Phenquestions
For tiden har kunstig intelligens (AI) strammet opp sin posisjon i bransjen. Målet eller målet med denne innovative teknologien er å transformere menneskelige ressurser til maskinens kraft. AI utvikler trådløs maskin, automatisk maskin eller robotmaskin som kan tenke, handle eller oppfatte som et menneske. I det kommende året vil AI lede over den teknologidrevne verdenen med sin evne. Så studenter bør lære kunstig intelligens, maskinlæring, dyp læring, nevrale nettverk og mye mer banebrytende trend og teknologi for å bygge opp sine AI-karrierer. Det er ingen overraskelse at det vil være flere ledige stillinger for kunstig intelligens eller maskinlæring det kommende året.
Tips for å gjøre karriere innen kunstig intelligens
Feltet kunstig intelligens og maskinlæring har en god karrieremulighet med sin høye lønn. Så hvordan starter man karrieren innen kunstig intelligens? I denne artikkelen tar vi opp dette spørsmålet og forteller 20 nyttige tips for å gjøre en vellykket karriere innen kunstig intelligens for din bekvemmelighet. En karriere innen kunstig intelligens krever tålmodighet og kunnskap for å takle oppgradering av vilkår og teknologier.
Tips 1: Opplæringskrav
For å starte karrieren din innen kunstig intelligens og maskinlæring kreves det grunnleggende kunnskap innen informatikk. En bachelor i informatikk, B.Teknologi innen informatikk og kunstig intelligens, eller robotteknologi, er nødvendig for å begynne på nivået. Hvis du er forsker eller programvareutvikler, kan du enkelt bytte til kunstig intelligens. Men du må vite om robotikk, kunstig intelligens og maskinlæring.
Tips 2: Øk ferdighetene dine
Kunstig intelligens er ikke noe spesielt; det er bare et datamaskibasert system som kan etterligne den menneskelige hjerne eller intelligens. For tiden er det to typer kunstig intelligens: sterk AI og svak AI. De sterke AI-ene utfører komplekse funksjoner enn svake AI-er. De utfører en oppgave uten menneskelige retningslinjer eller hjelp. De etterligner menneskelig kognisjon. På den annen side utfører svake AI-er en bestemt oppgave.
Så for å bygge opp din AI-karriere, bør du øke forskjellige ferdighetsnivåer som naturlig språkbehandling (NLP), dyp læring, ontologi, matematisk, statistisk, kunnskapsrepresentasjon og resonnement (KR), semantisk, mønstergjenkjenning, nevrale nettverk ( NN), databehandling, grafikk, robotikk, kognitiv vitenskapsteori, fysikk og algoritmedesign.
Tips 3: Lær programmeringsspråk
Hvis du vil utvikle din karriere innen maskinlæring (ML) eller kunstig intelligens (AI), må du være en god programmerer. Du må kjenne syntaksen til et programmeringsspråk veldig godt. Et programmeringsspråk er et sett med instruksjoner. For å utvikle et kunstig intelligens- eller maskinlæringsprosjekt, brukes flere programmeringsspråk.
Som et eksempel, R, Python, Java, JavaScript, Scala, Prolog, LISP, C ++, og så videre. Blant disse er Python det mest populære og brukervennlige programmeringsspråket for kunstige og maskinlæringsapplikasjoner. Den enkle syntaksen er lett å lære og implementere. Dessuten minimerer pakkene og bibliotekene bruken av kode.
Tips 4: Kjenn til verktøy og rammeverk
Man må ha verktøy og rammer for å utvikle ethvert maskinlærings- og kunstig intelligensprosjekt. Så som nybegynner må du ha en ide om hva slags verktøy som brukes til å utvikle et kunstig intelligensprosjekt. Det er flere verktøy og rammer er tilgjengelige som TensorFlow, PyTorch, Caffe, NumPy, Theano, Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK), SciPy, Keras, Spark MlLib, Apache MXNet og mange flere.
Hvis du er interessert i å bygge opp din karriere innen kunstig intelligens eller søker etter en kunstig intelligensjobb, bør du vite hvilket rammeverk eller verktøy som vil gjøre koden din enkel å implementere.
Tips 5: Gjør et online kurs for å lære AI og ML
Er du interessert i en maskinlærings- eller kunstig intelligensjobb? Da må du gå på et online kurs. Hvorfor? Et online kurs hjelper deg med å lære hjemme uten kostnad. Vi har skissert noen av de beste maskinlæringskursene som er tilgjengelige online. Disse online-kursene vil hjelpe deg med å utvikle kunstig intelligens-prosjektet ditt effektivt og effektivt. Disse kursene dekker grunnleggende for å komme videre. Så, forstå ønsket kurs.
