Phenquestions
Pašlaik mākslīgais intelekts (AI) ir nostiprinājis savas pozīcijas šajā nozarē. Šīs novatoriskās tehnoloģijas mērķis ir pārveidot cilvēkresursus par mašīnas jaudu. AI izstrādā bezvadu mašīnu, automātisko mašīnu vai robotu mašīnu, kas spēj domāt, rīkoties vai uztvert kā cilvēku. Nākamajā gadā AI ar savām spējām vadīs tehnoloģiju virzīto pasauli. Tātad studentiem ir jāapgūst mākslīgais intelekts, mašīnmācīšanās, padziļināta mācīšanās, neironu tīkli un vēl daudz vairāk progresīvu tendenču un tehnoloģiju, lai izveidotu savu AI karjeru. Nav pārsteigums, ka nākamajā gadā mākslīgā intelekta vai mašīnmācīšanās nolūkos būs vairākas darba vietas.
Padomi, kā padarīt karjeru mākslīgā intelekta jomā
Mākslīgā intelekta un mašīnmācīšanās jomai ir lieliska karjeras perspektīva ar augstu algu. Tātad, kā cilvēks sāk savu karjeru mākslīgā intelekta jomā? Šajā rakstā mēs pievēršamies šim jautājumam un pastāstām par 20 noderīgiem padomiem, lai jūsu ērtībai veiksmīgu karjeru mākslīgā intelekta jomā. Mākslīgā intelekta karjerai nepieciešama pacietība un zināšanas, lai tiktu galā ar noteikumu un tehnoloģiju jaunināšanu.
Padomi 1: Izglītības prasības
Lai sāktu savu karjeru mākslīgā intelekta un mašīnmācīšanās jomā, nepieciešamas pamatzināšanas datorzinātnēs. Datorzinātņu un inženierzinātņu bakalaura grāds, B.Sākotnējā līmenī ir nepieciešama datorzinātņu un mākslīgā intelekta jeb robotikas tehnoloģija. Ja esat pētnieks vai programmatūras izstrādātājs, varat viegli pāriet uz mākslīgo intelektu. Bet jums jāzina par robotiku, mākslīgo intelektu un mašīnmācīšanos.
Padomi 2: Paaugstiniet savas prasmes
Mākslīgais intelekts nav nekas īpašs; tā ir tikai datorizēta sistēma, kas var atdarināt cilvēka smadzenes vai inteliģenci. Pašlaik ir divu veidu mākslīgais intelekts: spēcīgs intelekts un vājš intelekts. Spēcīgie AI veic sarežģītas funkcijas nekā vāji AI. Viņi veic uzdevumu bez cilvēku vadlīnijām vai palīdzības. Viņi atdarina cilvēka izziņu. No otras puses, vāji AI veic noteiktu uzdevumu.
Tātad, lai izveidotu savu AI karjeru, jums vajadzētu uzlabot dažādu prasmju līmeni, piemēram, dabiskās valodas apstrādi (NLP), dziļu mācīšanos, ontoloģiju, matemātisko, statistisko, zināšanu attēlojumu un argumentāciju (KR), semantisko, modeļu atpazīšanu, neironu tīklu ( NN), datu pirmapstrāde, grafika, robotika, kognitīvās zinātnes teorija, fizika un algoritmu projektēšana.
3. padoms. Uzziniet programmēšanas valodas
Ja vēlaties attīstīt savu karjeru mašīnmācīšanās (ML) vai mākslīgā intelekta (AI) jomā, jums jābūt labam programmētājam. Jums ļoti labi jāpārzina programmēšanas valodas sintakse. Programmēšanas valoda ir instrukciju kopums. Lai izstrādātu mākslīgā intelekta vai mašīnmācīšanās projektu, tiek izmantotas vairākas programmēšanas valodas.
Piemēram, R, Python, Java, JavaScript, Scala, Prolog, LISP, C ++ un tā tālāk. Starp tiem Python ir vispopulārākā un viegli lietojamā programmēšanas valoda mākslīgām un mašīnmācīšanās lietojumprogrammām. Tās vienkāršo sintaksi ir viegli iemācīties un īstenot. Arī tā paketes un bibliotēkas samazina kodu izmantošanu.
