Phenquestions
På nuværende tidspunkt har kunstig intelligens (AI) strammet op sin position i branchen. Målet med denne innovative teknologi er at omdanne menneskelige ressourcer til maskinens magt. AI udvikler trådløs maskine, automatisk maskine eller robotmaskine, der kan tænke, handle eller opleve som et menneske. I det kommende år vil AI føre over den teknologidrevne verden med sin evne. Så studerende bør lære kunstig intelligens, maskinlæring, dyb læring, neurale netværk og meget mere banebrydende tendens og teknologi til at opbygge deres AI-karriere. Der er ingen overraskelse, at der vil være flere jobåbninger for kunstig intelligens eller maskinindlæring i det kommende år.
Tips til at gøre karriere inden for kunstig intelligens
Feltet kunstig intelligens og maskinlæring har en stor karriereudsigt med sin høje løn. Så hvordan starter man sin karriere inden for kunstig intelligens? I denne artikel behandler vi dette spørgsmål og fortæller 20 nyttige tip til at gøre en succesrig karriere inden for kunstig intelligens for din bekvemmelighed. En karriere inden for kunstig intelligens kræver tålmodighed og viden for at klare opgradering af vilkår og teknologier.
Tip 1: Uddannelseskrav
For at starte din karriere inden for kunstig intelligens og maskinindlæring kræves den grundlæggende viden inden for datalogi. En bachelor i datalogi og ingeniøruddannelse, B.Teknologi inden for datalogi og kunstig intelligens eller robotteknologi er nødvendig for entry-level. Hvis du er forsker eller softwareudvikler, kan du nemt skifte til kunstig intelligens. Men du skal vide om robotik, kunstig intelligens og maskinindlæring.
Tip 2: Øg dine færdigheder
Kunstig intelligens er ikke noget særligt; det er bare et computerbaseret system, der kan efterligne den menneskelige hjerne eller intelligens. På nuværende tidspunkt er der to typer kunstig intelligens: stærk AI og svag AI. De stærke AI'er udfører komplekse funktioner end svage AI'er. De udfører en opgave uden menneskelige retningslinjer eller hjælp. De efterligner menneskelig erkendelse. På den anden side udfører svage AI'er en bestemt opgave.
Så for at opbygge din AI-karriere, skal du øge forskellige niveauer af færdigheder som naturlig sprogbehandling (NLP), dyb læring, ontologi, matematisk, statistisk, videnrepræsentation og ræsonnement (KR), semantisk, mønstergenkendelse, neuralt netværk ( NN), databehandling, grafik, robotik, kognitiv videnskabsteori, fysik og algoritmedesign.
Tip 3: Lær programmeringssprog
Hvis du vil udvikle din karriere inden for maskinlæring (ML) eller kunstig intelligens (AI), skal du være en god programmør. Du skal kende syntaxen for et programmeringssprog meget godt. Et programmeringssprog er et sæt instruktioner. Til at udvikle et kunstigt intelligens- eller maskinindlæringsprojekt anvendes flere programmeringssprog.
Som eksempel kan nævnes R, Python, Java, JavaScript, Scala, Prolog, LISP, C ++ osv. Blandt disse er Python det mest populære og brugervenlige programmeringssprog til kunstige og maskinindlæringsapplikationer. Dens enkle syntaks er let at lære og implementere. Dets pakker og biblioteker minimerer også brugen af kode.
Tip 4: Kend til værktøjer og rammer
Man skal have værktøjer og rammer til at udvikle ethvert maskinlærings- og kunstig intelligensprojekt. Så som nybegynder skal du holde en idé om, hvilken slags værktøjer der bruges til at udvikle et kunstigt intelligensprojekt. Der er flere værktøjer og rammer er tilgængelige som TensorFlow, PyTorch, Caffe, NumPy, Theano, Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK), SciPy, Keras, Spark MlLib, Apache MXNet og mange flere.
Hvis du er interesseret i at opbygge din karriere inden for kunstig intelligens, eller hvis du søger efter et kunstig intelligensjob, skal du vide, hvilken ramme eller hvilket værktøj der gør din kode let at implementere.
Tip 5: Lav et online kursus for at lære AI og ML
Er du interesseret i et job med maskinlæring eller kunstig intelligens? Derefter skal du gå på et online kursus. Hvorfor? Et online kursus hjælper dig med at lære hjemme hos dig uden omkostninger. Vi har skitseret nogle af de bedste maskinlæringskurser, der er tilgængelige online. Disse online kurser hjælper dig med at udvikle dit kunstige intelligensprojekt effektivt og effektivt. Disse kurser dækker grundlæggende for at komme videre. Så tag fat i det ønskede kursus.
