コンピュータサイエンス工学科 4 年生の Dhriti Mukherjee さんは、就職が決まらず眠れない夜を過ごしています。コーディングスキルは高いのですが、今日の就職市場ではコーディングの熟練度だけでは十分ではないことに気づいています。AI の台頭により、コーディングは AI の専門知識を補完するスキルになりました。AI アルゴリズムをコーディングして理解できる AI スペシャリストの需要が高いことを彼女は理解しています。
WB HS、ISC の結果が発表され、CBSE 2024 の結果もまもなく発表される中、学生たちは決断の岐路に立たされています。従来の工学コースは長い間、有利なキャリア オプションと見なされてきましたが、AI の時代では、進化する雇用市場で存在感を保つために、学生とその保護者がこれらのコースに AI を統合することの重要性を認識することが重要です。Dhriti のように、従来の工学コースを学んでいる多くの学生は、就職の見通しにおける AI の影響力が高まっていることを理解しています。彼らは、従来の工学スキルは貴重ですが、将来の成功には AI の知識を追加することが不可欠であることを認識しています。
「AIは、あらゆる職業、さらには私たちの生活様式にまで影響を与える変革的なテクノロジーです。誰もが、日々のやり取りにおけるAIの影響について知っておく必要があります。同時に、すべての職業の人が、自分の仕事におけるAIの影響について学ぶ必要があります。自分の仕事をより効率的に完了するために、どのようなAIツールを利用できるかを知る必要があります。医師、弁護士、会計士、エンジニアなど、AIは人々の仕事のやり方を変えています。職業に関係なく、今日コンピューターを学ぶことが不可欠であるのと同じように、近い将来、AIツールについて学ぶことが重要になります。AIツールは急速に進歩しているため、近い将来、特定のプログラミング言語を学ぶ必要がなくなるかもしれません。当面は、Pythonが最適な言語であり、学生はAI開発に携わるためにPythonを学ぶべきです」と、ワドワニデータサイエンスおよびAI部門長のバララマン・ラビンドラン教授は述べています。彼は、インド工科大学マドラス校の責任あるAIセンターおよびロバート・ボッシュデータサイエンスおよびAIセンターの責任者でもあります。
テクノロジー業界では、AIの台頭は、人間の知性とAIが協力し、仕事のやり方を変える未来を示しています。この変化する環境で成功するには、テクノロジー労働者が適応しなければならないと、GDゴエンカ大学工学部コンピューターサイエンス工学准教授のディーパック・バラドワジ博士（ヒューマノイドロボティクス）は述べています。「伝統的な工学部の学生は、通常の工学コースに加えて、AI / ML、IoT対応製造、ソフトコンピューティングの副専攻コースを選択できます。伝統的な工学部の学生が競争力を持ち、技術革新の最先端に留まるためには、AIに適応して受け入れる必要があります。変化する雇用環境を効果的にナビゲートするには、AIの基本概念と伝統的な工学におけるその進化する役割を理解することが重要です。AI主導の雇用の変化に備えることは、単に賢明な選択であるだけではありません。急速に進化する雇用市場に直面する中で、それは必要不可欠なことです」と彼は言いました。
ODA クラスの人事マネージャー、クスマ・スリ氏によると、従来の工学部の学生は、選択科目を履修したり、AI 関連分野の追加の認定資格を取得したりすることで、AI を授業に取り入れることができるそうです。「たとえば、機械工学を学ぶ学生はロボット工学や自律システムにおける AI の応用を探求でき、電気工学を学ぶ学生は AI 駆動型制御システムや信号処理用の ML アルゴリズムを詳しく調べることができます」と彼女は言います。
昨年、インド政府は、無料のオンライントレーニングを提供する新しいプログラムであるAI for India 2.0を立ち上げました。AI、MLに関するオンライン認定プログラムがいくつか用意されています。Microsoftには初心者向けのGenerative AIに関する12レッスンのコースがあり、Havard Business SchoolはAIコースを提供しています。また、upGradとCourseraには、参加者が実践的なプロジェクトで仕事に関連したスキルを身に付けられるAIコースがあります。また、AICTEは、ロボット工学と人工知能工学の学部課程のモデルカリキュラムを作成する専門家チームを構成しました。同様の作業が、工学、MBA、PGDM、建築学などの他の学部、ディプロマ、PGレベルでも行われています。
