Phenquestions
Тренутно је вештачка интелигенција (АИ) пооштрила своју позицију у индустрији. Циљ или циљ ове иновативне технологије је трансформисање људских ресурса у снагу машине. АИ развија бежичну машину, аутоматску машину или роботску машину која може да мисли, делује или перципира као човек. У наредној години АИ ће својим способностима предводити свет вођен технологијом. Дакле, студенти би требало да науче вештачку интелигенцију, машинско учење, дубоко учење, неуронске мреже и још много тога врхунског тренда и технологије за изградњу своје АИ каријере. Не чуди да ће у наредној години бити отворено неколико радних места за вештачку интелигенцију или машинско учење.
Савети за стварање каријере у вештачкој интелигенцији
Подручје вештачке интелигенције и машинског учења има сјајне изгледе за каријеру са високом платом. Па, како неко започети своју каријеру у вештачкој интелигенцији? У овом чланку бавимо се овим питањем и преносимо 20 корисних савета за успешну каријеру у вештачкој интелигенцији. Каријера у вештачкој интелигенцији захтева стрпљење и знање да би се носила са надограђивањем термина и технологија.
Савети 1: Образовни захтеви
Да бисте започели каријеру у вештачкој интелигенцији и машинском учењу, потребно је основно знање рачунарства. Дипломирани инжењер рачунарства и инжењерства, Б.За почетни ниво су потребне рачунарске науке и вештачка интелигенција или роботика. Ако сте научник-истраживач или програмер софтвера, лако можете да пређете на вештачку интелигенцију. Али морате знати о роботици, вештачкој интелигенцији и машинском учењу.
Савети 2: Унапредите своје вештине
Вештачка интелигенција није ништа посебно; то је само систем заснован на рачунару који може имитирати људски мозак или интелигенцију. Тренутно постоје две врсте вештачке интелигенције: јака АИ и слаба АИ. Јаки АИ обављају сложене функције од слабих АИ. Они извршавају задатак без људских смерница или помоћи. Они опонашају људску спознају. С друге стране, слаби АИ обављају одређени задатак.
Дакле, да бисте изградили своју АИ каријеру, требало би да побољшате различите нивое вештина као што су обрада природног језика (НЛП), дубоко учење, онтологија, математика, статистика, представљање и образложење знања (КР), семантичко препознавање образаца, неуронска мрежа ( НН), претходна обрада података, графика, роботика, теорија когнитивних наука, физика и дизајн алгоритама.
Савети 3: Научите програмске језике
Ако желите да развијете своју каријеру у машинском учењу (МЛ) или вештачкој интелигенцији (АИ), онда морате бити добар програмер. Морате врло добро знати синтаксу програмског језика. Програмски језик је скуп упутстава. За развој пројекта вештачке интелигенције или машинског учења користи се неколико програмских језика.
Као пример, Р, Питхон, Јава, ЈаваСцрипт, Сцала, Пролог, ЛИСП, Ц ++ и тако даље. Међу њима је Питхон најпопуларнији и једноставан за коришћење програмски језик за вештачке апликације и апликације за машинско учење. Његову једноставну синтаксу је лако научити и применити. Такође, његови пакети и библиотеке минимизирају употребу кода.
Савети 4: Знајте о алатима и оквирима
Морате користити алате и оквире за развој било ког пројекта машинског учења и вештачке интелигенције. Као почетник, морате имати идеју о томе какве се алате користе за развој пројекта вештачке интелигенције. Доступно је неколико алата и оквира као што су ТенсорФлов, ПиТорцх, Цаффе, НумПи, Тхеано, Мицрософт Цогнитиве Тоолкит (ЦНТК), СциПи, Керас, Спарк МлЛиб, Апацхе МКСНет и многи други.
Ако сте заинтересовани за изградњу каријере у вештачкој интелигенцији или тражите посао вештачке интелигенције, тада бисте требали знати који ће оквир или алат учинити ваш код лаким за примену.
Савети 5: Урадите онлајн курс за учење АИ и МЛ
Да ли вас занима машинско учење или посао вештачке интелигенције? Затим морате похађати онлајн курс. Зашто? Онлајн курс ће вам помоћи да научите код куће без икаквих трошкова. Изложили смо неке од најбољих курсева машинског учења који су доступни на мрежи. Ови онлајн курсеви ће вам помоћи да ефикасно и ефикасно развијете свој пројекат вештачке интелигенције. Ови курсеви покривају основно напредовање. Дакле, схватите жељени курс.
