Phenquestions
В настоящее время искусственный интеллект (ИИ) укрепил свои позиции в отрасли. Цель или цель этой инновационной технологии - превратить человеческие ресурсы в мощность машины. ИИ разрабатывает беспроводную машину, автомат или роботизированную машину, которая может думать, действовать или воспринимать как человеческое существо. В наступающем году искусственный интеллект станет лидером в мире высоких технологий благодаря своим возможностям. Таким образом, студенты должны изучать искусственный интеллект, машинное обучение, глубокое обучение, нейронные сети и многое другое, чтобы сделать карьеру в области ИИ. Неудивительно, что в следующем году будет открыто несколько вакансий в области искусственного интеллекта или машинного обучения.
Советы по созданию карьеры в области искусственного интеллекта
Сфера искусственного интеллекта и машинного обучения имеет отличные карьерные перспективы с высокой зарплатой. Итак, как начать карьеру в искусственном интеллекте? В этой статье мы ответим на этот вопрос и дадим вам 20 полезных советов, как сделать успешную карьеру в области искусственного интеллекта для вашего удобства. Карьера в области искусственного интеллекта требует терпения и знаний, чтобы справиться с условиями обновления и технологиями.
Советы 1: требования к образованию
Чтобы начать карьеру в области искусственного интеллекта и машинного обучения, необходимы базовые знания информатики. Бакалавр компьютерных наук и инженерии, степень B.Технологии в области компьютерных наук и искусственного интеллекта или робототехники необходимы для начального уровня. Если вы ученый-исследователь или разработчик программного обеспечения, вы легко можете переключиться на искусственный интеллект. Но вы должны знать о робототехнике, искусственном интеллекте и машинном обучении.
Советы 2: повышайте свои навыки
В искусственном интеллекте нет ничего особенного; это просто компьютерная система, которая может имитировать человеческий мозг или интеллект. В настоящее время существует два типа искусственного интеллекта: сильный ИИ и слабый ИИ. Сильный ИИ выполняет более сложные функции, чем слабый ИИ. Они выполняют задачу без человеческих указаний или помощи. Они имитируют человеческое познание. С другой стороны, слабые ИИ выполняют определенную задачу.
Итак, чтобы построить карьеру в области искусственного интеллекта, вы должны развить различные уровни навыков, таких как обработка естественного языка (NLP), глубокое обучение, онтология, математика, статистика, представление и рассуждение знаний (KR), семантика, распознавание образов, нейронная сеть ( NN), предварительная обработка данных, графика, робототехника, теория когнитивных наук, физика и разработка алгоритмов.
Советы 3: изучите языки программирования
Если вы хотите сделать карьеру в сфере машинного обучения (ML) или искусственного интеллекта (AI), вы должны быть хорошим программистом. Вы должны очень хорошо знать синтаксис языка программирования. Язык программирования - это набор инструкций. Для разработки проекта искусственного интеллекта или машинного обучения используется несколько языков программирования.
Например, R, Python, Java, JavaScript, Scala, Prolog, LISP, C ++ и т. Д. Среди них Python - самый популярный и простой в использовании язык программирования для приложений искусственного и машинного обучения. Его простой синтаксис легко изучить и реализовать. Кроме того, его пакеты и библиотеки минимизируют использование кода.
Советы 4. Знайте об инструментах и фреймворках
Для разработки любого проекта машинного обучения и искусственного интеллекта необходимо использовать инструменты и фреймворки. Итак, как новичок, вы должны иметь представление о том, какие инструменты используются для разработки проекта искусственного интеллекта. Доступно несколько инструментов и фреймворков, таких как TensorFlow, PyTorch, Caffe, NumPy, Theano, Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK), SciPy, Keras, Spark MlLib, Apache MXNet и многие другие.
Если вы заинтересованы в построении своей карьеры в области искусственного интеллекта или ищете работу в области искусственного интеллекта, то вы должны знать, какой фреймворк или инструмент упростят реализацию вашего кода.
Советы 5.Пройдите онлайн-курс по изучению AI и ML
Вы заинтересованы в работе с машинным обучением или искусственным интеллектом?? Затем вам необходимо пройти онлайн-курс. Почему? Онлайн-курс поможет вам учиться дома без каких-либо затрат. Мы выделили некоторые из лучших курсов по машинному обучению, доступных в Интернете. Эти онлайн-курсы помогут вам эффективно и результативно разработать свой проект искусственного интеллекта. Эти курсы охватывают от базового до продвинутого. Итак, возьмите желаемый курс.