4. padoms. Ziniet par rīkiem un ietvariem
Lai izstrādātu jebkuru mašīnmācīšanās un mākslīgā intelekta projektu, ir jāizmanto rīki un sistēmas. Tātad kā iesācējam jums ir jāsaglabā ideja par to, kādus rīkus izmanto mākslīgā intelekta projekta izstrādei. Ir pieejami vairāki rīki un sistēmas, piemēram, TensorFlow, PyTorch, Caffe, NumPy, Theano, Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK), SciPy, Keras, Spark MlLib, Apache MXNet un daudzi citi.
Ja jūs interesē veidot savu karjeru mākslīgā intelekta jomā vai meklējat mākslīgā intelekta darbu, jums jāzina, kura sistēma vai rīks padarīs jūsu kodu viegli īstenojamu.
Padomi 5: Veiciet tiešsaistes kursu, lai uzzinātu AI un ML
Vai jūs interesē mašīnmācīšanās vai mākslīgā intelekta darbs? Tad jums ir jāpiedalās tiešsaistes kursos. Kāpēc? Tiešsaistes kursi palīdzēs jums mācīties jūsu mājās bez maksas. Mēs esam aprakstījuši dažus labākos mašīnmācīšanās kursus, kas ir pieejami tiešsaistē. Šie tiešsaistes kursi palīdzēs jums efektīvi un efektīvi attīstīt savu mākslīgā intelekta projektu. Šie kursi aptver pamatapmācību. Tātad, aptveriet vēlamo kursu.
6. padoms. Atsvaidziniet savus algoritmus
Algoritms ir izšķiroša mašīnmācīšanās un mākslīgā intelekta sastāvdaļa. Tātad, ja jūs interesē darbs ar mākslīgo intelektu vai mašīnmācīšanās darbu, tad jums ļoti labi vajadzētu saprast algoritmus. Ir vairāki algoritmi, un katrs algoritms ir ļoti svarīgs, lai izstrādātu jebkuru mašīnmācīšanās projektu.
Katrs algoritms atšķiras viens no otra. Daži no tiem ir pamata un viegli algoritmi, turpretī daži ir sarežģīti un sarežģīti. Šeit mēs izklāstījām dažus: Lineārā regresija, Atbalsta vektora mašīna (SVM), Naivie Byes, Lēmumu koks, K-līdzekļi, K-tuvākais kaimiņš (KNN), Gradientu nolaišanās un daudzi citi. Jūs varat arī izlasīt mūsu iepriekšējo rakstu: AI un mašīnmācīšanās algoritmi, metodes un paņēmieni.
7. padomi: Pārziniet mašīnmācīšanās bibliotēku
Ja jūs meklējat mākslīgā intelekta darbu, jums jāzina, kā izmantot mašīnmācīšanās bibliotēku, lai izstrādātu mašīnmācīšanās projektu. Jebkurai programmēšanas valodai ir pieejamas vairākas mašīnmācīšanās bibliotēkas. Starp tiem TensorFlow un scikit-learn ir visplašāk izmantotā mašīnmācīšanās bibliotēka. Tie ir efektīvi rīki.
8. padoms. Ziniet par dziļu mācīšanos
Jūs jau zināt par mākslīgā intelekta pamatiem, algoritmiem un programmēšanas valodu, un tagad ir pienācis laiks pāriet uz nākamajiem padomiem, kas ir dziļa mācīšanās. Dziļa mācīšanās vai dziļi strukturēta mācīšanās ir viena veida mašīnmācīšanās, kuras pamatā ir mākslīgie neironu tīkli.
9. padoms: pilnveidojiet savas vispārējās prasmes
Jūs jau zināt par visām nepieciešamajām lietām, lai iegūtu mākslīgā intelekta darbu. Tāpēc ir pienācis laiks pilnveidot savas prasmes, veicot dažus praktiskus uzdevumus. Lai uzlabotu un bagātinātu savas prasmes, varat darīt daudzas lietas, piemēram, veikt praksi vai apmeklēt AI un mašīnmācīšanās konferenci. Varat arī pievienoties GitHub, lai praktizētu notiekošos mašīnmācīšanās projektus. Jums būs noderīgi iegūt mašīnmācīšanās darbu.
