AI ist eine der beliebtesten Technologien in der Tech-Industrie. Ähnlich wie bei der Datenengineering ist auch die KI-Engineering aufgrund der steigenden Nachfrage nach KI-Produkten populär geworden. Um jedoch ein KI-Ingenieur zu werden, muss man wissen, welche Tools man kennen muss. Diese Liste von KI-Tools hat sich aufgrund der zunehmenden Popularität möglicherweise erweitert, aber man muss stets auf dem neuesten Stand bleiben und Fähigkeiten zu diesen Tools erlangen.
Ein KI-Ingenieur ist eine Person, die KI-Systeme oder Anwendungen entwickelt, pflegt und optimiert. Diese Praktiken erfordern Experten, die die Softwareentwicklung mit dem maschinellen Lernen integrieren, um intelligente Systeme zu bauen, die menschenähnliche Aufgaben ausführen können. Zu ihren Kenntnissen gehören nicht nur theoretische Kenntnisse, sondern auch praktische Fähigkeiten, die auf realen Problemen angewendet werden können. Selbstverständlich benötigen sie dazu Programmierkenntnisse.
Starke Programmierkenntnisse sind ein Muss für einen KI-Ingenieur. Daher ist es wichtig, in einigen Schlüsselsprachen herausragend zu sein. Python, R, Java und SQL sind wichtige Programmiersprachen, die ein KI-Ingenieur beherrschen sollte. Python ist vielseitig einsetzbar und bietet dynamische Bibliotheken wie TensorFlow und PyTorch, die für das Training von KI-Modellen geeignet sind. R wird vor allem in der statistischen Analyse und Datenvisualisierung verwendet. Java eignet sich gut für große Systeme und Anwendungen, während SQL für die Verwaltung von Datenbanken unerlässlich ist.
Maschinelles Lernen ist ein wesentlicher Bestandteil des KI-Ingenieurwesens. Bevor man sich dem maschinellen Lernen widmet, sollte man jedoch ein starkes Fundament in Mathematik, Statistik und linearer Algebra haben. Diese Kenntnisse sind entscheidend, um Methoden des maschinellen Lernens zu verstehen und anwenden zu können. Lineare Algebra ist beispielsweise die Sprache des maschinellen Lernens und wird bei der Arbeit mit Vektoren und Matrizen verwendet.
Große Datenmengen sind für KI-Lösungen von entscheidender Bedeutung. Hadoop und Spark sind Beispiele für Big-Data-Frameworks, die von KI-Ingenieuren verwendet werden können. NoSQL-Datenbanken wie MongoDB oder Cassandra ermöglichen die effiziente Speicherung und Verarbeitung großer Datensätze. Cloud-Services wie Amazon Web Services, Google Cloud Plattform und Microsoft Azure bieten wichtige Dienste für KI und Big Data.
Um ein Meister in der KI zu werden, sind praktische Projekte entscheidend. Die Teilnahme an Datenprojekten, Kaggle-Wettbewerben, Open-Source-Beiträgen und Online-Kursen kann helfen, die praktischen Fähigkeiten zu verbessern. Durch den Einsatz von Technologien wie Python, R, Big-Data-Frameworks und Cloud-Services können KI-Ingenieure robuste KI-Lösungen entwickeln, die den modernen Herausforderungen gewachsen sind.