Phenquestions
Trenutno je umjetna inteligencija (AI) učvrstila svoju poziciju u industriji. Cilj ili cilj ove inovativne tehnologije je pretvoriti ljudske resurse u snagu stroja. AI razvija bežični stroj, automatski stroj ili robotski stroj koji mogu razmišljati, djelovati ili percipirati kao ljudsko biće. U nadolazećoj godini AI će svojim sposobnostima predvoditi svijet vođen tehnologijom. Dakle, studenti bi trebali naučiti umjetnu inteligenciju, strojno učenje, duboko učenje, neuronske mreže i još mnogo toga vrhunskog trenda i tehnologije za izgradnju svoje AI karijere. Ne čudi da će u narednoj godini biti nekoliko otvorenih radnih mjesta za umjetnu inteligenciju ili strojno učenje.
Savjeti za stvaranje karijere u umjetnoj inteligenciji
Područje umjetne inteligencije i strojnog učenja ima velike izglede za karijeru s visokom plaćom. Pa, kako započeti svoju karijeru u umjetnoj inteligenciji? U ovom ćemo se članku pozabaviti ovim pitanjem i prenijeti 20 korisnih savjeta za uspješnu karijeru u umjetnoj inteligenciji. Karijera u umjetnoj inteligenciji zahtijeva strpljenje i znanje da bi se nosila s nadogradnjom pojmova i tehnologija.
Savjeti 1: Obrazovni zahtjevi
Da biste započeli karijeru u umjetnoj inteligenciji i strojnom učenju, potrebno je osnovno znanje informatike. Diplomirani inženjer računarstva i inženjerstva, B.Za početnu razinu potrebna je tehnologija iz računalnih znanosti i umjetne inteligencije ili robotike. Ako ste znanstvenik ili programer, lako se možete prebaciti na umjetnu inteligenciju. Ali morate znati o robotici, umjetnoj inteligenciji i strojnom učenju.
Savjeti 2: Poboljšajte svoje vještine
Umjetna inteligencija nije ništa posebno; to je samo računalni sustav koji može oponašati ljudski mozak ili inteligenciju. Trenutno postoje dvije vrste umjetne inteligencije: jaka AI i slaba AI. Jaki AI izvršavaju složene funkcije od slabih AI. Oni izvršavaju zadatak bez ljudskih smjernica ili pomoći. Oponašaju ljudsku spoznaju. S druge strane, slabi AI izvršavaju određeni zadatak.
Dakle, da biste izgradili svoju AI karijeru, trebali biste poboljšati različite razine vještina poput obrade prirodnog jezika (NLP), dubokog učenja, ontologije, matematike, statistike, predstavljanja i obrazloženja znanja (KR), semantičkog prepoznavanja uzoraka, neuronske mreže ( NN), predobrada podataka, grafika, robotika, teorija kognitivnih znanosti, fizika i dizajn algoritama.
Savjeti 3: Naučite programske jezike
Ako želite razviti svoju karijeru u strojnom učenju (ML) ili umjetnoj inteligenciji (AI), onda morate biti dobar programer. Morate vrlo dobro znati sintaksu programskog jezika. Programski jezik je skup uputa. Za razvoj projekta umjetne inteligencije ili strojnog učenja koristi se nekoliko programskih jezika.
Kao primjer, R, Python, Java, JavaScript, Scala, Prolog, LISP, C ++ i tako dalje. Među njima je Python najpopularniji i najjednostavniji programski jezik za umjetno i strojno učenje. Njegovu jednostavnu sintaksu lako je naučiti i implementirati. Također, njegovi paketi i knjižnice smanjuju upotrebu koda.
Savjeti 4: Znajte o alatima i okvirima
Treba razviti alate i okvire za razvoj bilo kojeg projekta strojnog učenja i umjetne inteligencije. Kao početnik, morate imati ideju o tome kakvi se alati koriste za razvoj projekta umjetne inteligencije. Dostupno je nekoliko alata i okvira poput TensorFlow, PyTorch, Caffe, NumPy, Theano, Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK), SciPy, Keras, Spark MlLib, Apache MXNet i mnogi drugi.
Ako ste zainteresirani za izgradnju karijere u umjetnoj inteligenciji ili tražite posao umjetne inteligencije, tada biste trebali znati koji će okvir ili alat vaš kod učiniti jednostavnim za primjenu.
Savjeti 5: Odradite mrežni tečaj za učenje AI i ML
Zanima li vas strojno učenje ili posao umjetne inteligencije? Zatim morate proći internetski tečaj. Zašto? Internetski tečaj pomoći će vam da naučite kod kuće bez ikakvih troškova. Iznijeli smo neke od najboljih tečajeva strojnog učenja koji su dostupni na mreži. Ovi internetski tečajevi pomoći će vam da svoj projekt umjetne inteligencije razvijete uspješno i uspješno. Ovi tečajevi pokrivaju osnovno napredovanje. Dakle, shvatite željeni tečaj.
