Artificiële-intelligentie-ingenieur
In het Engels: Artificial Intelligence Engineer
Artificiële-intelligentie-ingenieurs passen methoden van artificiële intelligentie toe op het gebied van engineering, robotica en computerwetenschap om programma’s te ontwerpen die intelligentie simuleren, waaronder denkmodellen, cognitieve en op kennis gebaseerde systemen, probleemoplossing en besluitvorming. Zij integreren daarnaast gestructureerde kennis in computersystemen (ontologieën, kennisbanken) om complexe problemen op te lossen die normaal gesproken een hoog niveau van menselijke deskundigheid of artificiële-intelligentiemethoden vereisen.
Artificiële-intelligentie-ingenieur is ook bekend als semantic engineer, bouwer van autonome perceptieve systemen, machine learning systems designer, designer of intelligent system en AI designer
Wat moet een artificiële-intelligentie-ingenieur weten?
De volgende onderwerpen vormen de kennisbasis van een artificiële-intelligentie-ingenieur en komen in het dagelijkse werk steeds terug.
-
Algoritmen→
-
Computerprogrammering→
-
Computersimulatie→
-
Datamining→
-
Datawetenschap→
-
Gegevensextractie→
-
Gegevensmodellen→
-
Informatie-indeling→
-
Informatiearchitectuur→
-
Informatiestructuur→
-
Kunstmatige neurale netwerken→
-
Levenscyclus van systeemontwikkeling→
-
Modellering van bedrijfsprocessen→
-
Ongestructureerde gegevens→
-
Principes van kunstmatige intelligentie→
-
Python (computerprogrammering)→
-
Querytaal voor resource description framework→
-
Taakalgoritmisatie→
-
Technieken voor visuele presentatie→
Wat moet een artificiële-intelligentie-ingenieur beheersen?
De volgende competenties horen bij het werk van een artificiële-intelligentie-ingenieur en komen vrijwel elke dag aan bod.
-
Bedrijfsbehoeften analyseren→
-
Creatief gebruikmaken van digitale technologieën→
-
Creatieve ideeën ontwikkelen→
-
Gegevenssets maken→
-
Gegevensverwerkingstechnieken gebruiken→
-
Grote hoeveelheden gegevens analyseren→
-
ICT-systeemtheorie toepassen→
-
Processen ontwerpen→
-
Statistische software ontwikkelen→
-
Technische eisen vaststellen→
-
Visuele gegevenspresentatie bieden→
Wat kan een artificiële-intelligentie-ingenieur nog meer leren?
De onderstaande vaardigheden zijn optioneel. Wie ze beheerst, onderscheidt zich als artificiële-intelligentie-ingenieur.
-
Aanbevelingssystemen bouwen→
-
Assembly (computerprogrammering)→
-
Bedrijfsanalyse→
-
Bedrijfskennis beheren→
-
Business intelligence→
-
C#→
-
C++→
-
COBOL→
-
CoffeeScript→
-
Common Lisp→
-
Computervisie→
-
Databaseschema ontwerpen→
-
Diepgaand leren→
-
Dimensionaliteitsreductie uitvoeren→
-
Erlang→
-
Flexibel projectbeheer→
-
Groovy→
-
Haskell→
-
Hulpmiddelen voor databaseontwikkeling→
-
ICT-gegevensclassificatie beheren→
-
ICT-kennis beoordelen→
-
ICT-projectbeheermethodologieën→
-
Java (computerprogrammering)→
-
JavaScript→
-
LINQ→
-
Lisp→
-
Machinaal leren gebruiken→
-
MATLAB→
-
Microsoft Visual C++→
-
ML (computerprogrammering)→
-
N1QL→
-
Objective-C→
-
OpenEdge Advanced Business Language→
-
Operationeel onderzoek→
-
Op processen gebaseerd beheer→
-
Pascal (computerprogrammering)→
-
Perl→
-
PHP→
-
Procedures voor herstructurering identificeren→
-
Prolog (computerprogrammering)→
-
R→
-
Ruby (computerprogrammering)→
-
SAP R3→
-
SAS taal→
-
Scala→
-
Scratch (computerprogrammering)→
-
Semantische ICT-integratie beheren→
-
Smalltalk (computerprogrammering)→
-
Sober projectbeheer→
-
SPARQL→
-
Swift (computerprogrammering)→
-
Systemisch designdenken toepassen→
-
Toepassingsinterfaces ontwerpen→
-
TypeScript→
-
VBScript→
-
Visual Basic→
-
Voorspellende modellen bouwen→
-
Zakenrelaties aangaan→
Hoe digitaal vaardig moet een artificiële-intelligentie-ingenieur zijn?
