Phenquestions
Trenutno je umetna inteligenca (AI) okrepila svoj položaj v industriji. Cilj ali cilj te inovativne tehnologije je spremeniti človeške vire v moč stroja. AI razvija brezžični stroj, avtomat ali robotski stroj, ki lahko misli, deluje ali dojema kot človek. V prihodnjem letu bo AI s svojimi sposobnostmi vodil po svetu, ki ga poganja tehnologija. Študentje bi se torej morali naučiti umetne inteligence, strojnega učenja, globokega učenja, nevronskih mrež in še veliko več najsodobnejših trendov in tehnologij za gradnjo svoje kariere na področju umetne inteligence. Ne preseneča, da bo v prihodnjem letu odprtih več delovnih mest za umetno inteligenco ali strojno učenje.
Nasveti za kariero v umetni inteligenci
Področje umetne inteligence in strojnega učenja ima z visoko plačo velik pogled na kariero. Torej, kako nekdo začne svojo kariero v umetni inteligenci? V tem članku obravnavamo to vprašanje in navajamo 20 koristnih nasvetov za uspešno kariero na področju umetne inteligence. Kariera na področju umetne inteligence zahteva potrpljenje in znanje za spopadanje z nadgradnjo pogojev in tehnologij.
Nasveti 1: Izobraževalne zahteve
Za začetek kariere na področju umetne inteligence in strojnega učenja je potrebno osnovno znanje računalništva. Diplomirani inženir računalništva in tehnike, B.Za vstopno raven je potrebna tehnologija računalništva in umetne inteligence ali robotike. Če ste raziskovalec ali razvijalec programske opreme, lahko preprosto preklopite na umetno inteligenco. Morate pa vedeti o robotiki, umetni inteligenci in strojnem učenju.
Nasveti 2: Izboljšajte svoje spretnosti
Umetna inteligenca ni nič posebnega; gre le za računalniški sistem, ki lahko posnema človeške možgane ali inteligenco. Trenutno obstajata dve vrsti umetne inteligence: močna umetna inteligenca in šibka umetna inteligenca. Močni umetni inteligenci opravljajo zapletene funkcije kot šibki umetni inteligenci. Nalogo opravijo brez človeških smernic ali pomoči. Posnemajo človeško spoznanje. Po drugi strani šibki AI opravljajo določeno nalogo.
Za izgradnjo svoje kariere z umetno inteligenco bi morali izboljšati različne spretnosti, kot so obdelava naravnega jezika (NLP), poglobljeno učenje, ontologija, matematika, statistika, zastopanje in razmišljanje (KR), semantika, prepoznavanje vzorcev, nevronska mreža ( NN), predhodna obdelava podatkov, grafika, robotika, teorija kognitivnih znanosti, fizika in oblikovanje algoritmov.
Nasveti 3: Naučite se programskih jezikov
Če želite svojo kariero razvijati v strojnem učenju (ML) ali umetni inteligenci (AI), potem morate biti dober programer. Sintakso programskega jezika morate zelo dobro poznati. Programski jezik je sklop navodil. Za razvoj projekta umetne inteligence ali strojnega učenja se uporablja več programskih jezikov.
Kot primer so R, Python, Java, JavaScript, Scala, Prolog, LISP, C ++ itd. Med njimi je Python najbolj priljubljen in enostaven za uporabo programski jezik za aplikacije umetnega in strojnega učenja. Njegove preproste sintakse je enostavno naučiti in izvajati. Paketi in knjižnice tudi zmanjšujejo uporabo kode.
Nasveti 4: Spoznajte orodja in ogrodja
Za razvoj katerega koli projekta strojnega učenja in umetne inteligence je treba uporabiti orodja in okvire. Kot začetnik si morate predstavljati, kakšna orodja se uporabljajo za razvoj projekta umetne inteligence. Na voljo je več orodij in okvirov, kot so TensorFlow, PyTorch, Caffe, NumPy, Theano, Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK), SciPy, Keras, Spark MlLib, Apache MXNet in mnogi drugi.
Če vas zanima gradnja vaše kariere na področju umetne inteligence ali iščete delo na področju umetne inteligence, potem morate vedeti, kateri okvir ali orodje bo vašo kodo olajšalo za uporabo.
5. nasvet: Opravite spletni tečaj za učenje AI in ML
Vas zanima strojno učenje ali delo z umetno inteligenco? Potem morate opraviti spletni tečaj. Zakaj? Spletni tečaj vam bo pomagal, da se boste doma naučili brezplačno. Opisali smo nekaj najboljših tečajev strojnega učenja, ki so na voljo na spletu. Ti spletni tečaji vam bodo pomagali pri uspešnem in uspešnem razvoju projekta umetne inteligence. Ti tečaji vključujejo osnovno napredovanje. Torej, razumite želeni tečaj.