Savjeti 6: Osvježite svoje algoritme
Algoritam je presudan dio strojnog učenja i umjetne inteligencije. Dakle, ako ste zainteresirani za posao umjetne inteligencije ili posao strojnog učenja, trebali biste vrlo dobro razumjeti algoritme. Postoji nekoliko algoritama, a svaki algoritam je vrlo važan za razvoj bilo kojeg projekta strojnog učenja.
Svaki algoritam se razlikuje jedan od drugog. Neki su osnovni i jednostavni algoritmi, dok su neki napredni i složeni. Ovdje smo iznijeli neke: Linearna regresija, Podržavajući vektorski stroj (SVM), Naivni pozdrav, Stablo odlučivanja, K-sredstva, K-najbliži susjed (KNN), Gradijentni spust i mnogi drugi. Također možete pročitati naš prethodni članak: AI i algoritmi strojnog učenja, metode i tehnike.
Savjeti 7: Znajte o knjižnici strojnog učenja
Ako tražite posao s umjetnom inteligencijom, tada morate znati koristiti knjižnicu strojnog učenja za razvoj projekta strojnog učenja. Postoji nekoliko knjižnica strojnog učenja dostupnih za bilo koji programski jezik. Među njima su TensorFlow i scikit-learn najčešće korištena knjižnica strojnog učenja. To su učinkoviti alati.
Savjeti 8: Znajte o dubokom učenju
Već ste znali o osnovama umjetne inteligencije, algoritmima i programskom jeziku, a sada je vrijeme da prijeđete na sljedeće savjete koji se duboko uče. Dubinsko učenje ili duboko strukturirano učenje jedna je vrsta strojnog učenja zasnovanog na umjetnim neuronskim mrežama.
Savjeti 9: usavršite svoje cjelokupne vještine
Već ste znali za sve potrebne stvari potrebne za dobivanje posla s umjetnom inteligencijom. Dakle, vrijeme je da usavršite svoje vještine radeći neke praktične zadatke. Da biste poboljšali i obogatili svoje vještine, možete raditi mnoge stvari poput prakse ili odslušati konferenciju o umjetnom inteligenciji i strojnom učenju. Također, možete se pridružiti GitHubu da biste vježbali tekuće projekte strojnog učenja. Bilo bi vam korisno da dobijete posao strojnog učenja.
Savjeti 10: Popravite svoje statističke vještine
Ako tražite posao s umjetnom inteligencijom, morate pravilno poznavati statistiku da biste razumjeli kritične algoritme. Postoje mnogi popularni algoritmi koji se temelje na statističkim teoremima kao što su Skriveni Markovljevi modeli (HMM), Gaussovi modeli smjese, Naivni Bayes i tako dalje.
Međutim, modeli strojnog učenja otkrivaju obrasce iz ogromne količine informacija. Da biste izgradili svoju AI karijeru, morate duboko poznavati statističke dokaze i teoreme da biste učinkovito izvukli uvide iz podataka. Razumijevanje statističkih metoda pomaže vam da postanete AI profesionalac.
Savjeti 11: Osvježite svoje matematičke vještine
Matematika je vrlo važna za projekte strojnog učenja i umjetne inteligencije. Dakle, onaj tko želi započeti svoju karijeru u strojnom učenju, mora znati matematička pravila i tehnike. Snažne matematičke vještine pomažu vam u učinkovitom rješavanju programskih problema. Također, pomoći će vam u stvaranju logike u vašem programu.
Predložit ćemo vam da vrlo dobro naučite matematiku i vježbate. Morate osvježiti svoje matematičko znanje poput algebre, računa, matrica, vektora i funkcija. Dakle, revidirajte svoje matematičko znanje iznova i iznova.
Savjeti 12: Razvijte vlastiti AI projekt
Već ste stekli teorijsko znanje o umjetnoj inteligenciji. Sada je vrijeme da primijenite svoje znanje. Da biste primijenili svoje vještine, morate razviti projekt strojnog učenja. Možete razviti mali projekt ili možete razviti tekući projekt GitHub-a. Razvojem projekta umjetne inteligencije možete ispitati vlastite sposobnosti.
Savjeti 13: Pročitajte AI i ML knjige
Svi znamo da je lektira jedan od najboljih načina učenja. Svoje znanje možemo obogatiti čitanjem knjiga. Također, knjige nam omogućuju razumijevanje nezgodnih stvari. Dakle, ako ste zainteresirani za izgradnju karijere u umjetnoj inteligenciji, predložit ćemo vam da pročitate nekoliko knjiga o umjetnoj inteligenciji. Ovdje smo nabrojali neke od najboljih knjiga o umjetnoj inteligenciji i strojnom učenju.