Tips 6: Oppdater algoritmene dine
En algoritme er en avgjørende del av maskinlæring og kunstig intelligens. Så hvis du er interessert i å gjøre en jobb med kunstig intelligens eller en maskinlæringsjobb, bør du forstå algoritmer veldig bra. Det er flere algoritmer, og hver algoritme er veldig viktig for å utvikle et maskinlæringsprosjekt.
Hver algoritme er forskjellig fra hverandre. Noen er enkle algoritmer, mens andre er avanserte og komplekse. Her skisserte vi noen: Lineær regresjon, Support Vector Machine (SVM), Naive Byes, Decision Tree, K-betyr, K-nærmeste nabo (KNN), Gradient Descent, og mange flere. Du kan også lese vår forrige artikkel: AI og maskinlæringsalgoritmer, metoder og teknikker.
Tips 7: Kjenn til maskinlæringsbiblioteket
Hvis du søker etter en kunstig intelligensjobb, må du vite hvordan du bruker et maskinlæringsbibliotek for å utvikle et maskinlæringsprosjekt. Det er flere maskinlæringsbiblioteker tilgjengelig for alle programmeringsspråk. Blant disse er TensorFlow og scikit-learning det mest brukte maskinlæringsbiblioteket. Dette er effektive verktøy.
Tips 8: Vet om dyp læring
Du har allerede kjent om det grunnleggende om kunstig intelligens, algoritmer og programmeringsspråk, og nå er det på tide å gå videre til de neste tipsene som er dyp læring. Dyp læring eller dyp strukturert læring er en slags maskinlæring basert på kunstige nevrale nettverk.
Tips 9: Finpuss dine samlede ferdigheter
Du har allerede kjent om alle nødvendige ting som er nødvendige for å få en kunstig intelligensjobb. Så det er på tide å finpusse ferdighetene dine ved å gjøre noen praktiske oppgaver. For å forbedre og berike dine ferdigheter, kan du gjøre mange ting som om du kan praktisere eller delta på en AI- og maskinlæringskonferanse. Du kan også bli med GitHub for å øve på pågående maskinlæringsprosjekter. Det vil være nyttig for deg å få en maskinlæringsjobb.
Tips 10: Forbedre dine statistiske ferdigheter
Hvis du søker etter en kunstig intelligensjobb, må du ha kunnskap om statistikk for å forstå kritiske algoritmer. Det er mange populære algoritmer basert på statistiske teoremer som Hidden Markov Models (HMM), Gaussian Mixture Models, Naïve Bayes, og så videre.
Imidlertid finner maskinlæringsmodeller ut mønstre fra en enorm mengde informasjon. For å bygge opp AI-karrieren din, må du ha kunnskap om statistiske bevis og teorier for å hente ut innsikt fra data effektivt. Å forstå statistiske metoder hjelper deg å bli en AI-profesjonell.
Tips 11: Oppdater dine matematiske ferdigheter
Matematikk er veldig viktig for maskinlæring og kunstig intelligensprosjekter. Så alle som ønsker å starte sin karriere innen maskinlæring, må måtte kjenne matematiske regler og teknikker. Sterke matematiske ferdigheter hjelper deg med å løse programmeringsproblemer effektivt. Det vil også hjelpe deg med å lage logikk i programmet ditt.
Vi vil foreslå at du lærer matematikk og trener veldig bra. Du må oppdatere din matematiske kunnskap som algebra, kalkulator, matriser, vektorer og funksjoner. Så revider din matematiske kunnskap om og om igjen.
Tips 12: Utvikle ditt eget AI-prosjekt
Allerede har du fått teoretisk kunnskap om kunstig intelligens. Nå er det på tide å bruke kunnskapen din. For å bruke ferdighetene dine, må du utvikle et maskinlæringsprosjekt. Du kan utvikle et lite prosjekt, eller du kan utvikle et pågående prosjekt av GitHub. Ved å utvikle et kunstig intelligensprosjekt kan du undersøke din egen evne.
