Phenquestions
V současné době umělá inteligence (AI) posílila svou pozici v tomto odvětví. Cílem nebo cílem této inovativní technologie je přeměnit lidské zdroje na sílu stroje. AI vyvíjí bezdrátový stroj, automat nebo robotický stroj, který může myslet, jednat nebo vnímat jako lidskou bytost. V nadcházejícím roce povede AI svými schopnostmi nad světem poháněným technologiemi. Studenti by se tedy měli naučit umělou inteligenci, strojové učení, hluboké učení, neuronové sítě a mnohem více špičkových trendů a technologií pro rozvoj své kariéry v oblasti umělé inteligence. Není žádným překvapením, že v nadcházejícím roce bude několik pracovních míst pro umělou inteligenci nebo strojové učení.
Tipy, jak dosáhnout kariéry v umělé inteligenci
Oblast umělé inteligence a strojového učení má díky svému vysokému platu skvělé kariérní vyhlídky. Jak tedy člověk zahájí svou kariéru v oblasti umělé inteligence? V tomto článku se věnujeme této otázce a vyprávíme 20 užitečných tipů pro úspěšnou kariéru v umělé inteligenci pro vaše pohodlí. Kariéra v oblasti umělé inteligence vyžaduje trpělivost a znalosti, aby bylo možné vyrovnat se s upgradováním pojmů a technologií.
Tipy 1: Vzdělávací požadavky
Chcete-li zahájit svou kariéru v oblasti umělé inteligence a strojového učení, jsou nutné základní znalosti výpočetní techniky. Bakalář v oboru výpočetní techniky a inženýrství, B.Pro základní úroveň jsou zapotřebí technologie v oboru výpočetní techniky a umělá inteligence nebo robotika. Pokud jste vědecký pracovník nebo vývojář softwaru, můžete snadno přejít na umělou inteligenci. Musíte však vědět o robotice, umělé inteligenci a strojovém učení.
Tipy 2: Posilte své dovednosti
Umělá inteligence není nic zvláštního; je to jen počítačový systém, který dokáže napodobit lidský mozek nebo inteligenci. V současné době existují dva typy umělé inteligence: silná AI a slabá AI. Silné AI plní složité funkce než slabé AI. Plní úkol bez lidských pokynů nebo pomoci. Napodobují lidské poznání. Na druhou stranu slabé AI plní určitý úkol.
Abyste si vybudovali kariéru v oblasti umělé inteligence, měli byste posílit různé úrovně dovedností, jako je zpracování přirozeného jazyka (NLP), hluboké učení, ontologie, matematické, statistické údaje, znalostní reprezentace a uvažování (KR), sémantika, rozpoznávání vzorů, neurální síť ( NN), předzpracování dat, grafika, robotika, teorie kognitivních věd, fyzika a návrh algoritmu.
Tipy 3: Naučte se programovací jazyky
Pokud chcete rozvíjet svou kariéru v oblasti strojového učení (ML) nebo umělé inteligence (AI), musíte být dobrým programátorem. Musíte velmi dobře znát syntax programovacího jazyka. Programovací jazyk je sada pokynů. K vývoji projektu umělé inteligence nebo strojového učení se používá několik programovacích jazyků.
Jako instance, R, Python, Java, JavaScript, Scala, Prolog, LISP, C ++ atd. Mezi nimi je Python nejpopulárnějším a snadno použitelným programovacím jazykem pro aplikace umělého a strojového učení. Jeho jednoduchá syntaxe se snadno naučí a implementuje. Jeho balíčky a knihovny také minimalizují použití kódu.
Tipy 4: Vědět o nástrojích a rámcích
K vývoji jakéhokoli projektu strojového učení a umělé inteligence je nutné použít nástroje a rámce. Jako začátečník si tedy musíte udělat představu o tom, jaké nástroje se používají k vývoji projektu umělé inteligence. Existuje několik nástrojů a rámců, jako jsou TensorFlow, PyTorch, Caffe, NumPy, Theano, Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK), SciPy, Keras, Spark MlLib, Apache MXNet a mnoho dalších.
Pokud máte zájem o budování své kariéry v oblasti umělé inteligence nebo hledáte zaměstnání v oblasti umělé inteligence, měli byste vědět, který rámec nebo nástroj usnadní implementaci vašeho kódu.
Tipy 5: Udělejte si online kurz pro výuku AI a ML
Máte zájem o práci se strojovým učením nebo umělou inteligencí? Poté musíte absolvovat online kurz. Proč? Online kurz vám pomůže učit se doma bez jakýchkoli nákladů. Navrhli jsme některé z nejlepších kurzů strojového učení, které jsou k dispozici online. Tyto online kurzy vám pomohou efektivně a efektivně rozvíjet váš projekt umělé inteligence. Tyto kurzy pokrývají základní postup. Uchopte tedy požadovaný kurz.