10. padoms: uzlabojiet statistikas prasmes
Ja jūs meklējat mākslīgā intelekta darbu, jums pareizi jāzina statistika, lai saprastu kritiskos algoritmus. Ir daudz populāru algoritmu, kuru pamatā ir statistikas teorēmas, piemēram, slēptie Markova modeļi (HMM), Gausa maisījuma modeļi, Naivie Beiji utt.
Tomēr mašīnmācīšanās modeļi uzzina modeļus no plaša informācijas daudzuma. Lai izveidotu AI karjeru, jums dziļi jāzina statistikas pierādījumi un teorēmas, lai efektīvi iegūtu ieskatu no datiem. Izpratne par statistikas metodēm palīdz jums būt AI profesionālim.
11. padoms. Atsvaidziniet matemātiskās prasmes
Matemātika ir ļoti svarīga mašīnmācīšanās un mākslīgā intelekta projektos. Tātad, ikvienam, kurš vēlas sākt savu karjeru mašīnmācībā, viņam jāzina matemātikas likumi un paņēmieni. Spēcīgas matemātiskās prasmes palīdz efektīvi atrisināt programmēšanas problēmas. Tas arī palīdzēs jums izveidot loģiku jūsu programmā.
Mēs iesakām jums ļoti labi apgūt matemātiku un praktizēt. Jums ir jāatsvaidzina matemātikas zināšanas, piemēram, algebra, aprēķins, matricas, vektori un funkcijas. Tātad, pārskatiet savas matemātikas zināšanas atkal un atkal.
12. padoms. Izstrādājiet savu AI projektu
Jau esat ieguvis teorētiskās zināšanas par mākslīgo intelektu. Tagad ir pienācis laiks izmantot savas zināšanas. Lai pielietotu savas prasmes, jāizstrādā mašīnmācīšanās projekts. Jūs varat izstrādāt nelielu projektu vai arī izstrādāt pastāvīgu GitHub projektu. Izstrādājot mākslīgā intelekta projektu, jūs varat pārbaudīt savas spējas.
13. padoms. Lasiet AI un ML grāmatas
Mēs visi zinām, ka lasāmgrāmata ir viens no labākajiem mācīšanās veidiem. Mēs varam bagātināt savas zināšanas, lasot grāmatas. Arī grāmatas ļauj mums saprast sarežģītas lietas. Tātad, ja jūs interesē veidot savu karjeru mākslīgā intelekta jomā, mēs iesakām izlasīt vairākas grāmatas par mākslīgo intelektu. Šeit mēs esam uzskaitījuši dažas no labākajām grāmatām par mākslīgo intelektu un mašīnmācīšanos.
14. padoms. Skatieties YouTube videoklipus
Šajā mūsdienu laikmetā ir vairāki mācīšanās avoti. Lai veiksmīgi veidotu mākslīgā intelekta karjeru, nākamie padomi vai ieteikumi jums ir tie, kas mācās no visiem avotiem. Pašlaik ir tik daudz standarta YouTube kanālu un videoklipu par mākslīgo intelektu.
Šeit mēs uzskaitījām dažus jums: Google Cloud Platform, Deeplearning.AI, Sirajs Ravals, Datu skola un daudzi citi. Noskatieties šos video un uzziniet par mākslīgo intelektu un mašīnmācīšanos.
Padomi 15: Iet caur AI emuāriem
Vēl viens mūsdienu mācību veids ir emuāru lasīšana. Ja jūs interesē iegūt mašīnmācīšanos vai mākslīgā intelekta darbu, jums jāapmeklē AI emuāri. Lasot emuāra rakstus, varat uzzināt daudzus modernākos paņēmienus. Šeit mēs uzskaitījām dažus emuārus: Open AI, Machine Learning Mastery, MIT AI News, Chatbots Life un daudz ko citu.
