AIの発展により一部の仕事は無くなるかもしれませんが、iOSエンジニアは自分自身でAIスキルを身に付けることにより、より影響力の高い新しい仕事も生み出します。
iOSエンジニアはiPhoneアプリを開発することが主な仕事であり、需要が高く市場価値も高いとされています
そのためにも、独学ではなくisoアカデミアのようなプロミングスクールでAIスキルを身に付ける事が大事です。
メンターは全員現役iOSエンジニアですので、今現在必要なスキルを把握していますし、チャットコミュニティに在籍できますので、不安なこと、心配なことがあれば、修了生同士でサポートし合えますので安心です。
AIの発展、特に iOS アプリの開発に関しては、AI はユーザー エクスペリエンスとアプリのパフォーマンスを向上させることで、この分野に影響を与えています。
たとえば、AI を使用して、ユーザーの行動や好みに基づいてアプリのコンテンツをパーソナライズできます。
さらに、AI は開発者がバグをより効率的に特定して修正するのに役立ちます。
しかし、AI が iOS エンジニアの求人市場にどの程度影響を与えるかは不明です。
iOS開発におけるAIの潜在的なアプリケーション！
iOS のネイティブ睡眠トラッキングデバイスのロックを解除したり、AIが進むにつれて人工知能 (AI) は、iOS アプリ開発にいくつかの方法で革命を起こす可能性を秘めています。 AI の最も重要な利点の 1 つは、ユーザー入力データと行動パターンを分析することで、より優れたユーザー エクスペリエンスを提供できることです。
AI アルゴリズムは、ユーザー データを分析し、パーソナライズされた通知と推奨事項をユーザーに送信して、アプリのエクスペリエンスを向上させることができます。
iOS 開発における AI のもう 1 つの潜在的なアプリケーションは、自動化された顧客サービスです。AI を活用したチャットボットは、24 時間年中無休のカスタマー サポートを提供し、よくある質問に回答し、問題を迅速に解決できます。 これにより、顧客満足度が向上し、人間の顧客サービス担当者の作業負荷が軽減されます。
AI は、iOS デバイスでの手書き認識、音声認識、およびネイティブの睡眠追跡にも使用できます。
FaceIDテクノロジーは、顔認識パターンを使用してユーザーの顔の特定のモデルを生成し、顔を識別しやすくして、デバイスのロックを解除したり、機能を実行したりできるようにします。
iPhoneの「Siri」やAndroidスマホに搭載されている「Googleアシスタント」もAIの一種です。
結論として、AI には、より良いユーザー エクスペリエンス、自動化されたカスタマー サービス、手書き認識、音声認識、ネイティブの睡眠追跡、顔認識技術の提供など、iOS 開発におけるいくつかの潜在的なアプリケーションがあります。
AI は急速に進化し続けているため、将来的には iOS アプリ開発においてこの技術のより革新的なアプリケーションが期待できます。
機械学習の基礎知識！
AI は、現在 iOS エンジニアによって実行されている一部のタスクを自動化できる可能性がありますが、AI と機械学習のスキルを持つ人々に新しい機会をもたらす可能性もあります。
iOSエンジニアが機械学習の基礎知識を身につけるためには、人工知能（AI）の基本的な理解が必要です。
人工知能とは、人間の知能を模倣する技術であり、自動運転車や音声認識システムなどに利用されています。
また、iPhoneの「Siri」やAndroidスマホに搭載されている「Googleアシスタント」もAIの一種です。
機械学習は、ビッグデータをもとにコンピュータに対して一定の法則を与え、処理を自動化する技術です。
機械学習は過去のデータ、「経験」をもとにコンピュータが学習することで、判断や推測の精度を自ら向上させていく入門です。
機械学習は人工知能の中でも特に注目されている分野であり、ビジネスでの活用シーンが増えています。
機械学習には大きく分けて、「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」の3つに分類されます。
教師あり学習は、正解が明確に与えられたデータからパターンを見つける方法です。教師なし学習は、正解が与えられず、データから自己相関性やクラスタリングなどのパターンを見つける方法です。
強化学習は、報酬と罰則を設定してコンピュータが自己最適化する方法です。
深層学習層は、複合化したニューラルネットワークを用いた機械学習の手法であり、十分な学習データさえあればニューラルネットワーク自体がデータ群の特徴を自動抽出することが可能です
機械学習は、AIを実現するための技術であり、データからパターンを見つけ出し、そのパターンを利用して予測や分類を行うことができます。
ディープラーニングは、複合ニューラルネットワークを利用した機械学習の一種であり、画像認識や音声認識などに利用されています。
PythonやR言語は、AI開発でよく利用されるプログラミング言語です。
PythonにはTensorFlowやKerasといったディープラーニングフレームワークがあります。また、Juliaという新しいプログラミング言語も注目されており、今後AIプログラミングの主流になる可能性があるとされています。
全体として、データ リテラシーや機械学習など、将来に対応できる価値の高い AI スキルを持っている個人は、将来の雇用市場で有利な立場に立つことができるようです。
AIは、あらゆる産業に活用されることができ、新しい技術が高度化されるため、AI開発に携わるエンジニアやエンジニアセキュリティなどの必要性も薄くなっています。
また、AIによって自動化が進み、あらゆるものが機械で行われるようになるため、労働力不足を解消する可能性もあります。
iosエンジニアは、AIの発展により今後どうなるの！
人工知能の発展により、AIエンジニアの需要が高まると考えられています。
人工知能は、あらゆる産業に活用されることができ、新しい技術が高度化されるため、AI開発に携わるエンジニアやエンジニアセキュリティなどの必要性も薄くなっています。
また、人工知能によって自動化が進み、あらゆるものが機械で行われるようになるため、労働力不足を解消する可能性もあります。
ただし、人工知能の発展によって一部の仕事は自動化されるため、AIエンジニア以外の層では市場価値がぶれてしまう可能性もあります。そのため、IT業界では情報にアンテナを張り、スキルを積極的に身につけていくことが求められます。
総じて言うことは、人工知能は今後ますます普及していくことが予想されており、AIエンジニアなどの必要性も考慮していくものです。
業界全体で情報収集やスキルアップを行いつつ対応していく必要があるでしょう。