Tips 13: Les AI- og ML-bøker
Vi vet alle at leseboken er en av de beste måtene å lære på. Vi kan berike vår kunnskap ved å lese bøker. Også bøker lar oss forstå vanskelige ting. Så hvis du er interessert i å bygge opp din karriere innen kunstig intelligens, vil vi foreslå at du leser flere bøker om kunstig intelligens. Her har vi listet opp noen av de beste bøkene om kunstig intelligens og maskinlæring.
Tips 14: Se YouTube-videoer
I denne moderne tid er det flere kilder til læring. For å gjøre en vellykket karriere innen kunstig intelligens, er de neste tipsene eller forslaget for deg å lære av hver eneste kilde. For tiden er det så mange standard YouTube-kanaler og videoer om kunstig intelligens.
Her har vi listet opp noen for deg: Google Cloud Platform, Deeplearning.AI, Siraj Raval, Data School og mange flere. Se disse videoene og lær om kunstig intelligens og maskinlæring.
Tips 15: Gå gjennom AI-blogger
En annen måte å lære moderne på er å lese blogger. Hvis du er interessert i å få en maskinlærings- eller kunstig intelligensjobb, må du gå gjennom AI-blogger. Ved å lese bloggartikler kan du kjenne til mange banebrytende teknikker. Her listet vi opp noen blogger: Open AI, Machine Learning Mastery, MIT AI News, Chatbots Life og mange flere.
Tips 16: Lær om AI-ingeniørs ansvar
Før jeg starter en karriere, tror jeg at alle burde vite det primære ansvaret og målene for denne karrieren. Det er for viktig fordi du kan undersøke deg selv om du er interessert eller ikke. Videre vil du være mer interessert etter å ha kjent ansvaret siden du investerer tiden din i å lære deg de nødvendige ferdighetene.
En AI-profesjonell må ha å vite hvordan man implementerer algoritmer og hvordan man kan evaluere dem, siden han er ansvarlig for forskning på kunstig intelligens og maskinlæringsprosjekter. Han burde også vite om datautvinning, programvaredesign og datarørledning. For å starte sin AI-karriere må han vite hvordan han kan designe, utvikle og vedlikeholde kunstig intelligens og maskinlæringsmodeller.
Tips 17: Lær om databehandlingsteknikker
Databehandling er det første trinnet for å utvikle et maskinlæringsprosjekt. Siden data samles inn fra forskjellige kilder, bør de rengjøres. Det er en teknikk for å transformere rådata til ønsket format. For å få en maskinlæringsjobb må du kjenne teknikken til databehandlingen dypt.
Tips 18: Lær om distribuert databehandling
Distribuert databehandling er et viktig tema for kunstig intelligens og maskinlæring. For for nesten alle maskinlæringsprosjekter krever komplekse og store volum datasett; noen ganger er disse vanskelige å behandle med en enkelt maskin. Så en AI-profesjonell trenger å kjenne distribuert databehandling for å behandle store datasett på tvers av en klynge.
Tips 19: Lær om sannsynlighet
Sannsynlighet er et annet viktig tema for å bygge opp en AI-karriere. For enhver klassifikasjonsmodell for maskinlæring trenger du sannsynlighet. For å utvikle en nøyaktig applikasjon, må du tenke mer logisk på logikken din, og du må skrive koden din mer presist. Du kan bare oppnå dette hvis du er god på matematikk og statistikk.
Tips 20: Vet om karrieremuligheter
I dag er AI-karriere en av de mest krevende og trendy karrierer. Definitivt har den en lys fremtid i de kommende årene. Nesten alle innovative selskaper prøver å innlemme maskinlæring og kunstig intelligens i sin virksomhet. Så før du begynner din karriere innen kunstig intelligens, må du vite om jobbutsiktene.
Avslutte tanker
Kunstig intelligens (AI) har gode karrieremuligheter. Så for å etablere en AI-karriere, må man først ha gode programmeringsevner. Hvis du er god nok i programmering, bør du gå på et online kurs der du kan lære grunnleggende begreper. Og så bør du gå gradvis videre. Du bør alltid oppdatere om de siste hendelsene i dette banebrytende feltet og hvordan AI endrer arbeidsplassen. Imidlertid har dette fremvoksende feltet et enormt arbeidssyn. Du kan få en kjekk lønn ved å jobbe i denne sektoren. Men du bør huske på at du trenger en lidenskap for å lære noe nytt.
Hvis du har noen forslag eller spørsmål, kan du legge igjen en kommentar i kommentarseksjonen. Hvis du liker denne artikkelen, kan du også dele den med venner og familie via sosiale medier. Følg med.