6. nasvet: Osvežite svoje algoritme
Algoritem je ključni del strojnega učenja in umetne inteligence. Torej, če vas zanima delo umetne inteligence ali delo strojnega učenja, bi morali algoritme zelo dobro razumeti. Obstaja več algoritmov in vsak algoritem je zelo pomemben za razvoj katerega koli projekta strojnega učenja.
Vsak algoritem se razlikuje drug od drugega. Nekateri so osnovni in enostaven algoritem, drugi pa napredni in zapleteni. Tu smo opisali nekaj: Linearna regresija, podporni vektorski stroj (SVM), naivni adijo, drevo odločitev, K-sredstva, K-najbližji sosed (KNN), gradientni spust in še veliko več. Preberete si lahko tudi naš prejšnji članek: Algoritmi umetne inteligence in strojnega učenja, metode in tehnike.
Nasveti 7: Spoznajte knjižnico strojnega učenja
Če iščete delo z umetno inteligenco, morate vedeti, kako uporabiti knjižnico strojnega učenja za razvoj projekta strojnega učenja. Za kateri koli programski jezik je na voljo več knjižnic strojnega učenja. Med njimi sta TensorFlow in scikit-learn najpogosteje uporabljena knjižnica strojnega učenja. To so učinkovita orodja.
Nasveti 8: Spoznajte globoko učenje
Že veste o osnovah umetne inteligence, algoritmih in programskem jeziku, zdaj pa je čas, da se premaknete na naslednje nasvete, ki se poglobijo v učenje. Poglobljeno učenje ali globoko strukturirano učenje je ena od vrst strojnega učenja, ki temelji na umetnih nevronskih mrežah.
Nasveti 9: Izpopolnite svoje splošne spretnosti
Že veste o vseh potrebnih stvareh, ki so potrebne za zaposlitev na področju umetne inteligence. Čas je, da svoje veščine izpopolnite s praktičnimi nalogami. Če želite izboljšati in obogatiti svoje spretnosti, lahko počnete veliko stvari, na primer pripravništvo ali udeležbo na konferenci AI in strojnega učenja. Prav tako se lahko pridružite GitHub, da vadite tekoče projekte strojnega učenja. V pomoč vam bo, če boste dobili službo strojnega učenja.
Nasveti 10: Pripravite svoje statistične spretnosti
Če iščete delo z umetno inteligenco, morate za pravilno razumevanje kritičnih algoritmov pravilno poznati statistiko. Obstaja veliko priljubljenih algoritmov, ki temeljijo na statističnih izrekih, kot so modeli skritega Markova (HMM), modeli Gaussovih mešanic, naivni Bayes itd.
Vendar modeli strojnega učenja odkrijejo vzorce iz velike količine informacij. Če želite ustvariti svojo kariero umetne inteligence, morate globoko poznati statistične dokaze in izreke, da boste lahko učinkovito izvlekli vpoglede iz podatkov. Razumevanje statističnih metod vam pomaga, da postanete strokovnjak za umetno inteligenco.
Nasveti 11: Osvežite svoje matematične spretnosti
Matematika je zelo pomembna za projekte strojnega učenja in umetne inteligence. Kdor želi svojo kariero začeti v strojnem učenju, mora poznati matematična pravila in tehnike. Močne matematične spretnosti vam pomagajo učinkovito reševati programske probleme. Prav tako vam bo pomagal ustvariti logiko v vašem programu.
Predlagali vam bomo, da se zelo dobro naučite matematike in vadite. Osvežiti morate svoje matematično znanje, kot so algebra, račun, matrice, vektorji in funkcije. Torej, vedno znova popravljajte svoje matematično znanje.
Nasveti 12: Razvijte svoj projekt AI
Že ste pridobili teoretično znanje o umetni inteligenci. Zdaj je čas, da svoje znanje uporabite. Če želite uporabiti svoje veščine, morate razviti projekt strojnega učenja. Lahko razvijete majhen projekt ali pa stalni projekt GitHub. Z razvojem projekta umetne inteligence lahko preizkusite svoje sposobnosti.
Nasveti 13: Preberite knjige AI in ML
Vsi vemo, da je bralna knjiga eden najboljših načinov učenja. Svoje znanje lahko obogatimo z branjem knjig. Tudi knjige nam omogočajo razumevanje zapletenih stvari. Torej, če vas zanima gradnja vaše kariere na področju umetne inteligence, vam bomo predlagali, da preberete več knjig o umetni inteligenci. Tu smo našteli nekaj najboljših knjig o umetni inteligenci in strojnem učenju.
