To jest część I dwuczęściowej serii poświęconej przyspieszaniu pracy ze sztuczną inteligencją. W tej części omówione zostaną potrzeby zawodowe i zawodowe pracownika technicznego: twórcy sztucznej inteligencji. Część druga będzie skierowana do pracownika nietechnicznego: użytkownika AI. Tylko w zeszłym roku opublikowałem ponad 40 artykułów, felietonów, blogów i postów na temat sztucznej inteligencji, obejmujących ogólne tematy związane ze sztuczną inteligencją, elementy sztucznej inteligencji, działalność związaną ze sztuczną inteligencją, etykę sztucznej inteligencji oraz argumenty za wczesnym wskocz na AI. Jedno wiemy: sztuczna inteligencja to największa transformacja w historii i w ciągu 12–18 miesięcy zmieni wszystko, łącznie z samą sobą. Dlatego nie jest to coś, co „miło jest mieć”. To „must have”.

OK, ale jak się tam dostać?

Nauka sztucznej inteligencji przy niewielkim lub żadnym wcześniejszym doświadczeniu będzie niewątpliwie wyzwaniem, dlatego zwróciłem się o pomoc do sześciu ekspertów. Usiedliśmy, aby odpowiedzieć na jedno pytanie: Jak zostać gwiazdą AI? Oto przewodnik krok po kroku dotyczący panelu. Dzisiaj techniczne, jutro nietechniczne.

[Note: In the interest of impartiality, objectivity, and transparency, I am refraining from listing on-line sources by name. I’m sure you’ll have no trouble finding them.]

WYMAGANIA WSTĘPNE

1. Zrozum podstawy.

Zapoznaj się z podstawowymi koncepcjami sztucznej inteligencji: szerokim przeglądem tego, czym jest, jej historią i głównymi dziedzinami, takimi jak uczenie maszynowe i głębokie uczenie się. W internecie jest mnóstwo dobrych źródeł.

2. Naucz się programowania.

Jako technik prawdopodobnie już jesteś na tej drodze, ale i tak to powiemy. Znajomość języka programowania jest kluczowa dla rozwoju sztucznej inteligencji. Python jest wysoce zalecany ze względu na jego szeroki zasięg, łatwość użycia i wsparcie społeczności.

3. Zajmij się statystyką i matematyką.

Będziesz potrzebować silnego zrozumienia kluczowych pojęć matematycznych, takich jak algebra liniowa, rachunek różniczkowy i teoria prawdopodobieństwa. Są one fundamentalne i pozwolą na dogłębne opanowanie algorytmów i modeli.

4. Poznaj podstawy uczenia maszynowego (ML).

To jest Twój pierwszy konkretny cel uczenia się. Badanie algorytmów uczenia się nadzorowanego i bez nadzoru, regresji, klasyfikacji i grupowania. Jest tego więcej, ale wszystko inne pojawia się po ML.

5. Naucz się głębokiego uczenia się.

DL jest podpolem ML. tutaj dowiesz się o sieciach neuronowych, splotowych sieciach neuronowych (CNN), rekurencyjnych sieciach neuronowych (RNN) i ich zastosowaniach.

CIĄGŁA, CIĄGŁA NAUKA

6. Zaangażuj się w praktyczne projekty.

Nic tak nie cementuje nauki jak praktyka: wykorzystanie wiedzy poprzez pracę nad projektami. Zacznij od prostych projektów i stopniowo zwiększaj złożoność. Istnieją do tego platformy on-line, nie mówiąc już o wewnętrznych zespołach.

7. Ramy główne i narzędzia.

Zapoznaj się z popularnymi frameworkami AI: TensorFlow i PyTorch. Dowiedz się, jak budować i trenować modele za pomocą tych narzędzi.

8. Specjalizuj i generalizuj jednocześnie.

Żyjemy w świecie specjalizacji, ale sztuczna inteligencja będzie wymagać więcej. Wybierz konkretną poddziedzinę sztucznej inteligencji lub obszar zastosowań – przetwarzanie języka naturalnego (NLP), widzenie komputerowe, uczenie się przez wzmacnianie lub robotykę – ale bądź na bieżąco z resztą.

9. Niech kursy i samouczki online staną się częścią Twojego życia.

Kontynuuj naukę poprzez kursy online, tutoriale i blogi. Istnieje wiele dobrze znanych platform masowych otwartych kursów online (MOOCS).

10. Wybierz edukację formalną.

Rozważ zdobycie formalnego dyplomu w dziedzinie sztucznej inteligencji, analityki danych, a nawet lingwistyki (w zakresie przetwarzania języka naturalnego). W czasach, gdy certyfikaty są powszechne, stopnie naukowe są cenione.

11. Być na bieżąco.

Sztuczna inteligencja rozwija się z niespotykaną dotąd szybkością. Stara mądrość, że wiedza techniczna powinna być aktualna i aktualna przez dwa lata, nie jest już aktualna. Sześć miesięcy bardziej przypomina AI.

12. Dołącz do społeczności praktyków.

Dołącz do społeczności AI na profesjonalnych platformach sieciowych. Angażuj się i bądź aktywny. Nie ma to jak kolegialna rada innych praktyków.

13. Zbuduj i pokaż portfolio.

To solidna rada dla każdego, kto zajmuje się dowolną dziedziną, ale utwórz portfolio swojej sztucznej inteligencji tak łatwo, jak łatwo jest zyskać ekspozycję, nie powinieneś pozostać bez obecności w Internecie, która pozwala się popisywać.

14. Uzyskaj doświadczenie w czasie rzeczywistym.

Zastosuj swoje umiejętności sztucznej inteligencji do problemów i wyzwań w świecie rzeczywistym. To praktyczne doświadczenie zwiększy Twoją wiedzę i sprawi, że będziesz bardziej atrakcyjnym kandydatem na rynku pracy.

15. Sieć!

Networking jest, zawsze był i zawsze będzie najskuteczniejszą strategią rozwoju kariery. Wskocz obiema stopami.

Pamiętaj, że uczenie się i utrzymywanie kompetencji w zakresie sztucznej inteligencji wymaga ciągłego wysiłku – i nie można tego osiągnąć z dnia na dzień. Cierpliwość i wytrwałość doprowadzą do biegłości. Jak radził w swoim wierszu Henry Wadsworth Longfellow: Drabina św. Augustyna,

„Wyżyny, które wielcy ludzie osiągnęli i utrzymali

Nie zostały osiągnięte przez nagły lot;

Ale oni, gdy spali towarzysze ich,

W nocy pracowaliśmy w górę.

Obserwuj mnie na Świergot lub LinkedIn. Wymeldować się moja strona internetowa.