Совет 6: обновите свои алгоритмы
Алгоритм - важная часть машинного обучения и искусственного интеллекта. Итак, если вы заинтересованы в работе с искусственным интеллектом или машинным обучением, вам следует очень хорошо разбираться в алгоритмах. Есть несколько алгоритмов, и каждый алгоритм очень важен для разработки любого проекта машинного обучения.
Каждый алгоритм отличается друг от друга. Некоторые из них являются простыми и простыми алгоритмами, тогда как некоторые являются продвинутыми и сложными. Здесь мы обрисовали в общих чертах некоторые из них: линейная регрессия, машина опорных векторов (SVM), наивное прощание, дерево решений, K-среднее, K-ближайший сосед (KNN), градиентный спуск и многие другие. Вы также можете прочитать нашу предыдущую статью: Алгоритмы, методы и приемы искусственного интеллекта и машинного обучения.
Советы 7. Знайте о библиотеке машинного обучения
Если вы ищете работу в области искусственного интеллекта, вы должны знать, как использовать библиотеку машинного обучения для разработки проекта машинного обучения. Для любого языка программирования доступно несколько библиотек машинного обучения. Среди них TensorFlow и scikit-learn - наиболее широко используемые библиотеки машинного обучения. Это эффективные инструменты.
Советы 8: знайте о глубоком обучении
Вы уже знакомы с основами искусственного интеллекта, алгоритмов и языка программирования, и теперь пора перейти к следующим советам, касающимся глубокого обучения. Глубокое обучение или глубокое структурированное обучение - это один из видов машинного обучения на основе искусственных нейронных сетей.
Совет 9: оттачивайте свои общие навыки
Вы уже знаете обо всем, что необходимо для работы с искусственным интеллектом. Итак, пришло время отточить свои навыки, выполнив несколько практических заданий. Чтобы улучшить и обогатить свои навыки, вы можете многое сделать, например пройти стажировку или посетить конференцию по искусственному интеллекту и машинному обучению. Кроме того, вы можете присоединиться к GitHub, чтобы попрактиковаться в текущих проектах машинного обучения. Вам будет полезно устроиться на работу по машинному обучению.
Советы 10: освежите свои статистические навыки
Если вы ищете работу в области искусственного интеллекта, вам необходимо правильно знать статистику, чтобы понимать важные алгоритмы. Существует множество популярных алгоритмов, основанных на статистических теоремах, таких как скрытые марковские модели (HMM), гауссовские модели смеси, наивный байесовский метод и т. Д.
Однако модели машинного обучения обнаруживают закономерности из огромного количества информации. Чтобы построить карьеру в области искусственного интеллекта, вы должны глубоко знать статистические доказательства и теоремы, чтобы эффективно извлекать информацию из данных. Понимание статистических методов поможет вам стать профессионалом в области искусственного интеллекта.
Советы 11: освежите свои математические навыки
Математика очень важна для проектов машинного обучения и искусственного интеллекта. Итак, любой, кто хочет начать свою карьеру в машинном обучении, должен знать математические правила и методы. Сильные математические навыки помогут вам эффективно решать задачи программирования. Также это поможет вам создать логику в вашей программе.
Мы предложим вам выучить математику и хорошо потренироваться. Вам необходимо обновить свои математические знания, такие как алгебра, исчисление, матрицы, векторы и функции. Итак, пересматривайте свои математические знания снова и снова.
Советы 12: разработайте собственный проект ИИ
Вы уже получили теоретические знания об искусственном интеллекте. Пришло время применить свои знания. Чтобы применить свои навыки, вам нужно разработать проект машинного обучения. Вы можете разработать небольшой проект или разработать текущий проект на GitHub. Разрабатывая проект искусственного интеллекта, вы можете проверить свои собственные способности.
Совет 13: читайте книги по искусственному интеллекту и машинному обучению
Все мы знаем, что чтение книги - один из лучших способов обучения. Мы можем обогатить наши знания, читая книги. Кроме того, книги позволяют нам разбираться в сложных вещах. Итак, если вы заинтересованы в построении своей карьеры в области искусственного интеллекта, мы предложим вам прочитать несколько книг по искусственному интеллекту. Здесь мы перечислили одни из лучших книг по искусственному интеллекту и машинному обучению.
