MIT が無料コースを多数公開: テクノロジーのキャリアを伸ばす 5 つのコースをご紹介します

仕事の地球は光速に変化しています。

生成AIの登場と急速な導入により、ハイテク株は2023年に好調となり、ビッグ5（アルファベット、アマゾン、アップル、メタ、マイクロソフト）の株価は年初から60％も上昇した。2023年はチップメーカーのNvidiaにとっても大成功で、同社の株価は3倍に上昇した。

導入はまだ周全的には進んでいないものの、アメリカの企業は注目し始めている。例えば、JPモルガン・チェースでは、同社には600人の機械学習エンジニアがおり、300及以上の社内アプリケーションでAIが活用されているという。

最近の調査の結果、経営幹部の 71% が、AI の活用を進めることは組織にとって優先度が高いか中程度であると回答し、経営幹部の 62% が AI の活用が十分速く進んでいないことを懸念していることがわかりました。

その結果、是一部の企業は「AIウォッシング」、つまり自社の製品やサービスで便用するAI技術の量を誇張する行為を行うようになりました。

这部の企業は、人工控制知能や機械学習技術の動機や运用について根本に品德高尚ではないかもしれませんが、AI の20年后では技術者がスキルアップする需要があることはますます真実になっています。

世界経済フォーラム（WEF）は、「2020年代は、スキルとキャリアアップの面で従業員と雇用主にとって発展の10年になりつつある」と述べている。今後5年間で労働者のスキルの44%が破壊され、2027年までにスタッフ10人中6人が研修を必要とすると予測されています。

無料でスキルアップ

習得すべき注重なスキルには、新しいテクノロジーの作用が含まれますが、WEF は阐述的逻辑思维问题や創造的逻辑思维问题、回復力、柔軟性、俊敏性、モチベーション、本人認識などの注重な人間的スキルも单一しています。つまり、これらは (今のところ) 人工服务知能ではできないことです。

スキルアップを考えているなら、まずはここから始めましょう。 (OCW) プラットフォーム。

無料でオープンな学習スペースである OCW には、入門レベルから最上級の大基地レベルまで、MIT のすべての学部と穴位プログラムにわたる何千もの MIT コースの資料が含まれています。

コースには、シラバス、教科书（講義ノートや読書リストなど）、課題や試験などの学習アクティビティが含まれます。すべてのコースを自分のペースで凭借でき、登録料や弄完执行期はありません。これは、忙しくプレッシャーのかかる職務に就いている人にとって快速です。

機械学習、绘制 AI、Python、ディープラーニング、認知ロボット工学、データサイエンスなど、幅広いトピックにわたるコンピューターサイエンス、エンジニアリング、テクノロジーのコースがすべて無料でご再生利用いただけます。

2024年に新しい仕事に就くためにスキルアップを考えているなら、上記のコースは素晴らしいスタートになるでしょう。また、 HackerNoon 求人掲示板以下に挙げる 3 つのような、何千もの興味深い技術職が掲載されています。

1. DataAnnotationはソフトウェア開発者AI チャットボットをコーディングできるようにトレーニングします。この柔軟なパートタイムまたはフルタイムの役割では、取り組みたいプロジェクトを選択できます。コーディング チャットボットのさまざまな問題と解決策を考え出し、高品質の回答とコード スニペットを作成し、AI モデルによって生成されたコードの品質を評価します。少なくとも 1 つのプログラミング言語に精通し、コーディングの問題を解決できる必要があります (LeetCode、HackerRank)。

2. Adobeは機械学習エンジニアサンノゼで。このポジションの給与範囲は 135,200 ～ 250,900 ドルで、スケーラブルなデータおよび ML プラットフォームの構築に関する研究または業界経験が必要です。この役割では、クリエイティブな環境を変えるための新しい GenAI 基盤を構築する機会があり、データ プラットフォーム エンジニアやアーキテクトと連携して、モデル トレーニング用の ML プラットフォームに低レイテンシのデータ パイプラインをシームレスに統合するとともに、標準的な方法論に従って保守とテストが容易な高品質の製品レベルのコードを作成します。その他のタスクには、大規模で分散された環境でのビデオとオーディオの基礎モデル トレーニングをサポートする、再利用可能でスケーラブルなデータ読み込みフレームワークの設計と実装が含まれます。

3. 新しい役割を探しているPythonプログラマーはこれを検討してくださいPython開発者シャンティリーの SAIC での役割。経験豊富で、結果志向で、ミッションドリブンであり、国家安全保障目標をサポートする効率的なストレージ、アクセス、計算に最適化されたデータ モデル設計、データ フォーマット、ETL 開発を実行するためのデータ エンジニアリングに特化している必要があります。取り込み、処理、ストレージ、および消費のためのデータの公開を含むデータ パイプラインのすべての部分の開発、自動化、および強化に関する確かな理解と経験が必要です。また、運用の継続性を維持しながら、非効率的なツールの改善と新しい変革テクノロジーの採用に重点を置く必要があります。