Die Künstliche Intelligenz (KI) gilt als wegweisend für die Zukunft und birgt ein enormes Potenzial, Unternehmen, Wirtschaftssysteme und Gesellschaften grundlegend zu transformieren.
Es ist daher nicht verwunderlich, dass KI zu einer der begehrtesten Kompetenzen im Technologiebereich avanciert ist. Sie hat beinahe jeden Sektor durchdrungen, von der Automobilbranche über die Fertigung und Medizin bis hin zur Cybersicherheit, Softwareentwicklung und dem Internet der Dinge (IoT).
Unternehmen setzen KI in rasantem Tempo ein, um fortschrittliche Anwendungen und Dienste zu entwickeln, die das Leben verbessern, Geschäftsprozesse effizienter gestalten und Komplexität reduzieren können.
Die Nachfrage nach KI-Experten steigt stetig an. Laut SEMrush wird der globale KI-Markt bis zum Jahr 2025 voraussichtlich ein Volumen von 190,61 Milliarden US-Dollar erreichen.
Wer eine Karriere im Bereich der KI anstrebt, findet derzeit ideale Bedingungen vor. Es eröffnen sich vielfältige berufliche Perspektiven, und die Möglichkeit besteht, mit internationalen Organisationen an spannenden Projekten zu arbeiten. Voraussetzung dafür ist jedoch, dass man über die passenden technischen und nicht-technischen Fähigkeiten verfügt.
In diesem Beitrag werden einige der gefragten Kompetenzen im KI-Bereich vorgestellt, die man erlernen und ausbauen sollte, um eine erfolgreiche Karriere im Feld der Künstlichen Intelligenz zu gestalten.
Beginnen wir nun damit.
Technische Kompetenzen
Eine Karriere im KI-Sektor setzt voraus, dass Fachleute über bestimmte technische Fertigkeiten verfügen, die eine solide Basis bilden. Im Folgenden werden einige dieser technischen Kompetenzen erläutert.
Fachspezifisches Wissen
Fundierte Kenntnisse und Spezialisierung im Bereich der Künstlichen Intelligenz sind unabdingbar, wenn Sie eine Laufbahn in der KI anstreben. Sie sollten Kenntnisse in neuronalen Netzen, maschinellem Lernen (ML) und Deep Learning aufweisen.
Branchenkenntnisse helfen Ihnen, den Sektor besser zu verstehen, sowie die Risiken und Herausforderungen, denen Sie sich stellen müssen. Sie werden Sie auch in die Lage versetzen, innovative Technologien zu entwickeln, die diese Herausforderungen meistern. Sie können Ihr Wissen einsetzen, um KI-gestützte Technologien und Dienstleistungen zu kreieren, die das Leben verbessern und Unternehmen unterstützen.
Programmiersprachen
Solide Kenntnisse und die Beherrschung von Programmiersprachen wie Java, R, Python, C++, JavaScript usw. sind für jeden KI-Experten von entscheidender Bedeutung. Sie müssen in der Lage sein, Code basierend auf Ihren spezifischen Anforderungen und Anwendungsfällen zu schreiben.
- Python: Python wird aufgrund seiner Einfachheit, Codezuverlässigkeit und schnellen Ausführung häufig im Bereich KI und ML eingesetzt. Es ermöglicht das Schreiben komplexer Algorithmen mit minimalem Codeaufwand. Zudem stehen viele vorgefertigte Bibliotheken für anspruchsvolle Berechnungen und wissenschaftliche Anwendungen bereit.
- Java: Auch Java findet im Bereich der KI breite Anwendung, insbesondere bei der Implementierung von Mappern und Reducern, intelligenter Programmierung, genetischer Programmierung, Suchalgorithmen, neuronalen Netzen und ML-Lösungen.
- R: R wird für statistische Berechnungen, numerische Analysen, maschinelles Lernen, neuronale Netze und andere Zwecke verwendet. Mit R lassen sich Datensätze sammeln und organisieren, ML- und Statistikfunktionen anwenden sowie Matrixtransformationen und lineare Algebra für die Datenverarbeitung nutzen.