Tip 6: Opdater dine algoritmer
En algoritme er en vigtig del af maskinlæring og kunstig intelligens. Så hvis du er interesseret i at udføre et kunstig intelligensjob eller et maskinlæringsjob, så skal du forstå algoritmer meget godt. Der er flere algoritmer, og hver algoritme er meget vigtig for at udvikle ethvert maskinindlæringsprojekt.
Hver algoritme er forskellig fra hinanden. Nogle er grundlæggende og nem algoritme, mens andre er avancerede og komplekse. Her skitserede vi nogle: Lineær regression, Support Vector Machine (SVM), Naive Byes, Decision Tree, K-betyder, K-nærmeste nabo (KNN), Gradient Descent og mange flere. Du kan også læse vores forrige artikel: AI og maskinindlæringsalgoritmer, metoder og teknikker.
Tip 7: Kend til maskinlæringsbiblioteket
Hvis du søger efter et job med kunstig intelligens, skal du vide, hvordan du bruger et maskinlæringsbibliotek til at udvikle et maskinlæringsprojekt. Der er flere maskinlæringsbiblioteker tilgængelige for ethvert programmeringssprog. Blandt disse er TensorFlow og scikit-learning det mest anvendte machine learning-bibliotek. Dette er effektive værktøjer.
Tip 8: Kend til dyb læring
Du har allerede kendt om det grundlæggende i kunstig intelligens, algoritmer og programmeringssprog, og nu er det tid til at gå videre til de næste tip, der er dyb læring. Dyb læring eller dybt struktureret læring er en slags maskinindlæring baseret på kunstige neurale netværk.
Tip 9: Skær dine samlede færdigheder
Du har allerede vidst om alle de nødvendige ting, der er nødvendige for at få et kunstigt intelligensjob. Så det er tid til at finpudse dine færdigheder ved at udføre nogle praktiske opgaver. For at forbedre og berige dine færdigheder kan du gøre mange ting, som om du kan praktisere eller deltage i en AI- og maskinindlæringskonference. Du kan også deltage i GitHub for at øve igangværende maskinindlæringsprojekter. Det vil være nyttigt for dig at få et maskinlæringsjob.
Tip 10: Opfrisk dine statistiske færdigheder
Hvis du søger efter et kunstig intelligensjob, skal du have kendskab til statistikker korrekt for at forstå kritiske algoritmer. Der er mange populære algoritmer baseret på statistiske sætninger som Skjulte Markov-modeller (HMM), Gaussiske blandingsmodeller, Naïve Bayes osv.
Imidlertid finder maskinindlæringsmodeller mønstre ud fra en stor mængde information. For at opbygge din AI-karriere skal du have kendskab til statistiske beviser og sætninger dybt for at udtrække indsigt fra data effektivt. Forståelse af statistiske metoder hjælper dig med at blive AI-professionel.
Tip 11: Opdater dine matematiske færdigheder
Matematik er meget vigtigt for maskinlæring og kunstig intelligensprojekter. Så enhver, der ønsker at starte sin karriere inden for maskinlæring, skal være nødt til at kende matematiske regler og teknikker. Stærke matematiske færdigheder hjælper dig med at løse programmeringsproblemer effektivt. Det vil også hjælpe dig med at oprette logik i dit program.
Vi vil foreslå dig at lære matematik og øve meget godt. Du skal opdatere din matematiske viden som algebra, beregning, matricer, vektorer og funktioner. Så revider din matematiske viden igen og igen.
Tip 12: Udvikl dit eget AI-projekt
Allerede har du fået teoretisk viden om kunstig intelligens. Nu er det tid til at anvende din viden. For at anvende dine færdigheder skal du udvikle et maskinlæringsprojekt. Du kan udvikle et lille projekt, eller du kan udvikle et igangværende projekt af GitHub. Ved at udvikle et kunstig intelligensprojekt kan du undersøge din egen evne.
