Phenquestions
Praegu on tehisintellekt (AI) oma positsiooni tööstuses karmistanud. Selle uuendusliku tehnoloogia eesmärk või eesmärk on muuta inimressursid masina võimsuseks. Tehisintellekt arendab traadita masinat, automaatset masinat või robotmasinat, mis suudab mõelda, tegutseda või tajuda inimesena. Tuleval aastal viib tehisintellekt oma võimalustega üle tehnoloogiapõhise maailma. Niisiis peaksid õpilased oma tehisintellekti karjääri loomiseks õppima tehisintellekti, masinõpet, süvaõpet, närvivõrke ning palju muud tipptehnoloogiat ja tehnoloogiat. Pole üllatav, et eelseisval aastal on mitu tehisintellekti või masinõppe töökohta.
Näpunäited tehisintellektis karjääri tegemiseks
Tehisintellekti ja masinõppe valdkonnas on suure palgaga suurepärased karjääriväljavaated. Niisiis, kuidas saab alustada oma karjääri tehisintellekti alal? Selles artiklis käsitleme seda küsimust ja jutustame 20 kasulikku nõuannet tehisintellekti eduka karjääri tegemiseks teie mugavuse huvides. Tehisintellekti karjäär nõuab tingimuste ja tehnoloogiate täiendamisega toimetulekuks kannatlikkust ja teadmisi.
Nõuanded 1: Haridusnõuded
Tehisintellekti ja masinõppe alustamiseks on vaja arvutiteaduse algteadmisi. Bakalaureusekraad arvutiteaduste ja inseneride alal, B.Algtasemel on vaja arvutiteaduse ja tehisintellekti ehk robootika tehnikat. Kui olete teadlane või tarkvaraarendaja, saate hõlpsalt üle minna tehisintellektile. Kuid peate teadma robootikast, tehisintellektist ja masinõppest.
Nõuanded 2: suurendage oma oskusi
Tehisintellekt pole midagi erilist; see on lihtsalt arvutipõhine süsteem, mis võib jäljendada inimese aju või intelligentsust. Praegu on tehisintellekti kahte tüüpi: tugev tehisintellekt ja nõrk tehisintellekt. Tugevad tehisintellektid täidavad keerukaid funktsioone kui nõrgad tehisintellektid. Nad täidavad ülesannet ilma inimeste juhiste ja abita. Need jäljendavad inimese tunnetust. Teisalt täidavad nõrgad tehisintellektid teatud ülesannet.
Tehisintellekti karjääri ülesehitamiseks peaksite suurendama mitmesuguseid oskusi, nagu loomuliku keele töötlemine (NLP), sügav õppimine, ontoloogia, matemaatiline, statistiline, teadmiste esitamine ja arutlus (KR), semantiline, mustrituvastus, närvivõrk ( NN), andmete eeltöötlus, graafika, robootika, kognitiivteadusteooria, füüsika ja algoritmide kavandamine.
Nõuanded 3: Õppige programmeerimiskeeli
Kui soovite arendada oma karjääri masinõppes (ML) või tehisintellektis (AI), siis peate olema hea programmeerija. Peate väga hästi tundma programmeerimiskeele süntaksit. Programmeerimiskeel on käskude kogum. Tehisintellekti või masinõppe projekti väljatöötamiseks kasutatakse mitut programmeerimiskeelt.
Näiteks R, Python, Java, JavaScript, Scala, Prolog, LISP, C ++ ja nii edasi. Nende hulgas on Python kõige populaarsem ja hõlpsamini kasutatav programmeerimiskeel tehislike ja masinõppega rakenduste jaoks. Selle lihtsat süntaksit on lihtne õppida ja rakendada. Samuti minimeerivad selle paketid ja teegid koodi kasutamist.
Nõuanded 4: Tea tööriistade ja raamistike kohta
Mis tahes masinõppe ja tehisintellekti projekti väljatöötamiseks tuleb kasutada tööriistu ja raamistikke. Seega peate algajana pidama aimu selle kohta, milliseid vahendeid kasutatakse tehisintellekti projekti väljatöötamiseks. Saadaval on mitmeid tööriistu ja raamistikke, nagu TensorFlow, PyTorch, Caffe, NumPy, Theano, Microsofti kognitiivne tööriistakomplekt (CNTK), SciPy, Keras, Spark MlLib, Apache MXNet ja palju muud.
Kui olete huvitatud oma tehisintellekti karjääri loomisest või otsite tehisintellekti tööd, peaksite teadma, milline raamistik või tööriist muudab teie koodi hõlpsasti rakendatavaks.