- C++: Das bewährte C++ wird in der KI verwendet, um prozedurale Programmierung und die Manipulation von Hardwareressourcen zu ermöglichen. Es eignet sich zur Entwicklung von Betriebssystemen, Browsern und Videospielen. Seine Flexibilität und objektorientierten Funktionen machen es in der KI besonders wertvoll.
Darüber hinaus sind fundierte Kenntnisse in Computerarchitektur, Datenstrukturen, Optimierungsalgorithmen, Graphen und Bäumen von Vorteil. Zusätzlich ist die Beherrschung mehrerer Programmiersprachen ein Plus, da Organisationen Mitarbeiter mit vielfältigen Fähigkeiten bevorzugen.
Frameworks und Bibliotheken: Neben Programmiersprachen sollte man auch mit diversen Frameworks und Bibliotheken vertraut sein. Dies beschleunigt die Entwicklung hochwertigen Codes. Im KI-Bereich sind TensorFlow, SciPy, NumPy, Scikit-learn, Apache Spark und PyTorch besonders relevant.
- TensorFlow: Eine Open-Source-Plattform für maschinelles Lernen mit einem umfangreichen und flexiblen Satz von Tools, Community-Ressourcen und Bibliotheken, die es Forschern erleichtern, anspruchsvolle ML-basierte Anwendungen zu entwickeln.
- SciPy: Eine Open-Source-Python-Bibliothek zur Lösung wissenschaftlicher und mathematischer Probleme. Sie unterstützt die Manipulation und Visualisierung von Daten mit verschiedenen Befehlen.
- NumPy: Ein Python-basiertes Paket für wissenschaftliches Rechnen und fortgeschrittene mathematische Operationen, insbesondere bei der Verarbeitung großer Datensätze.
- Scikit-learn: Eine leistungsstarke Python-Bibliothek für maschinelles Lernen mit einer Vielzahl von ML- und statistischen Modellierungswerkzeugen.
Mathematisches Wissen
KI-Spezialisten arbeiten intensiv mit Algorithmen und angewandter Mathematik. Daher sind neben mathematischen Kenntnissen auch ausgeprägte analytische und problemlösende Fähigkeiten essenziell, um KI-bezogene Aufgaben effizient zu lösen.
Mathematische Kompetenzen wie lineare Algebra, Statistik, Wahrscheinlichkeitsrechnung, Graphentheorie und Optimierungstechniken sind von großem Wert. Sie ermöglichen die Entwicklung und Optimierung von Algorithmen, die auf spezifische Anforderungen zugeschnitten sind.
- Lineare Algebra: Die Grundlage vieler Bereiche der KI, wie maschinelles Lernen und Computer Vision, bilden lineare und abstrakte Algebra. Dies umfasst Matrizen, Vektoren und Tensoren.
- Statistik: Statistik ist ein weiteres wichtiges Fach, das man beherrschen sollte, um eine erfolgreiche Karriere in KI und ML zu gestalten. Sie umfasst das Erheben, Interpretieren und Analysieren von Daten. Sie überschneidet sich mit Data Science, aber Sie benötigen statistische Fähigkeiten, um die Muster zu verstehen.
- Wahrscheinlichkeitsrechnung: Die Wahrscheinlichkeitsrechnung ist ein wesentlicher Bestandteil der Künstlichen Intelligenz. Daher benötigen Sie fundierte Kenntnisse in Wahrscheinlichkeitsrechnung und Wahrscheinlichkeitsverteilung, um einen reibungslosen Einstieg in die KI zu gewährleisten. Sie kann für diskriminative und generative Modelle, Support-Vektor-Maschinen usw. verwendet werden.
- Graphen: Kenntnisse in der Interpretation und dem Verständnis von Graphen sind in der KI unerlässlich. Sie sind ein integraler Bestandteil der KI, und die Analyse von Daten anhand verschiedener Diagramme ist eine ständige Aufgabe.
Maschinelles Lernen
Maschinelles Lernen (ML) ist ein Teilbereich der Künstlichen Intelligenz. Es beschäftigt sich mit der Entwicklung von Algorithmen, die es Computern ermöglichen, aus Daten und Erfahrungen zu lernen und sich selbst zu verbessern. ML-Algorithmen erstellen Modelle auf Basis von Trainingsdaten, um Entscheidungen zu treffen und Vorhersagen zu machen.
