Полное руководство для тех, кто хочет стать экспертом по искусственному интеллекту

Руководство по Освоение ИИ | Введение

Искусственный интеллект, сокращенно ИИ, — это стимуляция человеческого интеллекта машинами. Это контрастирует с естественным интеллектом, проявляемым человеком. С тех пор, как Джон Маккарти ввел термин «искусственный интеллект» в 1995 году, использование ИИ и его разработка выросли до такой степени, что сегодня мы видим использование ИИ почти везде, от робототехники до интернет-сервисов и персонального помощника iOS Siri.

С развитием искусственного интеллекта в массах растет обеспокоенность по поводу того, что роботы наделены такой силой. Все, что осталось, — это выпуск блокбастеров, таких как «Терминатор», чтобы подавить в массах еще больший страх перед распространением ИИ. Но шансы на то, что настоящий Терминатор захватит мир, крайне малы. ИИ, с другой стороны, со временем будет совершенствоваться и расти, особенно в сфере карьеры.

Почему вам следует изучать ИИ?

Почему бы и нет? Есть так много причин, по которым вам следует выбрать ИИ в качестве области своей карьеры. Давайте обсудим их, чтобы вы поняли, почему ИИ — это идеальный вариант карьеры, который нельзя игнорировать.

• Сложно и увлекательно: ИИ, без сомнения, сложная область, но в равной степени захватывающая. Он постоянно развивается, становится все лучше и лучше, и никто на самом деле не знает предела. От автономных автомобилей до предсказания человеческого поведения и говорящих роботов — развитие этой области непредсказуемо.
• Высокий спрос в отрасли: Да, спрос на специалистов по данным и специалистам по искусственному интеллекту на рынке действительно высок. Это не только дает вам больше возможностей для работы, но и имеет все большую ценность.
• Высокая оплата: Для тех из вас, кто боится, что вам не будут хорошо платить, не бойтесь. Эта работа одинаково полезна и требовательна. На самом деле, это одна из самых высокооплачиваемых профессий на сегодняшний день.

Все еще не уверены? Читайте дальше, и, возможно, вы захотите изменить свое мнение. Теперь мы обсудим, как вы можете стать профессионалом в области ИИ.

Уровень 0:Подготовка основания:

Не боитесь математики? Любите кодить? Что ж, тогда это поле идеально подходит для вас. Важно четко определить свою базу. Конечно, вы всегда можете потренироваться и отточить свои навыки. Так что не отказывайтесь от ИИ, если считаете, что программируете посредственно или ваши математические навыки нуждаются в улучшении.

Уровень 1. Основные сведения:

На этом этапе вам сначала нужно будет укрепить свои корни и под ними мы подразумеваем базу. Существует множество концепций, которые являются неотъемлемой частью этой области, поэтому вы должны получить глубокое представление о большинстве из них.

• Линейная алгебра, статистика и вероятность: Математика должна быть самой базовой вещью, которую вам нужно охватить в первую очередь. Сначала вы должны охватить отдельные концепции, такие как векторы, матрицы, а затем подняться по лестнице к размерности, статистике и статистическим тестам. Затем перейдем к понятиям вероятности, таким как теорема Байеса. Математика — очень важная часть ИИ, поэтому, если вы не очень хороши, вы можете стать лучше. Как упоминалось ранее, это непростая задача и требует практики.
• Выбор языка программирования: Следующее, что наиболее важно, — это охватить языки программирования, так как они играют огромную роль в ИИ. Вы должны выбрать языки программирования, чтобы изучить и усовершенствовать их. Есть много вариантов, R, Python, JAVA, C. Выбирайте то, что, по вашему мнению, лучше с точки зрения использования и с чем вам легче работать.
• Понимание структур данных: Затем вам следует улучшить способ решения проблем, связанных с данными, сделать ваш анализ данных более точным, чтобы вы могли разрабатывать свои собственные системы с минимальным количеством ошибок. Изучите различные части языков программирования, которые помогут вам понять структуры данных, такие как стеки, связанные списки, словари и т. д.
• Понимание Регрессия : Да, регресс важен. Вы должны подробно узнать о регрессии и хорошо понять ее концепцию, прежде чем двигаться дальше. Это поможет вам делать прогнозы в реальных приложениях и понимать основы машинного обучения.
• Понимание различных моделей машинного обучения и их работы: Следующим шагом является знакомство с устаревшими алгоритмами машинного обучения, такими как SVM, KNN, случайные леса, деревья решений и т. д. Попробуйте реализовать их при решении проблем, полностью понимая алгоритмы. Это непросто, поэтому вам придется много работать, чтобы усовершенствовать свои навыки. Ключ должен быть четким и логичным.
• Понимание проблем машинного обучения и их решений: Следующим шагом является понимание того, как в кейсе используются алгоритмы машинного обучения и как этот алгоритм может быть реализован в разных случаях, где он подходит для своей функции и так далее. Прежде чем перейти на уровень 2, вам нужно пройти три основных этапа:обучение с учителем, обучение без учителя и обучение с подкреплением.