Савети 6: Освежите своје алгоритме
Алгоритам је пресудан део машинског учења и вештачке интелигенције. Дакле, ако сте заинтересовани за посао вештачке интелигенције или посао машинског учења, онда бисте требали врло добро разумети алгоритме. Постоји неколико алгоритама, а сваки алгоритам је веома важан за развој било ког пројекта машинског учења.
Сваки алгоритам се разликује један од другог. Неки су основни и лаки алгоритми, док су неки напредни и сложени. Овде смо истакли неке: Линеарна регресија, Векторска машина за подршку (СВМ), Наивни довиђења, Стабло одлучивања, К-средства, К-најближи сусед (КНН), Градиент Десцент и многи други. Такође можете прочитати наш претходни чланак: Алгоритми интелигенције и машинског учења, методе и технике.
Савети 7: Знајте о библиотеци машинског учења
Ако тражите посао вештачке интелигенције, тада морате знати како да користите библиотеку машинског учења за развој пројекта машинског учења. Доступно је неколико библиотека за машинско учење за било који програмски језик. Међу њима су ТенсорФлов и сцикит-леарн најчешће коришћена библиотека за машинско учење. То су ефикасни алати.
Савети 8: Знајте о дубоком учењу
Већ сте знали о основама вештачке интелигенције, алгоритмима и програмском језику, а сада је време да пређете на следеће савете који се дубоко уче. Дубоко учење или дубоко структурирано учење једна је врста машинског учења заснованог на вештачким неуронским мрежама.
Савети 9: усавршите свеукупне вештине
Већ сте знали за све неопходне ствари потребне за добијање посла у вештачкој интелигенцији. Дакле, време је да усавршите своје вештине радећи неке практичне задатке. Да бисте побољшали и обогатили своје вештине, можете да радите многе ствари попут праксе или да присуствујете конференцији о интелигенцији и машинском учењу. Такође, можете се придружити ГитХуб-у да бисте вежбали текуће пројекте машинског учења. Било би вам корисно да се запослите у машинском учењу.
Савети 10: Прочистите статистичке вештине
Ако тражите посао вештачке интелигенције, морате правилно знати статистику да бисте разумели критичне алгоритме. Постоје многи популарни алгоритми засновани на статистичким теоремама као што су Скривени Марковљеви модели (ХММ), Гаусови модели смеша, Наивни Баиес и тако даље.
Међутим, модели машинског учења откривају обрасце из огромне количине информација. Да бисте изградили своју АИ каријеру, морате дубоко знати статистичке доказе и теореме да бисте ефикасно извукли увиде из података. Разумевање статистичких метода помаже вам да постанете професионалац у области интелигенције.
Савети 11: Освежите своје математичке вештине
Математика је веома важна за пројекте машинског учења и вештачке интелигенције. Дакле, свако ко жели да започне своју каријеру у машинском учењу, мора да зна математичка правила и технике. Јаке математичке вештине помажу вам да ефикасно решавате проблеме програмирања. Такође, то ће вам помоћи да креирате логику у свом програму.
Предложићемо вам да врло добро научите математику и вежбате. Морате освежити своје математичко знање попут алгебре, рачуна, матрица, вектора и функција. Дакле, ревидирајте своје математичко знање изнова и изнова.
Савети 12: Развијте сопствени АИ пројекат
Већ сте стекли теоријско знање о вештачкој интелигенцији. Сада је време да примените своје знање. Да бисте применили своје вештине, морате да развијете пројекат машинског учења. Можете развити мали пројекат или можете развити текући пројекат ГитХуб-а. Развојем пројекта вештачке интелигенције можете испитати сопствене способности.
Савети 13: Читајте АИ и МЛ књиге
Сви знамо да је књига за читање један од најбољих начина учења. Своје знање можемо обогатити читањем књига. Такође, књиге нам омогућавају да разумемо шкакљиве ствари. Дакле, ако сте заинтересовани за изградњу каријере у вештачкој интелигенцији, предложићемо вам да прочитате неколико књига о вештачкој интелигенцији. Овде смо навели неке од најбољих књига о вештачкој интелигенцији и машинском учењу.