Wissen über ML ist in der KI erforderlich, da KI ein Computersystem befähigt, sich intelligent zu verhalten. ML ist ein Prozess, der einer Maschine Intelligenz verleiht und es ihr ermöglicht, ihr Potenzial in realen Aufgaben und Problemen zu entfalten.
ML wird in einer Vielzahl von Anwendungen eingesetzt, darunter Computer Vision, E-Mail-Filterung, Medizin, Spracherkennung und mehr. Es ist auch eng mit der Computerstatistik verbunden, um mithilfe von Computern genaue Vorhersagen zu treffen. Alltägliche Beispiele für ML sind Empfehlungen von Suchmaschinen.
Tiefes Lernen
Deep Learning ist ein Zweig des maschinellen Lernens und der Datenwissenschaft, der die Art und Weise nachbildet, wie Menschen spezifisches Wissen erlangen. Es umfasst prädiktive Analysen und Statistiken und nutzt verschiedene Ebenen, um detaillierte Merkmale aus einem Ton oder Bild zu extrahieren. In höheren Schichten werden die Details immer präziser.
Deep Learning kann Predictive Analytics automatisieren, und seine Algorithmen sind in einer Hierarchie zunehmender Abstraktion und Komplexität angeordnet. Jeder Algorithmus implementiert eine nichtlineare Transformation seiner Eingabe. Das daraus gewonnene Wissen wird dann genutzt, um ein Ergebnis oder ein statistisches Modell zu erstellen. Dieser Prozess wird wiederholt, bis die Ausgabe eine akzeptable Genauigkeit erreicht. Es durchlaufen also viele Verarbeitungsschichten Daten, um verfeinert und präzise zu werden.
Anwendung: Deep Learning findet in vielen Bereichen Anwendung und ist für Datenwissenschaftler von großem Nutzen, wenn es darum geht, große Datenmengen einfach und schnell zu erfassen, zu interpretieren und zu analysieren. Zu den Anwendungsbereichen gehören Gesichtserkennung, Spracherkennung, das Ermöglichen des Sehens in selbstfahrenden Autos sowie virtuelle Assistenten.
Neuronale Netzwerkarchitektur
Neuronale Netze sind ein Teilbereich des Deep Learning und sind von der Struktur des menschlichen Gehirns inspiriert. Es handelt sich um ein Netzwerk aus künstlichen Neuronen, die komplex sind und dazu entwickelt wurden, mehrere Eingaben zu verarbeiten, um eine Ausgabe zu erzeugen. Neuronale Netze ahmen das Verhalten des menschlichen Gehirns nach, um komplexe Probleme zu lösen. Sie werden für adaptive Steuerung, prädiktive Modellierung, Regressionsanalyse, Mustererkennung, Datenverarbeitung und trainierbare Anwendungen eingesetzt.
In dieser Architektur durchlaufen die Eingangsdaten verschiedene Schichten künstlicher Neuronen, die gestapelt sind, um die Ausgabe zu erzeugen.
Anwendung: Neuronale Netze werden in verschiedenen Bereichen wie Marketing, Gesundheitswesen und mehr eingesetzt. Beispiele hierfür sind Spracherkennung, Fahrzeugsteuerung, Spiele wie Schach oder Rennen, Sequenz- und Mustererkennung, medizinische Diagnostik, Data Mining, Finanzanwendungen sowie E-Mail-Spam-Filter.
Big Data und verteiltes Rechnen
Die Vorhersage- und Datenanalyse in der KI umfassen große Datensätze, die höhere Rechenleistungen erfordern. Die Verwendung eines einzelnen Systems kann hierfür unzureichend sein. Konzepte wie Big Data und Distributed Computing sind daher hilfreich.
- Big Data: Ist eine Technologie, bei der enorme Datenmengen effizient extrahiert, verwaltet und analysiert werden. Diese Daten erfordern hohe Rechenressourcen und liefern eine hervorragende statistische Aussagekraft. Sie wird zur Analyse des Nutzerverhaltens, der prädiktiven Analyse und für andere analytische Anforderungen mit großen Datensätzen verwendet.