Tip 13: Læs AI & ML-bøger
Vi ved alle, at læsebogen er en af de bedste måder at lære på. Vi kan berige vores viden ved at læse bøger. Bøger tillader os også at forstå vanskelige ting. Så hvis du er interesseret i at opbygge din karriere inden for kunstig intelligens, vil vi foreslå, at du læser flere bøger om kunstig intelligens. Her har vi listet nogle af de bedste bøger om kunstig intelligens og maskinindlæring.
Tip 14: Se YouTube-videoer
I denne moderne æra er der flere kilder til læring. For at gøre en succesrig karriere inden for kunstig intelligens er de næste tip eller forslag til dig at lære af hver enkelt kilde. På nuværende tidspunkt er der så mange standard YouTube-kanaler og videoer om kunstig intelligens.
Her har vi listet nogle til dig: Google Cloud Platform, Deeplearning.AI, Siraj Raval, Data School og mange flere. Se disse videoer og lær om kunstig intelligens og maskinindlæring.
Tip 15: Gå gennem AI-blogs
En anden måde at lære moderne på er at læse blogs. Hvis du er interesseret i at få et job inden for maskinlæring eller kunstig intelligens, skal du gennemgå AI-blogs. Ved at læse blogartikler kan du kende mange avancerede teknikker. Her har vi listet nogle blogs: Open AI, Machine Learning Mastery, MIT AI News, Chatbots Life og mange flere.
Tip 16: Lær om AI-ingeniørs ansvar
Før jeg starter en karriere, tror jeg, at alle skal kende de primære ansvarsområder og mål for denne karriere. Det er for vigtigt, fordi du kan undersøge dig selv, om du er interesseret eller ej. Desuden vil du være mere interesseret efter at have kendskab til ansvaret, da du investerer din tid i at lære de krævede færdigheder.
En AI-professionel skal have at vide, hvordan man implementerer algoritmer, og hvordan man evaluerer dem, da han er ansvarlig for forskning i kunstig intelligens og machine learning-projekter. Han burde også vide om datamining, software design og datapipeline. For at starte sin AI-karriere skal han vide, hvordan han designer, udvikler og vedligeholder kunstig intelligens og maskinindlæringsmodeller.
Tip 17: Lær om teknikker til forbehandling af data
Dataforbehandling er det første trin til udvikling af ethvert maskinindlæringsprojekt. Da data indsamles fra forskellige kilder, skal de renses. Det er en teknik til at omdanne rådata til det ønskede format. For at få et maskinlæringsjob skal du kende teknikken til databehandlingen dybt.
Tip 18: Lær om distribueret databehandling
Distribueret computing er et vigtigt emne for kunstig intelligens og maskinindlæring. Fordi næsten alle maskinlæringsprojekter kræver komplekse og store datamængder; nogle gange er disse vanskelige at behandle ved hjælp af en enkelt maskine. Så en AI-professionel har brug for at kende distribueret databehandling for at behandle store datasæt på tværs af en klynge.
Tip 19: Lær om sandsynlighed
Sandsynlighed er et andet vigtigt emne for at opbygge en AI-karriere. For enhver maskinindlæringsklassificeringsmodel har du brug for sandsynlighed. For at udvikle en nøjagtig applikation skal du tænke mere logisk på din logik, og du skal skrive din kode mere præcist. Du kan kun opnå dette, hvis du er god til matematik og statistik.
Tip 20: Kendskab til karrieremuligheder
I dag er AI-karriere en af de mest krævende og trendy karrierer. Det har bestemt en lys fremtid i de kommende år. Næsten alle innovative virksomheder forsøger at indarbejde maskinlæring og kunstig intelligens i deres forretning. Så inden du starter din karriere inden for kunstig intelligens, skal du vide om jobudsigten.
Afslutter tanker
Kunstig intelligens (AI) har fremragende karrieremuligheder. Så for at etablere en AI-karriere skal man først have fremragende programmeringsevner. Hvis du er god nok til programmering, skal du gå på et online kursus, hvor du kan lære grundlæggende termer. Og så skal du gå videre gradvist. Du bør altid opdatere om de seneste begivenheder i dette banebrydende felt, og hvordan AI ændrer arbejdspladsen. Dette nye felt har dog et enormt jobudsigter. Du kan få en smuk løn ved at arbejde i denne sektor. Men du skal huske på, at du har brug for en lidenskab for at lære noget nyt.
Hvis du har forslag eller spørgsmål, bedes du efterlade en kommentar i vores kommentarsektion. Hvis du kan lide denne artikel, kan du også dele den med dine venner og familie via sociale medier. Bliv hængende.