Савети 14: Погледајте ИоуТубе видео записе
У овој модерној ери постоји више извора учења. Да бисте направили успешну каријеру у вештачкој интелигенцији, следећи савети или предлози су вам да учите из сваког појединог извора. Тренутно постоји толико много стандардних ИоуТубе канала и видео записа о вештачкој интелигенцији.
Овде смо навели неке за вас: Гоогле Цлоуд Платформ, Дееплеарнинг.АИ, Сирај Равал, школа података и многи други. Погледајте ове видео записе и научите о вештачкој интелигенцији и машинском учењу.
Савети 15: Прегледајте АИ блогове
Други начин модерног учења је читање блогова. Ако сте заинтересовани за посао машинског учења или вештачке интелигенције, морате проћи блогове о АИ. Читајући чланке на блогу, можете знати многе најсавременије технике. Овде смо навели неке блогове: Опен АИ, Мастери Леарнинг Мастери, МИТ АИ Невс, Цхатботс Лифе и многи други.
Савети 16: Сазнајте више о одговорностима АИ инжењера
Пре него што започнем било коју каријеру, мислим да би сви требало да знају примарне одговорности и циљеве ове каријере. Превише је важно јер можете сами да се испитате да ли сте заинтересовани или не. Штавише, бићете заинтересованији након познавања одговорности, јер своје време улажете у учење потребних вештина.
Стручњак за уметничку интелигенцију мора знати како применити алгоритме и како их проценити, јер је одговоран за истраживање пројеката вештачке интелигенције и машинског учења. Такође би требало да зна о рударству података, дизајну софтвера и цевоводу података. Да би започео своју АИ каријеру, мора да зна како да дизајнира, развија и одржава вештачку интелигенцију и моделе машинског учења.
Савети 17: Сазнајте више о техникама предобраде података
Претходна обрада података први је корак за развој било ког пројекта машинског учења. Како се подаци прикупљају из различитих извора, тако их треба и очистити. Његова техника претварања сирових података у жељени формат. Да бисте добили посао машинског учења, морате дубоко познавати технику претходне обраде података.
Савети 18: Сазнајте више о дистрибуираном рачунарству
Дистрибуирано рачунање је важна тема за вештачку интелигенцију и машинско учење. Јер за скоро све пројекте машинског учења потребни су сложени и обимни скупови података; понекад их је тешко обрадити помоћу једне машине. Дакле, стручњак за интелигенцију треба да познаје дистрибуирано рачунање да би обрађивао велике скупове података кроз кластер.
Савети 19: Сазнајте више о вероватноћи
Вероватноћа је још једна важна тема за изградњу АИ каријере. За било који модел класификације машинског учења потребна вам је вероватноћа. Да бисте развили тачну апликацију, морате критичније да размишљате о својој логици и тачније морате да напишете свој код. То можете постићи само ако се добро бавите математиком и статистиком.
Савети 20: Знајте о могућностима за каријеру
Данас је АИ каријера једна од најзахтевнијих и најмодернијих каријера. Дефинитивно, има светлу будућност у наредним годинама. Готово све иновативне компаније покушавају да у своје пословање уграде машинско учење и вештачку интелигенцију. Дакле, пре него што започнете каријеру у вештачкој интелигенцији, морате знати о изгледима за посао.
Завршавајући мисли
Вештачка интелигенција (АИ) има одличне могућности за каријеру. Дакле, да би се успоставила АИ каријера, прво треба имати одличне програмске вештине. Ако сте довољно добри у програмирању, требало би да пођете на онлајн курс на којем можете научити основне појмове. А онда би требало да идете постепено. Увек треба да се информишете о најновијим догађајима из овог најсавременијег поља и како АИ мења радно место. Међутим, ово новонастало поље има огромне изгледе за посао. Лепу плату можете добити радећи у овом сектору. Али треба имати на уму да вам је потребна страст да бисте научили нешто ново.
Ако имате било какве сугестије или питања, оставите коментар у нашем одељку за коментаре. Такође, ако вам се свиђа овај чланак, можете га делити са пријатељима и породицом путем друштвених мрежа. Будите у току.