- Distributed Computing: Ein Zweig der Informatik, bei dem verteilte Systeme zum Einsatz kommen. Diese Systeme bestehen aus Komponenten, die sich auf verschiedenen vernetzten Computern befinden und durch den Austausch von Nachrichten miteinander kommunizieren und ihre Aktionen koordinieren. Anwendungen sind Multiplayer-Online-Videospiele und Peer-to-Peer (P2P)-Anwendungen.
Wenn Sie eine erfolgreiche Karriere in der KI anstreben, ist es von Vorteil, sich in diesen Technologien weiterzubilden. Big Data und Distributed Computing können Ihnen helfen, KI-basierte, innovative Produkte und Dienstleistungen zu entwickeln. Es ist ebenfalls ratsam, sich Kenntnisse über Frameworks wie Hadoop, Apache Storm, Spark und Flink anzueignen.
Signalverarbeitungstechniken
Die Signalverarbeitung ist eine weitere gefragte Fähigkeit, auf die Unternehmen bei Fachleuten achten. Maschinelles Lernen umfasst die Merkmalsextraktion, um Pixelwerte in aussagekräftige Informationen umzuwandeln. Dafür ist es wichtig, über Kenntnisse in Signalverarbeitungstechniken zu verfügen. Dies kann Zeit-Frequenz-Analyse, Faltung, Fourier-Analyse und andere KI-Konzepte umfassen.
Die Signalverarbeitung ist ein Teilgebiet der Elektrotechnik, das sich mit der Analyse, Synthese und Modifizierung von Signalen wie Bildsignalen, Schallwellen und anderen wissenschaftlichen Messungen beschäftigt. Diese Techniken verbessern die Speichereffizienz, Übertragung und Qualität und identifizieren bestimmte Komponenten in einem Signal.
Anwendungen: Die Anwendungsbereiche der Signalverarbeitung umfassen die Merkmalsextraktion, z.B. in der Spracherkennung und Bildinterpretation, die Audiosignalverarbeitung in Musik oder Sprachdarstellung, die Bildverarbeitung in Computern und Digitalkameras, Videoverarbeitung in Bewegtbildern, die drahtlose Kommunikation sowie Quellcodierungstechniken wie Bild-, Video- und Audiokomprimierung.
Shell-Scripting
Shell-Scripting bezeichnet Computerprogramme, die von einem Befehlszeileninterpreter, der Unix-Shell, ausgeführt werden. Skriptsprachen umfassen verschiedene Shell-Skript-Dialekte. Shell-Skripte werden häufig für Dateimanipulation, Textausgabe und Programmausführung verwendet.
Shell-Scripting ist eine weitere wichtige Komponente der Künstlichen Intelligenz und wird zur Mustererkennung verwendet. In der KI findet die meiste Datenverarbeitung auf Linux-basierten Maschinen statt. Daher ist es schwierig, mit KI-Funktionen zu arbeiten, wenn man nicht mit UNIX-Tools, -Operationen und -Befehlen wie SSH, grep, find, awk, sort, tr, cut usw. vertraut ist.
Es wäre daher sinnvoll, sich Kenntnisse im Shell-Scripting anzueignen und sich mit diesen Themen vertraut zu machen, um effektiv mit Linux-basierten Tools und Operationen arbeiten zu können. Informieren Sie sich auch über verschiedene Shells wie KornShell, Powershell, Perl-ähnliche Shell, Z-Shell und andere.
Clusteranalyse
Die Clusteranalyse hat die Aufgabe, Objekte zu gruppieren oder zu clustern. Dabei werden Objekte so gruppiert, dass die Objekte innerhalb einer Gruppe einander ähnlicher sind als die in einer anderen Gruppe.
Clustering kann mit verschiedenen Algorithmen erfolgen, die sich in ihren Komponenten und der Effizienz der Ergebnisse unterscheiden. Angesichts der breiten Anwendung in verschiedenen Sektoren ist es ratsam, diese Fähigkeit zu erlernen und damit Ihre Karriere im Bereich der Künstlichen Intelligenz aufzubauen. Sie werden dadurch flexibler und können innovative Technologien für diverse Branchen und Unternehmen entwickeln.