Savjeti 14: Pogledajte YouTube videozapise
U ovom modernom dobu postoji više izvora učenja. Da biste napravili uspješnu karijeru u umjetnoj inteligenciji, sljedeći su vam savjeti ili prijedlozi učite iz svakog pojedinog izvora. Trenutno postoji toliko mnogo standardnih YouTube kanala i videozapisa o umjetnoj inteligenciji.
Ovdje smo naveli neke za vas: Google Cloud Platform, Deeplearning.AI, Siraj Raval, Data School i mnogi drugi. Pogledajte ove videozapise i naučite o umjetnoj inteligenciji i strojnom učenju.
Savjeti 15: Prođite kroz AI blogove
Drugi način modernog učenja je čitanje blogova. Ako ste zainteresirani za posao strojnog učenja ili umjetne inteligencije, tada morate proći kroz AI blogove. Čitajući članke na blogu možete znati mnoge najnovije tehnike. Ovdje smo naveli neke blogove: Open AI, Svladavanje strojnog učenja, MIT AI News, Chatbots Life i mnogi drugi.
Savjeti 16: Saznajte više o odgovornostima inženjera umjetne inteligencije
Prije početka bilo koje karijere, mislim da bi svi trebali znati primarne odgovornosti i ciljeve ove karijere. Previše je važno jer se možete ispitati jeste li zainteresirani ili ne. Štoviše, bit ćete zainteresiraniji nakon poznavanja odgovornosti jer svoje vrijeme ulažete u učenje potrebnih vještina.
Stručnjak za umjetnu inteligenciju mora znati kako implementirati algoritme i kako ih procijeniti jer je odgovoran za istraživanje projekata umjetne inteligencije i strojnog učenja. Također bi trebao znati o rudarstvu podataka, dizajnu softvera i cjevovodu podataka. Da bi započeo svoju AI karijeru, mora znati dizajnirati, razvijati i održavati modele umjetne inteligencije i strojnog učenja.
Savjeti 17: Saznajte više o tehnikama predobrade podataka
Prethodna obrada podataka prvi je korak za razvijanje bilo kojeg projekta strojnog učenja. Kako se podaci prikupljaju iz različitih izvora, tako ih treba i očistiti. Njegova je tehnika pretvaranja sirovih podataka u željeni format. Da biste dobili posao strojnog učenja, morate duboko poznavati tehniku prethodne obrade podataka.
Savjeti 18: Saznajte više o distribuiranom računanju
Distribuirano računanje važna je tema za umjetnu inteligenciju i strojno učenje. Budući da za gotovo sve projekte strojnog učenja trebaju složeni i veliki volumeni skupova podataka; ponekad ih je teško obraditi na jednom stroju. Dakle, stručnjak za inteligenciju mora znati raspodijeljeno računanje za obradu velikih skupova podataka u klasteru.
Savjeti 19: Saznajte više o vjerojatnosti
Vjerojatnost je još jedna važna tema za izgradnju AI karijere. Za bilo koji model klasifikacije strojnog učenja potrebna vam je vjerojatnost. Da biste razvili točnu aplikaciju, morate kritičnije razmišljati o svojoj logici i preciznije napisati svoj kôd. To možete postići samo ako se dobro bavite matematikom i statistikom.
Savjeti 20: Znajte o mogućnostima za karijeru
U današnje vrijeme AI karijera jedna je od najzahtjevnijih i najmodernijih karijera. Svakako, ima svijetlu budućnost u narednim godinama. Gotovo sve inovativne tvrtke pokušavaju uključiti strojno učenje i umjetnu inteligenciju u svoje poslovanje. Dakle, prije nego započnete karijeru u umjetnoj inteligenciji, morate znati o izgledima za posao.
Završavajući misli
Umjetna inteligencija (AI) ima izvrsne mogućnosti za karijeru. Dakle, da bi se uspostavila AI karijera, prvo treba imati izvrsne programske vještine. Ako ste dovoljno dobri u programiranju, trebali biste ići na internetski tečaj na kojem možete naučiti osnovne pojmove. A onda biste trebali postupno ići dalje. Uvijek biste trebali obavještavati o najnovijim događajima iz ovog najmodernijeg polja i kako AI mijenja radno mjesto. Međutim, ovo novonastalo područje ima ogromne izglede za posao. Lijepu plaću možete dobiti radeći u ovom sektoru. Ali trebate imati na umu da vam je potrebna strast da biste naučili nešto novo.
Ako imate prijedloga ili pitanja, ostavite komentar u našem odjeljku za komentare. Također, ako vam se sviđa ovaj članak, možete ga podijeliti s prijateljima i obitelji putem društvenih mreža. Pratite nas.