Уровень 2. Глубокое обучение с использованием ИИ

Далее идет сложная часть ИИ, где вы начинаете изучать более глубокие концепции.

• Подробнее о Нейронные сети : Нейронная сеть — это, по сути, компьютерная система, созданная по образцу человеческого мозга и нервной системы. Он работает путем включения данных с помощью алгоритма, на котором он построен. Это основы того, как работают машины с искусственным интеллектом, поэтому важно иметь четкое представление о них.
• Понимание математики нейронных сетей: Нейронные сети строятся слоями. Каждый уровень имеет «узлы», которые связаны между собой, и у каждого узла есть «функция активации». «Входной слой» представляет шаблоны в сеть, а внутренние слои выполняют обработку с помощью «соединений». Внутренние скрытые слои затем передают результат «выходному слою». Вам придется изучить математику, стоящую за всей этой операцией и обработкой. Некоторые основные ключевые слова, о которых вы узнаете, включают веса, функции активации, уменьшение потерь, обратное распространение ошибки, метод градиентного спуска и т. д.
• Освоение различных нейронных сетей: Теперь вы должны узнать о разных типах нейронных сетей и их использовании в разных случаях. Основные математические функции одинаковы, но реализация может отличаться, и может быть несколько модификаций. Многослойные персептроны, рекуррентные нейронные сети, сверточные нейронные сети, LSTMS и т. д. — это несколько типов нейронных сетей.
• Знакомство с областями ИИ: Теперь вы готовы узнать о применении этих нейронных сетей и создать свои собственные приложения. Каждое приложение может быть разным и может требовать разных подходов, и иногда вы не можете освоить все области ИИ сразу, поэтому делайте это шаг за шагом. Сначала выберите одно конкретное поле, а затем перейдите к другим доменам.
• Знакомство Большие данные : Этот шаг не является обязательным, но он является важной частью ИИ, поэтому рекомендуется получить базовое представление о больших данных, поскольку они помогут вам в этой области.

Уровень 3. Овладение искусственным интеллектом

Последний уровень предполагает более широкое применение того, что вы уже узнали. Это последний этап освоения ИИ.

• Освоение алгоритмов оптимизации :Оптимизация алгоритмов в основном помогает минимизировать или максимизировать целевую функцию (функцию ошибок). Эти функции зависят от внутренних обучаемых параметров моделей, которые играют роль в эффективности и точности результатов. Вот почему вам необходимо научиться применять стратегии и алгоритмы оптимизации к параметрам модели, чтобы получить точность и оптимальные значения таких параметров.
• Проверка вашего мозга: Следующий шаг — проявить себя, приняв участие в соревнованиях. Примите участие в конкурсах и хакатонах по науке о данных, чтобы расширить свои знания в практической области и применить свои знания.
• Исследования издательского дела и чтения: Затем вам нужно сделать еще один шаг и заняться исследованиями. Начните читать исследовательские работы по искусственному интеллекту и научитесь становиться новатором. Попробуйте начать собственное исследование и понимание случаев, которые все еще находятся в стадии разработки. Тестирование также имеет решающее значение.
• Разверните собственный алгоритм: После того, как вы проведете исследование, следующим этапом будет создание ваших собственных алгоритмов для решения таких случаев. Попробуйте обойти математику и посмотреть, как она может интегрироваться в ИИ всеми возможными способами. Вы никогда не знаете, вы просто можете принести следующую революцию.

Вывод:

Подходя к концу, вы можете подумать, что это слишком сложно. Мы не будем лгать; это сложно и требует времени, чтобы освоить. Однако это не делает его невозможным. Все, что для этого требуется, — это тяжелая работа и практика, будьте последовательны в своей работе, и вскоре вы освоите ИИ.