Anwendung: Sie wird in der explorativen und statistischen Datenanalyse für Anwendungen wie Mustererkennung, Informationsabruf, Bildanalyse, Datenkomprimierung, Bildanalyse, Sequenzanalyse, maschinelles Lernen und Computergrafik verwendet. In der Informatik wird Clustering in der Softwareentwicklung, Anomalieerkennung, Verarbeitung natürlicher Sprache und mehr verwendet. Weitere Anwendungsbereiche sind Medizin, Marketing, Wirtschaft, Gruppierung von Suchergebnissen, Kriminalitätsanalyse und Bildung.
Die genannten Punkte umfassen technische Fähigkeiten, die für eine Karriere im Bereich der Künstlichen Intelligenz unerlässlich sind.
Das ist jedoch nicht alles.
Auch wenn Sie über fundiertes Wissen und Fachkenntnisse in diesen Technologien und technischen Fähigkeiten verfügen, sind diese kaum von Nutzen, wenn Sie sie nicht richtig einsetzen. Hier kommen die Soft Skills ins Spiel.
Soft Skills
Soft Skills sind in jedem Abschnitt Ihrer beruflichen Laufbahn unerlässlich. Sie benötigen zwischenmenschliche Fähigkeiten, um effizient zu arbeiten, Aufgaben leicht zu bewältigen, Wissen in Ihre Arbeit einfließen zu lassen und gut mit anderen zusammenzuarbeiten.
Soft Skills helfen Ihnen, Ihre Gedanken Ihrem Team, Ihren Stakeholdern und anderen, mit denen Sie kommunizieren, richtig zu vermitteln. Sie ermöglichen es Ihnen, schnellere und bessere Entscheidungen zu treffen, die Ihrem Projekt und dem gesamten Team zugutekommen.
Im Folgenden werden einige der wichtigsten Soft Skills vorgestellt, die Sie entwickeln sollten, um sich beruflich zu verbessern, unabhängig von Ihrem Fachwissen und Ihrem Wissensstand.
Kommunikation
Kommunikationsfähigkeiten sind in jedem Beruf stets wünschenswert. Sie umfassen die Fähigkeit, eigene Ideen klar und präzise mit anderen zu kommunizieren. Dies beinhaltet die Verwendung eines angemessenen Tons und die bewusste Körpersprache während der Vermittlung Ihrer Botschaft.
Sie müssen ein guter Kommunikator sein, um Ihre innovativen Ideen mühelos mit Ihren Managern, Teamkollegen oder Kunden zu kommunizieren. Wenn Ihre Kommunikationsfähigkeiten jedoch mangelhaft sind, haben Sie möglicherweise Schwierigkeiten, Ihre Botschaft zu vermitteln und Ihre Anliegen zu erklären.
Infolgedessen werden Ihre Kollegen Ihre Botschaft möglicherweise nicht verstehen und stellenweise verwirrt sein. Die Wahrscheinlichkeit ist hoch, dass Ihre Ideen nicht berücksichtigt werden, nur weil Sie Ihre Botschaft nicht richtig vermitteln konnten.
Es wäre daher von Vorteil, wenn Sie an Ihren Kommunikationsfähigkeiten arbeiten. Sie können dies entweder mit Freunden, Familienmitgliedern oder Kollegen üben oder einen Kurs besuchen, um Ihre Fähigkeiten zu verbessern. Je mehr Sie üben, desto besser werden Ihre Kommunikationsfähigkeiten.
Lernen Sie die Grundlagen der Geschäftskommunikation, um sicherzustellen, dass Sie bei der Übermittlung Ihrer Botschaft die richtigen Worte und den richtigen Ton verwenden. Sie können auch Handbewegungen, Körpersprache und angemessene Gesten einsetzen, um effektiv mit anderen zu kommunizieren. Darüber hinaus sind Kenntnisse in mehreren Sprachen von Vorteil, wenn Sie mit internationalen Kunden zu tun haben. Dies kann ein Plus sein.