14. nasvet: Oglejte si videoposnetke v YouTubu
V tej moderni dobi obstaja več virov učenja. Naslednji nasveti ali predlogi za uspešno kariero na področju umetne inteligence so, da se učite pri vsakem posameznem viru. Trenutno obstaja toliko standardnih kanalov YouTube in video posnetkov o umetni inteligenci.
Tu smo vam našteli nekaj: Google Cloud Platform, Deeplearning.AI, Siraj Raval, Data School in mnogi drugi. Oglejte si te videoposnetke in spoznajte umetno inteligenco in strojno učenje.
Nasveti 15: Pojdite skozi AI Blogi
Drug način sodobnega učenja je branje spletnih dnevnikov. Če vas zanima zaposlitev na področju strojnega učenja ali umetne inteligence, pojdite po spletnih dnevnikih z umetno inteligenco. Z branjem člankov v blogu lahko poznate številne vrhunske tehnike. Tu smo našteli nekaj spletnih dnevnikov: Open AI, Mastery Learning Mastery, MIT AI News, Chatbots Life in še veliko več.
Nasveti 16: Spoznajte odgovornosti inženirja umetne inteligence
Preden začnem s kakršno koli kariero, mislim, da bi morali vsi poznati glavne odgovornosti in cilje te kariere. Preveč pomembno je, ker se lahko preizkusite, ali vas zanima ali ne. Poleg tega vas bo po poznavanju odgovornosti bolj zanimalo, saj svoj čas vlagate v učenje potrebnih veščin.
Strokovnjak za umetno inteligenco mora vedeti, kako izvajati algoritme in kako jih oceniti, saj je odgovoren za raziskovanje projektov umetne inteligence in strojnega učenja. Vedeti bi moral tudi o podatkovnem rudarjenju, oblikovanju programske opreme in cevovodu podatkov. Za začetek kariere z umetno inteligenco mora znati oblikovati, razvijati in vzdrževati modele umetne inteligence in strojnega učenja.
Nasveti 17: Spoznajte tehnike predhodne obdelave podatkov
Predobdelava podatkov je prvi korak pri razvoju katerega koli projekta strojnega učenja. Ker se podatki zbirajo iz različnih virov, jih je treba očistiti. Njegova tehnika pretvorbe surovih podatkov v želeno obliko. Če želite dobiti službo strojnega učenja, morate globoko poznati tehniko predhodne obdelave podatkov.
Nasveti 18: Spoznajte porazdeljeno računalništvo
Porazdeljeno računalništvo je pomembna tema za umetno inteligenco in strojno učenje. Ker za skoraj vse projekte strojnega učenja potrebujemo zapletene in velike količine podatkovnih nizov; včasih jih je težko obdelati z enim samim strojem. Strokovnjak za umetno inteligenco mora torej poznati porazdeljeno računalništvo za obdelavo velikih naborov podatkov v gruči.
Nasveti 19: Spoznajte verjetnost
Verjetnost je še ena pomembna tema za ustvarjanje kariere AI. Za kateri koli model klasifikacije strojnega učenja potrebujete verjetnost. Če želite razviti natančno aplikacijo, morate bolj logično razmišljati o svoji logiki in natančneje napisati kodo. To lahko dosežete le, če se dobro spoznate na matematiko in statistiko.
Nasveti 20: Spoznajte poklicne možnosti
Dandanes je kariera umetne inteligence ena najzahtevnejših in najbolj trendnih karier. Vsekakor ima v prihodnjih letih svetlo prihodnost. Skoraj vsa inovativna podjetja poskušajo v svoje poslovanje vključiti strojno učenje in umetno inteligenco. Torej, preden začnete svojo kariero na področju umetne inteligence, morate vedeti o možnostih za zaposlitev.
Konec misli
Umetna inteligenca (AI) ima odlične karierne možnosti. Za vzpostavitev kariere z umetno inteligenco je treba najprej imeti odlične programske spretnosti. Če ste dovolj dobri v programiranju, potem pojdite na spletni tečaj, kjer se lahko naučite osnovnih izrazov. In potem bi morali postopoma nadaljevati. Vedno morate obveščati o najnovejših dogodkih na tem vrhunskem področju in o tem, kako umetna inteligenca spreminja delovno mesto. Vendar ima to nastajajoče področje izjemne možnosti za zaposlitev. Z delom v tem sektorju lahko dobite lepo plačo. Vendar ne pozabite, da potrebujete strast, da se naučite česa novega.
Če imate kakršne koli predloge ali vprašanja, pustite komentar v našem oddelku za komentarje. Če vam je ta članek všeč, ga lahko delite s prijatelji in družino prek družabnih omrežij. Ostani na vezi.
