隨著人工智慧在世界各地各行業的發展，對合格的專業人工智慧人才的需求也日益增加。改變企業的運作方式，將提高生產力轉化為創新的動力——人工智慧現在處於商業的最前線。因此，您組織中的高能力員工必須採用正確的 AI 技術技能。以下是每個員工都希望擁有的特別相關的 AI 技能的簡單分類。
現今職場員工必備的 7 大 AI 技能
1.機器學習-ML
機器學習是人工智慧的一個子集，它涉及一項研究，允許系統從數據中學習並在沒有明確編程的情況下進行改進。 ML專業人員將能夠設計演算法來預測結果、自動化流程和解決複雜問題。主要工具和語言包括 Python、TensorFlow 和 Scikit-learn。
2.數據分析與統計
人工智慧專家應該深入了解不同的數據分析和統計方法。大數據解釋和統計技術的使用對於創建機器學習模型以提高工作準確性和效率非常重要。熟練 Excel、R 和 SQL 將在這方面有所幫助。
3.自然語言處理
NLP 是 AI 的一個分支，它使機器能夠理解、解釋和產生人類語言。它是聊天機器人、情緒分析和語言翻譯等人工智慧應用的重要平台。熟練 NLTK、SpaCy 或 GPT 框架等工具將具有很高的價值。
4.深度學習
深度學習是機器學習的子集，其神經網路包含多層。此能力將為識別影像、處理語音或控制獨立汽車等任務提供基礎。可以使用 Keras、PyTorch 甚至 TensorFlow 等框架建立深度學習。
5.電腦視覺
電腦視覺是指機器為所查看的資料提供含義並根據該輸入做出決策的能力。這對於機器人、安全和自動駕駛汽車至關重要。考生應該熟悉 OpenCV 等工具和卷積神經網路等深度學習技術。
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6. 人工智慧倫理與偏見管理
了解人工智慧對社會各個領域產生的倫理影響正變得越來越重要，特別是考慮到人工智慧影響的領域越來越廣泛。專業人員應該能夠發現人工智慧模型中的偏見並採取適當措施緩解，從而確保人工智慧系統的公平性和透明性。
7.雲端運算和人工智慧基礎設施
目前大多數模型都有龐大的運算需求，通常由 AWS、Google Cloud 和 Microsoft Azure 等雲端平台提供。了解如何在這些平台上部署和擴展 AI 模型並管理其資源至關重要。
招募時如何在線上評估應徵者的人工智慧技能？
在招募人工智慧職位時，評估候選人技能實踐的理論知識非常重要。以下是在招募過程中評估人工智慧技能的一些方法：
技術面試
進行解決問題的深入訪談，重點在於人工智慧的實際應用。要求候選人解釋複雜的人工智慧概念，並舉例說明他們在以前的職位中如何使用人工智慧工具。
特定技能測試
使用編碼挑戰或特定 AI 技能的評估，例如機器學習模型建構、資料預處理或 NLP 任務。線上平台提供可自訂的人工智慧測試，您可以根據您的工作描述進行客製化。
投資組合審查
要求候選人攜帶他們在人工智慧領域的過去工作作品集，包括機器學習模型、NLP 應用程式或資料分析報告。查看程式碼品質、專案影響和使用的工具。
軟技能評估
人工智慧角色不僅需要技術能力，還需要解決問題的能力、團隊合作和溝通能力。透過行為面試問題和基於場景的討論來評估他們。
如何使用 OnlineExamMaker 進行出色的 AI 技能評估？
測試候選人人工智慧技能熟練程度的一個非常好的途徑是使用線上測試技能評估工具OnlineExamMaker。在該網站的支持下，雇主將獲得他們所需的、所需類型的客製化測試。您可以按照以下方式享受網站的優惠：
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步驟 1：建立自訂 AI 測試
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第 2 步：自動評分和回饋
在這種情況下，使用 OnlineExamMaker 可以自動化，從而更快、更客觀。這可以節省您的時間並標準化招聘流程。您還可以立即向候選人提供回饋，告知他們錯在哪裡。
步驟 3：追蹤進度並分析結果
您可以輕鬆追蹤候選人的表現，比較結果並了解他們的優勢和劣勢。這種數據驅動的方法有助於做出更明智的招募決策。
人工智慧正在改變產業，在這場競爭中，聘用合適的人才是必要的。專注於人工智慧的頂尖技能——機器學習、數據分析、NLP、深度學習、電腦視覺、人工智慧倫理和雲端運算——您一定會擁有解決現代挑戰的最佳團隊。我要指出的是，使用 OnlineExamMaker 等線上平台測試這些技能非常重要；這將幫助您更輕鬆地找到合適的候選人。 OnlineExamMaker 具有可自訂的測試、自動評分和詳細的回饋，可協助您做出明智的決策並在您的組織中聘請最優秀的 AI 人才。