Tipy 6: Obnovte své algoritmy
Algoritmus je klíčovou součástí strojového učení a umělé inteligence. Pokud tedy máte zájem o práci s umělou inteligencí nebo strojové učení, měli byste velmi dobře rozumět algoritmům. Existuje několik algoritmů a každý algoritmus je velmi důležitý pro vývoj jakéhokoli projektu strojového učení.
Každý algoritmus se od sebe liší. Některé jsou základní a snadný algoritmus, zatímco jiné jsou pokročilé a složité. Zde jsme nastínili některé: Lineární regrese, Support Vector Machine (SVM), Naivní Byes, Rozhodovací strom, K-prostředky, K-nejbližší soused (KNN), Gradient Descent a mnoho dalších. Můžete si také přečíst náš předchozí článek: Algoritmy, metody a techniky AI a strojového učení.
Tipy 7: Vědět o knihovně strojového učení
Pokud hledáte práci s umělou inteligencí, musíte vědět, jak používat knihovnu strojového učení pro vývoj projektu strojového učení. Existuje několik knihoven strojového učení pro jakýkoli programovací jazyk. Mezi nimi jsou TensorFlow a scikit-learn nejrozšířenější knihovna strojového učení. Jedná se o efektivní nástroje.
Tipy 8: Know About Deep Learning
Už jste věděli o základech umělé inteligence, algoritmech a programovacím jazyce a nyní je čas přejít k dalším tipům, které jsou hlubokým učením. Hluboké učení nebo hluboké strukturované učení je jeden druh strojového učení založeného na umělých neuronových sítích.
Tipy 9: Zdokonalte své celkové dovednosti
Už jste věděli o všech nezbytných věcech, které jsou potřebné k získání práce s umělou inteligencí. Je tedy čas zdokonalit své dovednosti provedením několika praktických úkolů. Chcete-li zlepšit a obohatit své dovednosti, můžete dělat mnoho věcí, jako je stáž nebo účast na konferenci o AI a strojovém učení. Můžete se také připojit k GitHubu a procvičovat probíhající projekty strojového učení. Bude pro vás užitečné získat práci se strojovým učením.
Tipy 10: Oprášte své statistické dovednosti
Pokud hledáte práci s umělou inteligencí, musíte správně znát statistiky, abyste porozuměli kritickým algoritmům. Existuje mnoho populárních algoritmů založených na statistických větách, jako jsou Hidden Markov Models (HMM), Gaussian Mixture Models, Naïve Bayes atd.
Modely strojového učení však zjišťují vzory z obrovského množství informací. Chcete-li si vybudovat kariéru v oblasti AI, musíte hluboce znát statistické důkazy a věty, abyste mohli efektivně extrahovat poznatky z dat. Pochopení statistických metod vám pomůže stát se profesionálem v oblasti AI.
Tipy 11: Obnovte své matematické dovednosti
Matematika je pro projekty strojového učení a umělé inteligence velmi důležitá. Takže každý, kdo chce zahájit svou kariéru v oblasti strojového učení, musí znát matematická pravidla a techniky. Silné matematické dovednosti vám pomohou efektivně vyřešit problémy s programováním. Také vám pomůže vytvořit logiku ve vašem programu.
Navrhneme vám, abyste se velmi dobře učili matematiku a procvičovali si. Musíte aktualizovat své matematické znalosti, jako je algebra, počet, matice, vektory a funkce. Opakujte tedy své matematické znalosti znovu a znovu.
Tipy 12: Vytvořte si svůj vlastní projekt AI
Již jste získali teoretické znalosti o umělé inteligenci. Nyní je čas uplatnit své znalosti. Chcete-li uplatnit své dovednosti, musíte vyvinout projekt strojového učení. Můžete vyvinout malý projekt nebo můžete vyvinout probíhající projekt GitHub. Vytvořením projektu umělé inteligence můžete prozkoumat své vlastní schopnosti.
Tipy 13: Přečtěte si knihy o AI a ML
Všichni víme, že četba je jedním z nejlepších způsobů učení. Naše znalosti si můžeme obohatit čtením knih. Knihy nám také umožňují porozumět záludným věcem. Pokud tedy máte zájem budovat si svoji kariéru v oblasti umělé inteligence, doporučujeme vám přečíst si několik knih o umělé inteligenci. Zde jsme uvedli některé z nejlepších knih o umělé inteligenci a strojovém učení.
