家と協力して、旅行、接客業、国際ビジネスなどのさまざまな業界向けの AI 翻訳システムを開発およびテストしています。彼らの仕事は、言語の壁を打ち破り、グローバルなコミュニケーションを促進する上で重要です。
(7)AI インフラストラクチャ アーキテクト
AI インフラストラクチャ アーキテクトは、AI システムをサポートする技術インフラストラクチャの設計と実装を専門とする専門家です。彼らは、大規模な AI アプリケーションを実行するために必要なハードウェアとソフトウェアの開発と最適化に取り組んでいます。 AI インフラストラクチャ アーキテクトは、AI システムの安全性、信頼性、拡張性を確保し、大量のデータをリアルタイムで処理できるようにすることにも取り組んでいます。彼らは、データ サイエンティストやソフトウェア エンジニアなどの他の専門家と協力して、医療、金融、運輸などのさまざまな業界で AI システムを開発および実装しています。彼らの仕事は、AI テクノロジーの開発と進歩を促進するために重要です。
(8) AI DevOps エンジニア
AI DevOps エンジニアは、AI システムの開発と導入を専門とする専門家です。これらは、AI アプリケーションの構築、テスト、デプロイのプロセスを簡素化し、効率性、信頼性、拡張性を確保するよう努めています。 AI DevOps エンジニアは、パフォーマンスのボトルネックやセキュリティの脆弱性など、AI システムの潜在的な問題を特定して解決することにも取り組んでいます。彼らは、データ サイエンティストやソフトウェア エンジニアなどの他の専門家と協力して、医療、金融、運輸などのさまざまな業界で AI システムを開発および実装しています。彼らの仕事は、AI システムのパフォーマンスと信頼性を確実に最適化するために重要です。
(9) AI データ アナリスト
AI データ アナリストは、AI テクノロジーを使用して大量のデータを分析および解釈する専門家です。彼らは、複雑なデータセットのパターンと洞察を識別できる機械学習アルゴリズムの開発と実装に取り組んでいます。 AI データ アナリストは、AI システムで使用されるデータの正確性と有効性を確保し、データの処理と保存方法を最適化することにも取り組んでいます。彼らは、データ サイエンティストやソフトウェア エンジニアなどの他の専門家と協力して、医療、金融、運輸などのさまざまな業界で AI システムを開発および実装しています。彼らの仕事は、データ主導の意思決定を可能にし、AI テクノロジーの可能性を解き放つために重要です。
(10) AI ユーザー エクスペリエンス デザイナー
AI ユーザー エクスペリエンス デザイナーは、AI システムのユーザー インターフェイスとエクスペリエンスを設計する専門家です。彼らは、ユーザーが自然かつ直感的な方法で AI システムと対話できるようにする、直感的でユーザーフレンドリーなインターフェイスの作成に努めています。 AI ユーザー エクスペリエンス デザイナーは、AI システムのパフォーマンスと使いやすさの最適化にも取り組み、あらゆるスキル レベルのユーザーが AI システムにアクセスできるようにします。彼らは、データ サイエンティストやソフトウェア エンジニアなどの他の専門家と協力して、医療、金融、運輸などのさまざまな業界で AI システムを開発および実装しています。彼らの仕事は、ユーザーが簡単に採用できる魅力的で効果的な AI アプリケーションを作成するために重要です。
(11) AI プロダクト マネージャー
AI プロダクト マネージャーは、AI 製品の開発とリリースの管理を専門とする専門家です。 AI 製品の市場機会を特定し、顧客のニーズと市場動向に基づいて製品要件を決定することに取り組んでいます。また、AI 製品マネージャーは、マーケティングおよび販売戦略を開発し、製品の価格設定と流通を管理し、顧客サポートを提供することで、AI 製品の立ち上げと導入を確実に成功させます。彼らは、データ サイエンティストやソフトウェア エンジニアなどの他の専門家と協力して、医療、金融、運輸などのさまざまな業界で AI システムを開発および実装しています。彼らの取り組みは、企業が AI テクノロジーの可能性を活用し、市場での競争力を維持できるようにするために重要です。
以上がAI革命に隠された22のキャリア(前編)の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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不安定な暗号通貨市場では、投資家は人気のある通貨を超えた代替品を探しています。 Solana(Sol)、Cardano(ADA)、XRP、Dogecoin(DOGE)などのよく知られた暗号通貨も、市場の感情、規制の不確実性、スケーラビリティなどの課題に直面しています。ただし、新しい新興プロジェクトであるRexasFinance(RXS)が出現しています。それは有名人の効果や誇大広告に依存するのではなく、現実世界の資産(RWA)とブロックチェーン技術を組み合わせて投資家に革新的な投資方法を提供することに焦点を当てています。この戦略により、2025年の最も成功したプロジェクトの1つになることを望んでいます。Rexasfi

暗号通貨市場での突入は投資家の間でパニックを引き起こし、Dogecoin(Doge)は最も困難なヒット分野の1つになりました。その価格は急激に下落し、分散財務財務(DEFI)(TVL)の総価値が激しく減少しました。 「ブラックマンデー」の販売波が暗号通貨市場を席巻し、ドゲコインが最初にヒットしました。そのdefitVLは2023レベルに低下し、通貨価格は過去1か月で23.78%下落しました。 DogecoinのDefitVLは、主にSOSO値指数が26.37%減少したため、272万ドルの安値に低下しました。退屈なDAOやThorchainなどの他の主要なDefiプラットフォームも、それぞれ24.04%と20減少しました。

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