Entscheidungsfindung
Entscheidungsfähigkeit ist sehr wichtig. Sie müssen in der Lage sein, die richtigen Entscheidungen zum richtigen Zeitpunkt zu treffen, um Ihr Team und Ihr Projekt vor Schaden oder Problemen zu bewahren und den Erfolg Ihrer Projekte sicherzustellen.
KI-Projekte erfordern viele analytische Fähigkeiten, Statistiken und Vorhersagen, und Sie müssen in der Lage sein, das zu tun, was für Ihr Projekt und alle Beteiligten im Team am besten ist. Sie benötigen gute Managementfähigkeiten, die Sie bei der Entscheidungsfindung unterstützen. Dazu sind ein scharfer Verstand, Konzentration und ein Auge für Details erforderlich.
Außerdem müssen Sie bei manchen Entscheidungen die Risiken und Herausforderungen kalkulieren können. Sie sollten auch die Konsequenzen bestimmter Entscheidungen kennen und wissen, wie diese sich auf Ihr Team und Ihr Projekt auswirken können. Daher sollten alle Ihre Entscheidungen darauf abzielen, die Produktivität und den Erfolg Ihrer Projekte zu maximieren, sicherzustellen, dass Ihre Kunden zufrieden sind, und gleichzeitig die Risiken zu minimieren.
Analytisches Denken
Analytisches Denken ist für alle KI-Fachleute ein Muss. Sie müssen in der Lage sein, die Probleme zu verstehen und nachzuvollziehen, mit denen Benutzer konfrontiert sein könnten, und eine effektive Lösung zu finden.
KI-Experten müssen über hervorragende Fähigkeiten zur Problemlösung, analytisches Denken und einen neugierigen Geist verfügen, um mehr zu erfahren, zu lernen und umzusetzen. Dies wird Ihnen helfen, innovative Ideen und Pläne zu entwickeln, die ein Problem lösen können, und Spitzentechnologien zu entwickeln, von denen Menschen profitieren können. Sie sollten auch bestrebt sein, sich über neue Technologien und Tools weiterzubilden, die Ihnen bei der Planung und Entwicklung helfen.
Kreativität
Kreativität ist eine wichtige Fähigkeit, die KI-Experten benötigen. Sie sollten einzigartige Ideen entwickeln und bei Bedarf über den Tellerrand hinausschauen können. Heutzutage ist Kreativität in allen Bereichen sehr gefragt. Und wenn Sie ein KI-Experte sind, sollten Sie über diese Eigenschaft verfügen.
KI-Experten müssen kreative Wege finden, um ein Problem auf einfache, effektive und praktikable Weise zu lösen. Dies hilft Ihnen, einzigartige Produkte und Dienstleistungen zu entwickeln und diese für Benutzer wertvoll zu machen.
Fazit: Die Zukunft von KI-Fachleuten
Laut LinkedIn ist die Zahl der Neueinstellungen von KI-Fachkräften seit 2019 trotz der Pandemie um 32 % gestiegen. Dieses Wachstum setzt sich fort, da die Nachfrage nach KI-basierten Anwendungen und Diensten zunimmt.
Einem Bericht von CNBC zufolge liegt das Durchschnittsgehalt von Datenwissenschaftlern zwischen 100.000 und 130.000 US-Dollar, während KI-Ingenieure zwischen 124.000 und 150.000 US-Dollar verdienen. Die Zukunft von KI-Fachkräften sieht also vielversprechend aus. Wenn Sie an diesem Bereich interessiert sind, ist jetzt der ideale Zeitpunkt, um Ihre Karriere in diesem Feld zu gestalten. Sie können Datenwissenschaftler, KI-Ingenieur, ML-Ingenieur, Business-Intelligence-Entwickler werden oder andere verwandte Tätigkeiten im KI-Bereich ausüben.
Beginnen Sie jetzt mit dem Aufbau Ihrer Karriere in der KI und entwickeln Sie die oben beschriebenen technischen und nicht-technischen Fähigkeiten. Diese Fähigkeiten werden Ihnen einen reibungslosen Karrierestart ermöglichen und Ihnen helfen, Ihr volles Potenzial auszuschöpfen.
Viel Erfolg!
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