Nõuanded 5: Tehke veebikursus tehisintellekti ja ML õppimiseks
Kas teid huvitab masinõpe või tehisintellekti töö? Seejärel peate läbima veebikursuse. Miks? Veebikursus aitab teil kodus tasuta õppida. Oleme välja toonud mõned parimad masinõppe kursused, mis on veebis saadaval. Need veebikursused aitavad teil oma tehisintellekti projekti tõhusalt ja tulemuslikult arendada. Need kursused hõlmavad põhitõusu. Niisiis, haarake soovitud kursusest.
Nõuanded 6: Värskendage oma algoritme
Algoritm on masinaõppe ja tehisintellekti ülioluline osa. Seega, kui olete huvitatud tehisintellekti või masinõppetöö tegemisest, siis peaksite algoritmidest väga hästi aru saama. Algoritme on mitu ja iga masinõppeprojekti väljatöötamiseks on iga algoritm väga oluline.
Iga algoritm on üksteisest erinev. Mõned neist on lihtsad ja lihtsad algoritmid, mõned aga arenenud ja keerukad. Siin kirjeldasime mõningaid: lineaarne regressioon, tugivektorimasin (SVM), naiivsed tervised, otsustuspuu, K-vahendid, K-lähim naaber (KNN), gradientne laskumine ja palju muud. Võite lugeda ka meie eelmist artiklit: tehisintellekti ja masinõppe algoritmid, meetodid ja tehnikad.
Nõuanded 7: teadmised masinõppe raamatukogust
Kui otsite tehisintellekti tööd, siis peate teadma, kuidas kasutada masinõppe raamatukogu masinõppeprojekti väljatöötamiseks. Iga programmeerimiskeele jaoks on saadaval mitu masinõppe teeki. Nende hulgas on TensorFlow ja scikit-learn masinõppe raamatukogus enim kasutatavad. Need on tõhusad tööriistad.
8. näpunäide. Tea sügava õppimise kohta
Te olete juba teadnud tehisintellekti põhitõdedest, algoritmidest ja programmeerimiskeelest ning nüüd on aeg liikuda edasi järgmiste sügava õppimise näpunäidete juurde. Sügav õppimine või sügav struktureeritud õppimine on üks masinõpe, mis põhineb kunstlikel närvivõrkudel.
9. näpunäide: lihvige oma üldisi oskusi
Te olete juba teadnud kõigist vajalikest asjadest, mis on vajalikud tehisintellekti töö saamiseks. Niisiis on aeg oma oskusi lihvida, tehes praktilisi ülesandeid. Oma oskuste täiustamiseks ja rikastamiseks võite teha paljusid asju, näiteks teha praktikat või osaleda tehisintellekti ja masinõppe konverentsil. Lisaks saate GitHubiga liituda, et harjutada käimasolevaid masinõppeprojekte. Mulle on abiks masinõppe saamine.
Nõuanded 10: täiustage oma statistilisi oskusi
Kui otsite tehisintellekti tööd, peate kriitiliste algoritmide mõistmiseks statistikat korralikult tundma. On palju populaarseid algoritme, mis põhinevad statistilistel teoreemidel, nagu Varjatud Markovi mudelid (HMM), Gaussi segusemudelid, Naivi Bayes ja nii edasi.
Kuid masinõppemudelid saavad mustrid teada tohutul hulgal teavet. Tehisintellekti karjääri ülesehitamiseks peate teadma statistiliselt tõendeid ja teoreeme sügavalt, et andmetest tõhusalt aru saada. Statistiliste meetodite mõistmine aitab teil olla tehisintellekti spetsialist.
11. näpunäide: värskendage oma matemaatilisi oskusi
Matemaatika on masinõppe ja tehisintellekti projektide jaoks väga oluline. Nii et igaüks, kes soovib alustada oma karjääri masinõppes, peab ta tundma matemaatilisi reegleid ja tehnikaid. Tugevad matemaatilised oskused aitavad teil programmeerimisprobleeme tõhusalt lahendada. Samuti aitab see teil oma programmis loogikat luua.
Soovitame teil matemaatikat õppida ja väga hästi harjutada. Peate värskendama oma matemaatilisi teadmisi nagu algebra, arvutus, maatriksid, vektorid ja funktsioonid. Niisiis, vaadake oma matemaatikateadmisi uuesti ja uuesti.
Nõuanded 12: arendage oma AI-projekti
Juba olete omandanud teoreetilised teadmised tehisintellektist. Nüüd on aeg oma teadmisi rakendada. Oma oskuste rakendamiseks peate välja töötama masinõppe projekti. Võite arendada väikest projekti või töötada välja GitHubi käimasoleva projekti. Tehisintellekti projekti välja töötades saate uurida oma võimeid.
13. näpunäide: lugege AI ja ML raamatuid
Me kõik teame, et lugemisraamat on üks parimaid õppimisviise. Saame oma teadmisi rikastada raamatuid lugedes. Samuti võimaldavad raamatud mõista keerulisi asju. Seega, kui olete huvitatud oma tehisintellekti loomisest, soovitame teil lugeda mitu tehisintellekti käsitlevat raamatut. Siin oleme välja toonud mõned parimad tehisintellekti ja masinõppe raamatud.