TeamLease Degree ApprenticeshipのCEO、AR Ramesh氏は、業界のニーズに関連し、それに沿ったカリキュラムを設計するには、より強力な産学連携が不可欠だと考えています。「教育機関は、テクノロジー企業と協力して、医療、金融、製造など、さまざまな分野にわたるAIテクノロジーの最新のアプリケーションを理解することができます。これらのパートナーシップを通じて、教育機関はAIコースをカスタマイズし、これらの業界に関連する特定のユースケースと実用的な例を含めることができます」とRamesh氏は述べています。さらに、教育機関が教室での学習と業界のニーズとのギャップを埋める手段として見習いプログラムを活用する方法についても述べています。一方、Tagglabsの創設者であるHariom Seth氏は、教育機関が業界パートナーと強力な関係を築き、彼らのニーズを真に把握し、それに応じてコースを調整することの重要性を強調しています。また、教育機関がインターンシップ、ゲスト講義、ワークショップで連携を拡大する方法についても提案しました。
MDIグルガオン校のPGDM委員長でオペレーションマネジメント領域の教授であるラジェシュ・K・シン教授によると、大学や教育機関は、AIを既存のプログラムに組み込むことでカリキュラムを充実させることができるという。「これには、AIと他の科目を融合した学際的なコースを作成し、教育への総合的なアプローチを促進することが含まれます。業界主導のワークショップやハッカソンを通じて、学生はAIの概念を実際の環境に応用し、学習体験を変革することができます」と同教授は述べた。
LinkedIn の最高製品責任者である Tomer Cohen 氏は、インタビューで、GPT または ChatGPT に言及した求人広告が 21 倍に増加したと述べています。現在、候補者には AI と ML の分野で、研究エンジニア、ビジネス インテリジェンス アナリスト、データ サイエンティスト、ML エンジニアなど、さまざまなキャリア オプションがあり、すべての IIT がこれらの分野の専用コースを提供しているほか、Chandigarh University、Jadavpur University、SRM Institute of Science and Technology、LPU、VIT Vellore などの機関もあります。
「MLコースは、すでにほとんどの工学プログラムでカリキュラムの重要な部分を占めています。データ分析、統計、PythonやRなどのプログラミング言語の熟練度を高めることは、就職市場での価値を確実に高めます。統計や線形代数などの特定の数学トピック、Tensorflow、PyTorch、Scikit-Learnなどの機械学習パッケージ、OpenCVやYOLOなどの画像パッケージに精通した候補者は、就職市場で競争上の優位性を持っています」と、FLAME大学のコンピューターサイエンス准教授であるカウシク・ゴパラン教授は述べています。
グルグラムにあるIILM大学コンピューターサイエンスおよびエンジニアリング学部の教授兼学部長であるシャミク・ティワリ博士は、AIと主な研究分野を組み合わせた学際的なコースワークや研究プロジェクトを検討することが重要であると強調しました。「NEP-2020ビジョンによれば、これらのコースは学際的なコースとして学生に提供されなければなりません。今日では多くの工学プログラムがAI、ML、およびデータサイエンスに特化したコースを提供しています。AIに興味のある工学部の学生は、Pythonなどのプログラミング言語の学習を優先するとともに、MLアルゴリズム、データ分析、ディープラーニング、自然言語処理、コンピュータービジョン、AWSやAzureなどのクラウドコンピューティングプラットフォームのスキルを習得する必要があります」と彼は言いました。
AI は絶えず進化しているため、学生、雇用主、政策立案者が協力することが重要です。これは、教育とトレーニングへの投資、生涯学習の促進、AI のメリットを最大化し、課題に効果的に対処しながら、学生が AI によって形作られた新しい役割に移行できるようにするためのポリシーの作成を意味します。また、学生がエンジニアリングの道を歩み始めるとき、バランスの取れた教育のために、コース選択において AI の重要性を考慮するよう、学生にもう一度思い出させましょう。