16. padoms. Uzziniet par AI inženiera pienākumiem
Pirms sākt karjeru, es domāju, ka ikvienam būtu jāzina šīs karjeras galvenie pienākumi un mērķi. Tas ir pārāk svarīgi, jo jūs varat pārbaudīt sevi, vai jūs interesē vai nē. Turklāt, uzzinot pienākumus, jūs vairāk interesēsieties, jo ieguldāt laiku nepieciešamo prasmju apguvē.
AI profesionālim ir jāzina, kā ieviest algoritmus un kā tos novērtēt, jo viņš ir atbildīgs par mākslīgā intelekta un mašīnmācīšanās projektu izpēti. Viņam vajadzētu zināt arī par datu ieguvi, programmatūras projektēšanu un datu pārraidi. Lai sāktu AI karjeru, viņam jāzina, kā izstrādāt, attīstīt un uzturēt mākslīgā intelekta un mašīnmācīšanās modeļus.
17. padoms. Uzziniet par datu pirmapstrādes paņēmieniem
Datu pirmapstrāde ir pirmais solis jebkura mašīnmācīšanās projekta izstrādē. Tā kā dati tiek vākti no dažādiem avotiem, tāpēc tie ir jātīra. Tās metode neapstrādātu datu pārveidošanai vēlamajā formātā. Lai iegūtu mašīnmācīšanās darbu, jums dziļi jāzina datu pirmapstrādes tehnika.
18. padoms. Uzziniet par izplatīto skaitļošanu
Sadalītā skaitļošana ir svarīga mākslīgā intelekta un mašīnmācīšanās tēma. Jo gandrīz visiem mašīnmācīšanās projektiem nepieciešamas sarežģītas un liela apjoma datu kopas; dažreiz tos ir grūti apstrādāt, izmantojot vienu mašīnu. Tātad AI profesionālim ir jāzina sadalītā skaitļošana, lai apstrādātu lielas kopas visā klasterī.
19. padoms. Uzziniet par varbūtību
Varbūtība ir vēl viena svarīga tēma AI karjeras veidošanai. Jebkuram mašīnmācīšanās klasifikācijas modelim jums ir nepieciešama varbūtība. Lai izstrādātu precīzu lietojumprogrammu, kritiskāk jādomā par savu loģiku un precīzāk jāraksta kods. To var sasniegt tikai tad, ja jums padodas matemātika un statistika.
20. padoms. Ziniet par karjeras iespējām
Mūsdienās AI karjera ir viena no visprasīgākajām un modernākajām karjerām. Noteikti nākamajos gados tai ir gaiša nākotne. Gandrīz visi novatoriskie uzņēmumi cenšas savā biznesā iekļaut mašīnmācīšanos un mākslīgo intelektu. Tātad, pirms sākt mākslīgā intelekta karjeru, jums jāzina par darba iespējām.
Beigu domas
Mākslīgajam intelektam (AI) ir lieliskas karjeras iespējas. Tātad, lai izveidotu AI karjeru, vispirms jābūt izcilām programmēšanas prasmēm. Ja jūs esat pietiekami labs programmēšanā, tad jums vajadzētu doties uz tiešsaistes kursiem, kur jūs varat uzzināt pamatterminus. Un tad jums vajadzētu pakāpeniski virzīties uz priekšu. Jums vienmēr jāinformē par jaunākajiem notikumiem šajā modernajā jomā un par to, kā AI maina darbavietu. Tomēr šai topošajai jomai ir milzīgas darba perspektīvas. Strādājot šajā nozarē, jūs varat iegūt skaistu algu. Bet jums vajadzētu paturēt prātā, ka jums ir nepieciešama aizraušanās, lai uzzinātu kaut ko jaunu.
Ja jums ir kādi ieteikumi vai jautājumi, lūdzu, atstājiet komentāru mūsu komentāru sadaļā. Turklāt, ja jums patīk šis raksts, varat to kopīgot ar draugiem un ģimeni, izmantojot sociālo mediju. Sekojiet līdzi.