Nõuanded 14: vaadake YouTube'i videoid
Sellel kaasaegsel ajastul on õppimiseks mitu allikat. Tehisintellektis edukaks karjääriks on järgmised näpunäited või soovitused, mis õpivad igast allikast. Praegu on tehisintellekti kohta nii palju tavalisi YouTube'i kanaleid ja videoid.
Siin loetlesime mõned teie jaoks: Google Cloud Platform, Deeplearning.AI, Siraj Raval, Data School ja paljud teised. Vaadake neid videoid ja tutvuge tehisintellekti ja masinõppega.
Nõuanded 15: tehisintellekti ajaveebide läbimine
Teine moodsa õppimise viis on ajaveebide lugemine. Kui olete huvitatud masinõppe või tehisintellekti töökoha saamisest, peate läbima tehisintellekti ajaveebid. Blogiartikleid lugedes saate teada paljusid tipptasemel tehnikaid. Siin loetlesime mõned ajaveebid: Open AI, Machine Learning Mastery, MIT AI News, Chatbots Life ja palju muud.
Nõuanded 16: Lisateave tehisintellekti inseneri kohustuste kohta
Enne karjääri alustamist peaksid kõik minu arvates teadma selle karjääri peamisi kohustusi ja eesmärke. See on liiga oluline, sest saate end uurida, kas olete huvitatud või mitte. Veelgi enam, olete pärast vastutuse tundmist rohkem huvitatud, kuna investeerite oma aega vajalike oskuste õppimisse.
Tehisintellekti spetsialist peab teadma, kuidas algoritme rakendada ja kuidas neid hinnata, kuna ta vastutab tehisintellekti ja masinõppe projektide uurimise eest. Ta peaks teadma ka andmekaevandamist, tarkvara kujundamist ja andmesidet. Tehisintellekti karjääri alustamiseks peab ta teadma, kuidas kujundada, arendada ja hooldada tehisintellekti ja masinõppe mudeleid.
Nõuanded 17: Lisateave andmete eeltöötlusvõtete kohta
Andmete eeltöötlus on mis tahes masinõppeprojekti väljatöötamise esimene samm. Kuna andmeid kogutakse erinevatest allikatest, tuleks need puhastada. Selle tehnika lähteandmete teisendamiseks soovitud vormingusse. Masinõppe saamiseks peate teadma andmete eeltöötluse tehnikat sügavalt.
Nõuanded 18: Lisateave hajutatud arvutuste kohta
Hajutatud arvutus on tehisintellekti ja masinõppe oluline teema. Sest peaaegu kõigi masinõppeprojektide jaoks on vaja keerukaid ja mahukaid andmekogumeid; mõnikord on neid raske ühe masina abil töödelda. Nii et tehisintellekti spetsialist peab teadma hajutatud arvutust, et kogu klastris töödelda suuri andmekogumeid.
Nõuanded 19: Lisateave tõenäosuse kohta
Tõenäosus on veel üks oluline teema tehisintellekti karjääri loomiseks. Mis tahes masinõppe klassifitseerimise mudeli jaoks vajate tõenäosust. Täpse rakenduse väljatöötamiseks peate oma loogikale kriitilisemalt mõtlema ja oma koodi täpsemalt kirjutama. Selle saavutate ainult siis, kui olete matemaatika ja statistika alal hea.
Nõuanded 20: Tea karjäärivõimaluste kohta
Tänapäeval on tehisintellekti karjäär üks nõudlikumaid ja trendikamaid karjääre. Kindlasti on see järgmistel aastatel helge tulevik. Peaaegu kõik innovaatilised ettevõtted üritavad masinõpet ja tehisintellekti oma ärisse lisada. Nii et enne tehisintellektiga karjääri alustamist peate teadma väljavaadetest.
Lõpumõtted
Tehisintellektil (AI) on suurepärased karjäärivõimalused. Tehisintellekti karjääri loomiseks peab kõigepealt olema suurepärane programmeerimisoskus. Kui olete programmeerimises piisavalt hea, peaksite minema veebikursusele, kus saate õppida põhitermineid. Ja siis peaksite järk-järgult edasi liikuma. Peaksite alati värskendama selle tipptaseme valdkonna viimaseid sündmusi ja seda, kuidas tehisintellekt töökohta muudab. Sellel areneval alal on aga tohutu töövaade. Selles sektoris töötades saate ilusa palga. Kuid peate meeles pidama, et millegi uue õppimiseks on vaja kirge.
Kui teil on ettepanekuid või küsimusi, jätke kommentaar meie kommentaaride jaotisesse. Kui teile see artikkel meeldib, saate seda sotsiaalmeedia kaudu oma sõprade ja perega jagada. Püsige lainel.