Совет 14: смотрите видео на YouTube
В современную эпоху есть несколько источников обучения. Чтобы сделать успешную карьеру в области искусственного интеллекта, следующие советы или предложения для вас - учиться из каждого источника. В настоящее время существует очень много стандартных YouTube-каналов и видеороликов об искусственном интеллекте.
Здесь мы перечислили некоторые из них: Google Cloud Platform, Deeplearning.AI, Сирадж Раваль, Data School и многие другие. Посмотрите эти видео и узнайте об искусственном интеллекте и машинном обучении.
Советы 15: просматривайте блоги об ИИ
Другой способ современного обучения - чтение блогов. Если вы хотите устроиться на работу в сфере машинного обучения или искусственного интеллекта, вы должны пройти через блоги по ИИ. Читая статьи в блогах, вы можете узнать о многих передовых методах. Здесь мы перечислили несколько блогов: Open AI, Machine Learning Mastery, MIT AI News, Chatbots Life и многие другие.
Советы 16: узнайте об обязанностях инженеров ИИ
Я думаю, что прежде чем начинать какую-либо карьеру, каждый должен знать основные обязанности и цели этой карьеры. Это слишком важно, потому что вы можете проверить себя, интересно вам или нет. Более того, вы будете более заинтересованы после того, как узнаете обязанности, так как вы вкладываете свое время в изучение необходимых навыков.
Специалист в области ИИ должен знать, как реализовывать алгоритмы и как их оценивать, поскольку он отвечает за исследования в области искусственного интеллекта и проекты машинного обучения. Он также должен знать о интеллектуальном анализе данных, разработке программного обеспечения и конвейере данных. Чтобы начать свою карьеру в области искусственного интеллекта, он должен знать, как проектировать, разрабатывать и поддерживать модели искусственного интеллекта и машинного обучения.
Советы 17: узнайте о методах предварительной обработки данных
Предварительная обработка данных - это первый шаг в разработке любого проекта машинного обучения. Поскольку данные собираются из разных источников, значит, их нужно очищать. Это метод преобразования необработанных данных в желаемый формат. Чтобы получить работу по машинному обучению, вы должны глубоко знать технику предварительной обработки данных.
Советы 18: узнайте о распределенных вычислениях
Распределенные вычисления - важная тема для искусственного интеллекта и машинного обучения. Потому что почти для всех проектов машинного обучения требуются сложные и большие наборы данных; иногда их трудно обработать на одной машине. Таким образом, профессионалу в области ИИ необходимо знать распределенные вычисления для обработки больших наборов данных в кластере.
Советы 19: узнайте о вероятности
Вероятность - еще одна важная тема для построения карьеры в области искусственного интеллекта. Для любой модели классификации машинного обучения вам нужна вероятность. Чтобы разработать точное приложение, вы должны более критически относиться к своей логике и более точно писать код. Вы можете добиться этого, только если хорошо разбираетесь в математике и статистике.
Советы 20: знайте о возможностях карьерного роста
В настоящее время карьера искусственного интеллекта - одна из самых требовательных и модных профессий. Определенно, у него светлое будущее в ближайшие годы. Практически все инновационные компании пытаются внедрить машинное обучение и искусственный интеллект в свой бизнес. Поэтому, прежде чем начать карьеру в области искусственного интеллекта, вы должны знать о перспективах работы.
Конечные мысли
Искусственный интеллект (ИИ) открывает отличные возможности для карьерного роста. Итак, чтобы сделать карьеру в области искусственного интеллекта, нужно прежде всего обладать отличными навыками программирования. Если вы достаточно хороши в программировании, тогда вам следует пойти на онлайн-курс, где вы можете изучить основные термины. И тогда вы должны постепенно двигаться дальше. Вы всегда должны быть в курсе последних событий в этой передовой области и о том, как ИИ меняет рабочее место. Тем не менее, у этой развивающейся области есть потрясающие перспективы трудоустройства. Работая в этом секторе, вы можете получать приличную зарплату. Но помните, что вам нужна страсть, чтобы узнать что-то новое.
Если у вас есть предложения или вопросы, оставьте комментарий в нашем разделе комментариев. Кроме того, если вам понравилась эта статья, вы можете поделиться ею с друзьями и семьей через социальные сети. Следите за обновлениями.