Een artificiële-intelligentie-ingenieur heeft een aantal digitale skills nodig. Hieronder vind je welke dat zijn.
-
Aanbevelingssystemen bouwen→
-
Algoritmen→
-
Assembly (computerprogrammering)→
-
Bedrijfsanalyse→
-
Business intelligence→
-
C#→
-
C++→
-
COBOL→
-
CoffeeScript→
-
Common Lisp→
-
Computerprogrammering→
-
Computersimulatie→
-
Computervisie→
-
Creatief gebruikmaken van digitale technologieën→
-
Databaseschema ontwerpen→
-
Datamining→
-
Datawetenschap→
-
Dimensionaliteitsreductie uitvoeren→
-
Erlang→
-
Flexibel projectbeheer→
-
Gegevensextractie→
-
Gegevensmodellen→
-
Gegevenssets maken→
-
Gegevensverwerkingstechnieken gebruiken→
-
Groovy→
-
Grote hoeveelheden gegevens analyseren→
-
Haskell→
-
Hulpmiddelen voor databaseontwikkeling→
-
ICT-gegevensclassificatie beheren→
-
ICT-kennis beoordelen→
-
ICT-projectbeheermethodologieën→
-
ICT-systeemtheorie toepassen→
-
Informatie-indeling→
-
Informatiearchitectuur→
-
Informatiestructuur→
-
Java (computerprogrammering)→
-
JavaScript→
-
Kunstmatige neurale netwerken→
-
Levenscyclus van systeemontwikkeling→
-
LINQ→
-
Lisp→
-
Machinaal leren gebruiken→
-
MATLAB→
-
Microsoft Visual C++→
-
ML (computerprogrammering)→
-
N1QL→
-
Objective-C→
-
Ongestructureerde gegevens→
-
OpenEdge Advanced Business Language→
-
Op processen gebaseerd beheer→
-
Pascal (computerprogrammering)→
-
Perl→
-
PHP→
-
Principes van kunstmatige intelligentie→
-
Processen ontwerpen→
-
Prolog (computerprogrammering)→
-
Python (computerprogrammering)→
-
Querytaal voor resource description framework→
-
R→
-
Ruby (computerprogrammering)→
-
SAP R3→
-
SAS taal→
-
Scala→
-
Scratch (computerprogrammering)→
-
Semantische ICT-integratie beheren→
-
Smalltalk (computerprogrammering)→
-
Sober projectbeheer→
-
SPARQL→
-
Statistische software ontwikkelen→
-
Swift (computerprogrammering)→
-
Taakalgoritmisatie→
-
Technieken voor visuele presentatie→
-
Toepassingsinterfaces ontwerpen→
-
TypeScript→
-
VBScript→
-
Visual Basic→
-
Visuele gegevenspresentatie bieden→
Hoe draagt een artificiële-intelligentie-ingenieur bij aan vergroening?
Duurzaamheid wordt steeds belangrijker. Met deze skills levert een artificiële-intelligentie-ingenieur een groene bijdrage.
Deze pagina gebruikt en bewerkt gegevens uit ESCO, de Europese classificatie van vaardigheden, competenties en beroepen van de Europese Commissie. Bron: ESCO / European Commission. Licentie: CC BY 4.0. De gegevens zijn aangevuld, vertaald, gekoppeld aan BRC2014/SBC2014/ISCO-08 of redactioneel aangepast door het team van Vaklui.