REST API
- 軽量で高速なWebサービスを目指す設計思想「REST」（Representational State Transfer)の考え方や原則に沿って開発されたAPI（アプリケーションプログラミングインタフェース）。REST APIはさまざまなWebサービスで利用されているため、ネットワークエンジニアもネットワーク機器をREST API経由で操作して開発する可能性がある。
Python
- さまざまなAIアプリケーションがプログラミング言語に「Python」を使用している。Pythonに精通することで、ネットワークエンジニアは、さまざまな自動化に取り組みやすくなる。
データ形式
- サーバやクライアントデバイスがデータ交換に使う際の言語は、「XML」（Extensible Markup Language）や「YAML」（YAML Ain't Markup Language）、「JSON」（JavaScript Object Notation）などだ。開発チームと働くならこれらの言語の基本を知っておくべきだ。
クラウドサービス群
- 主要な選択肢として「Amazon Web Services」（AWS）や「Microsoft Azure」、「Google Cloud」がある。これらのクラウドサービス群の一部は既にAI技術を利用している。複数のクラウドサービスを組み合わせた「マルチクラウド」戦略をとっている企業もあるため、複数のクラウドサービス群について理解することが望ましい。
開発に使えるAIツール
- エンジニアがシステムの開発時に利用できるAIツールが複数ある。例えば、ソースコードの自動生成や補完するIBMの「watsonx」やTabnineの「Tabnine」、Amazon Web Services（AWS）の「Amazon CodeWhisperer」がある。
大規模言語モデル（LLM）
- 代表的なLLMには、Meta Platformsの「Llama」やGoogleの「Gemini」、OpenAIの「GPT」などがある。エンジニアがその仕組みを学んで理解すれば、その知識がネットワークやソフトウェア開発におけるAIの可能性を模索するときに役に立つ。

　後編はネットワークエンジニアがAI技術を導入する前に取得しておきたい認定資格について説明する。

TechTarget発　エンジニア虎の巻

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