Tipy 14: Sledujte videa z YouTube
V této moderní době existuje několik zdrojů učení. Pro úspěšnou kariéru v oblasti umělé inteligence jsou pro vás další tipy nebo návrhy, které se můžete učit z každého zdroje. V současné době existuje tolik standardních kanálů YouTube a videí o umělé inteligenci.
Zde pro vás uvádíme některé: Google Cloud Platform, Deeplearning.AI, Siraj Raval, Data School a mnoho dalších. Podívejte se na tato videa a dozvíte se více o umělé inteligenci a strojovém učení.
Tipy 15: Projděte si blogy AI
Dalším způsobem moderního učení je čtení blogů. Pokud máte zájem získat práci se strojovým učením nebo umělou inteligencí, musíte projít blogy o AI. Čtením článků v blogu můžete znát mnoho špičkových technik. Zde jsme uvedli několik blogů: Open AI, Machine Learning Mastery, MIT AI News, Chatbots Life a mnoho dalších.
Tipy 16: Další informace o odpovědnosti inženýra AI
Před zahájením jakékoli kariéry si myslím, že by každý měl znát hlavní povinnosti a cíle této kariéry. Je to příliš důležité, protože můžete sami sebe prozkoumat, zda vás to zajímá nebo ne. Poté, co znáte odpovědnosti, vás bude více zajímat, protože investujete svůj čas do osvojování požadovaných dovedností.
Odborník na umělou inteligenci musí vědět, jak implementovat algoritmy a jak je vyhodnocovat, protože je odpovědný za výzkum projektů umělé inteligence a strojového učení. Měl by také vědět o dolování dat, designu softwaru a datovém potrubí. Chcete-li zahájit svou kariéru AI, musí vědět, jak navrhovat, vyvíjet a udržovat modely umělé inteligence a strojového učení.
Tipy 17: Další informace o technikách předběžného zpracování dat
Předběžné zpracování dat je prvním krokem pro vývoj jakéhokoli projektu strojového učení. Protože data jsou shromažďována z různých zdrojů, měla by být vyčištěna. Je to technika transformace nezpracovaných dat do požadovaného formátu. Chcete-li získat úlohu strojového učení, musíte hluboce znát techniku předzpracování dat.
Tipy 18: Další informace o distribuovaných výpočtech
Distribuované výpočty jsou důležitým tématem umělé inteligence a strojového učení. Protože pro téměř všechny projekty strojového učení jsou zapotřebí složité a velké datové sady; někdy je obtížné je zpracovat pomocí jediného stroje. Odborník na umělou inteligenci tedy potřebuje znát distribuované výpočty, aby mohl zpracovávat velké datové sady napříč klastrem.
Tipy 19: Zjistěte více o pravděpodobnosti
Pravděpodobnost je dalším důležitým tématem budování kariéry AI. Pro jakýkoli model klasifikace strojového učení potřebujete pravděpodobnost. Aby bylo možné vyvinout přesnou aplikaci, musíte o své logice myslet kritičtěji a svůj kód musíte psát přesněji. Toho lze dosáhnout, pouze pokud jste dobří v matematice a statistice.
Tipy 20: Vědět o kariérních příležitostech
V dnešní době je kariéra umělé inteligence jednou z nejnáročnějších a nejmodernějších profesí. V nadcházejících letech má rozhodně jasnou budoucnost. Téměř všechny inovativní společnosti se snaží začlenit do svého podnikání strojové učení a umělou inteligenci. Než tedy začnete svou kariéru v oblasti umělé inteligence, musíte vědět o vyhlídce na zaměstnání.
Končící myšlenky
Umělá inteligence (AI) má vynikající kariérní příležitosti. Abyste mohli zahájit kariéru v oblasti umělé inteligence, musíte nejprve mít vynikající programátorské dovednosti. Pokud jste dostatečně dobří v programování, měli byste jít na online kurz, kde se můžete naučit základní pojmy. A pak byste měli postupovat postupně. Měli byste vždy informovat o nejnovějších událostech v tomto špičkovém oboru a o tom, jak AI mění pracoviště. Tato rozvíjející se oblast má však ohromný výhled na pracovní místa. Při práci v tomto sektoru můžete získat hezký plat. Měli byste však mít na paměti, že potřebujete vášeň naučit se něco nového.
Pokud máte nějaké návrhy nebo dotazy, zanechte prosím komentář v naší sekci komentářů. Pokud se vám tento článek také líbí, můžete jej sdílet se svými přáteli a rodinou prostřednictvím sociálních médií. Zůstaňte naladěni.
