10 Skill yang Harus Dikuasai Seorang AI Engineer, Banyak Peluang Kerja di Perusahaan Asing

- Selasa, 28 Mei 2024 | 20:56 WIB
Ilustrasi: 10 Skill yang Harus Dikuasai Seorang AI Engineer. (Foto/TL YouTube)
Ilustrasi: 10 Skill yang Harus Dikuasai Seorang AI Engineer. (Foto/TL YouTube)

SEWAKTU.com -- Saat ini, AI Engineer jadi salah satu pekerjaan yang banyak dibutuhkan perusahaan teknologi multinasional.

Dalam era teknologi yang semakin maju, Artificial Intelligence (AI) menjadi salah satu bidang yang paling dinamis dan penting.

Seorang AI Engineer memiliki peran krusial dalam mengembangkan teknologi yang dapat memecahkan masalah kompleks dan memperbaiki berbagai aspek kehidupan manusia.

Untuk menjadi seorang AI Engineer yang sukses, ada beberapa skill kunci yang harus dikuasai.

Baca Juga: 5 Jobdesk Utama yang Wajib Dilakukan Data Analyst, Profesi Penting yang Banyak Dibutuhkan Perusahaan

Berikut adalah 10 skill penting yang harus dimiliki oleh seorang AI Engineer:

1. Pemrograman dan Algoritma

- Python: Bahasa pemrograman ini menjadi standar industri untuk pengembangan AI karena kemampuannya dalam penanganan data dan ketersediaan berbagai pustaka seperti TensorFlow, Keras, dan PyTorch.
- R dan Julia: Bahasa lain yang sering digunakan dalam statistik dan pemodelan data.
- Algoritma: Pemahaman mendalam tentang algoritma dasar seperti sorting, searching, dan dynamic programming sangat penting.

Baca Juga: 6 Skill yang Harus Dimiliki Seorang Copywriter, Kemampuan Makin Berkembang Bikin Klien Senang

2. Matematika dan Statistik

- Aljabar Linear: Digunakan untuk memahami operasi pada vektor dan matriks, yang merupakan dasar dari banyak algoritma pembelajaran mesin.
- Kalkulus: Penting untuk mengoptimalkan fungsi dan mempelajari jaringan saraf.
- Statistik: Penting untuk memahami distribusi data, probabilitas, dan inferensi statistik.

3. Pembelajaran Mesin (Machine Learning)

- Model Pembelajaran Supervised dan Unsupervised: Mengetahui cara membangun dan mengimplementasikan model seperti regresi, SVM, dan clustering.
- Evaluasi Model: Kemampuan untuk mengevaluasi kinerja model menggunakan metrik seperti akurasi, presisi, recall, dan F1 score.

4. Pembelajaran Mendalam (Deep Learning)

Halaman:
Dilarang mengambil dan/atau menayangkan ulang sebagian atau keseluruhan artikel
di atas untuk konten akun media sosial komersil tanpa seizinĀ redaksi.

Editor: Muhammad Fajri Ramadhan

Tags

Artikel Terkait

Terkini

Kiprah Kerja Nyata DPR dalam Mengawal Korban Mafia Tanah

Kamis, 25 September 2025 | 19:46 WIB

Pagar Nusa Resmi Berdiri di UIN KHAS Jember

Selasa, 9 September 2025 | 17:37 WIB

Mengenal Epistemologi Politik Hukum

Jumat, 4 Juli 2025 | 00:55 WIB
X