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ネットワーク技術者が学ぶべき「Cisco」や「NVIDIA」の“AI認定資格”とは:ネットワークエンジニアとAI【後編】
AI技術を組み込んだアプリケーションやサービスが増えている今、その知識を証明するのにうってつけなのが資格の取得だ。初心者が取得すべき認定資格を紹介する。
AI(人工知能)技術を利用したツールは、ネットワークエンジニアにとっても有益だ。AI技術を使うことで、ネットワークの運用や監視などの既存業務を効率化できる可能性がある。ネットワークセキュリティの面でも、攻撃の検知や対処の自動化に役立てることができる。
とはいえ、AI技術はネットワークエンジニアにとって新しい領域だ。実際に導入する前には予備知識が必要になる。AI導入前の知識を得るために適した認定資格を紹介する。
AI導入前に取得しておくべき認定資格とは?
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ネットワークエンジニアがAI技術の知識を得る際に必要になる、初歩的な資格は以下の通りだ。
- Cisco Certified DevNet Associate
- ネットワーク自動化に焦点を当て、ネットワークエンジニアリングやソフトウェアの開発と設計に関するスキルを認定する。AI関係のスキルを身に付けるための土台として重要だ。
- Cisco Certified CyberOps Associate
- 「セキュリティオペレーションセンター」(SOC)チームが必要とする技術的スキルの習得が可能だ。セキュリティの概念から実際に脅威を監視する方法、ネットワークに潜む脅威の分析方法を問う。AIツールを導入してワークフローを改善するために必要な知識を学ぶことができる。
- Nvidia-Certified Associate Generative AI LLMs(NCA-GENL)
- 生成AIや大規模言語モデル(LLM)によるAIアプリケーションの開発や統合、保守の基本概念を理解していることを認証する。これらの知識はAI技術が広く利用できるようになるに従って、かつてないほどに重要になっている。
- AWS Certified Cloud Practitioner
- クラウドサービス群Amazon Web Services(AWS)の基礎的な用語の理解度を問う。クラウドサービスに精通したいと考えている初心者に適しており、取得後は上級の認定資格に進むことでAI技術に関する広い知識が学べる。
AI技術の時代はすでに到来している。AI技術がますます当たり前の存在になるに従って、それにネットワークを順応させることがネットワークエンジニアに求められるようになる。そうしない限り、そのネットワーク技術は時代遅れになってしまうだろう。
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