Introduction à l'intelligence artificielle et à l'apprentissage automatique
L'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage automatique (ML) sont deux termes souvent utilisés de manière interchangeable, mais il existe une différence essentielle entre ces deux domaines de pointe. L'intelligence artificielle est un concept plus large qui fait référence aux machines effectuant des tâches qui nécessitent généralement l'intelligence humaine, par exemple, la compréhension du langage humain naturel et la reconnaissance d'objets. D'autre part, l'apprentissage automatique est un sous-ensemble de l'intelligence artificielle qui se concentre sur l'instruction des machines à apprendre à partir des données et à améliorer leurs performances au fil du temps.
L'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique ont déjà un impact significatif sur nos vies, et cela ne fera que prendre de l'ampleur. Voici quelques exemples quotidiens de la façon dont ces technologies sont utilisées aujourd'hui :
- Véhicules autonomes: L'IA joue un rôle central dans le développement de voitures autonomes, le ML étant utilisé pour apprendre aux voitures à naviguer dans des environnements complexes et à prendre des décisions en une fraction de seconde.
- Détection de fraude: L'IA est utilisée par les institutions financières pour détecter les activités frauduleuses, telles que les comportements inhabituels pouvant indiquer une fraude par carte de crédit.
- Assistants personnels : Les assistants virtuels comme Siri et Alexa sont alimentés par l'IA et s'améliorent de mieux en mieux pour comprendre et répondre à nos requêtes en langage naturel.
- Reconnaissance de visage: L'IA est utilisée par les forces de l'ordre, les entreprises de sécurité, les agences gouvernementales, etc., pour scanner les visages de grandes foules et identifier les individus.
Alors que ces technologies continuent de se développer, l'IA et le ML apporteront des changements encore plus transformateurs dans les années à venir. Si vous souhaitez renforcer votre base de connaissances dans ces technologies de pointe, envisagez n'importe quel Cours d'Intelligence Artificielle qui se concentre sur les compétences en IA, ainsi que sur les algorithmes d'apprentissage automatique.
Une carrière en intelligence artificielle et en apprentissage automatique
Une carrière dans l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique est l'une des voies les plus demandées et les plus enrichissantes que vous puissiez emprunter aujourd'hui. Avec des salaires impressionnants et de solides projections de croissance de l'emploi, il n'y a jamais eu de meilleur moment pour entrer dans ce domaine fascinant et en croissance rapide.
Mais qu'est-ce qu'une carrière dans l'IA et le ML implique vraiment ? Ici, nous explorerons les différents types d'emplois disponibles dans ces domaines et ce que vous pouvez faire pour commencer à vous préparer à une carrière dans l'IA et l'apprentissage automatique.
Types d'emplois en intelligence artificielle et en apprentissage automatique
Dans le domaine de l'IA et du ML, de nombreuses opportunités d'emploi s'offrent aux aspirants. Voici quelques-uns des rôles professionnels les plus populaires :
- Ingénieur IA : Ils sont responsables du développement, de la programmation et de la formation de modèles d'IA complexes à l'aide d'algorithmes d'apprentissage automatique et de réseaux de neurones d'apprentissage en profondeur.
- Ingénieur en apprentissage automatique : Ils sont responsables du développement et du déploiement de modèles d'apprentissage automatique, impliquant tout, de la sélection du bon algorithme à la conception de l'infrastructure qui prendra en charge le modèle.
- Scientifique des données: Ils sont responsables de la collecte, du nettoyage et de l'analyse des données. Ils utilisent ces données pour créer des modèles prédictifs qui peuvent être utilisés pour prendre des décisions basées sur les données.
- Chercheur: Ils sont chargés de concevoir de nouvelles façons d'appliquer l'apprentissage automatique pour résoudre des problèmes du monde réel. Les responsabilités peuvent impliquer n'importe quoi, du développement de nouveaux algorithmes au travail sur des applications d'apprentissage automatique telles que le traitement du langage naturel ou la vision par ordinateur.
Portée future de l'intelligence artificielle
L'Intelligence Artificielle est l'une des avancées technologiques majeures de notre époque. La portée future de l'IA est illimitée ; il a le potentiel de révolutionner toutes les industries et de rendre notre monde meilleur.
À l'avenir, l'IA continuera d'évoluer et de devenir plus sophistiquée, et elle deviendra encore meilleure pour comprendre et répondre aux complexités du monde qui nous entoure. Avec l'aide de l'IA, nous pourrons nous attaquer à certains des problèmes les plus urgents au monde, tels que le changement climatique, les pénuries de nourriture et d'eau et les maladies.
L'IA et l'apprentissage automatique sont au premier plan des compétences les plus demandées sur le marché du travail actuel. Selon un article de Forbes, les emplois en intelligence artificielle ou les compétences en apprentissage automatique devraient augmenter de 71 % au cours des cinq prochaines années.
Démarrer une carrière dans l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique
Si vous êtes enthousiaste à l'idée de poursuivre une carrière dans l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique, il y a quelques choses essentielles que vous pouvez effectuer pour commencer à vous préparer :
1. Apprenez les bases de la programmation.
La programmation est le processus de création d'instructions étape par étape qu'un ordinateur doit suivre. Il s'agit d'une compétence indispensable pour quiconque travaille avec l'IA ou le ML, car elle est utilisée pour créer les algorithmes qui alimentent ces technologies, former des modèles d'apprentissage automatique et déployer des solutions d'IA et de ML. En d'autres termes, sans programmation, il n'y aurait pas d'IA ou de ML.
Si vous n'êtes pas déjà familiarisé avec la programmation, vous devrez apprendre les bases avant de pouvoir commencer à travailler avec des algorithmes d'apprentissage automatique. Une excellente façon de commencer est de suivre un cours ou un tutoriel en ligne sur des langages populaires comme Python.
Stella Cooper, Chef de la direction Prêts sur salaireUK, partage leur expérience dans l'apprentissage des langages de programmation au cours de leur parcours professionnel en IA et ML :
Je travaille en tant que professionnel du ML et de l'IA depuis des années, mais lorsque j'ai commencé, le prérequis le plus important que j'ai suivi était une maîtrise à part entière des compétences en programmation. En tant qu'aspirant ML et AI, j'avais besoin d'apprendre les langages de programmation C++, Java, Python et R. Alors que C++ aide les ingénieurs à accélérer le processus de codage, Python m'a aidé à mieux comprendre et à créer des algorithmes complexes. J'ai donc commencé à travailler sur divers projets qui m'ont donné une expérience pratique significative dans le domaine et m'ont aidé à mettre en valeur mon CV. J'ai également collaboré avec d'autres, et cela m'a aidé à me perfectionner pour répondre aux exigences de l'industrie.
Steven McConnell, le directeur de Rédacteurs de CV exceptionnels, partage également l'importance des compétences en programmation :
Apprendre des langages de programmation comme Python, R, Java ou C++ est nécessaire pour démarrer votre carrière en IA. En plus de suivre un cours d'informatique ou de technologie de l'information à l'université, il serait utile que vous vous teniez au courant de ces langages de programmation. Ainsi, il peut être bon de suivre des stages ou une formation en ligne pour acquérir une expérience pratique avec ceux-ci. Comme le dit le célèbre dicton, rien n'enseigne mieux que l'expérience, alors soyez à l'affût des occasions d'apprendre et de mettre vos compétences en programmation en pratique.
2. Acquérir une compréhension globale des mathématiques et des statistiques.
Les mathématiques sont l'étude des nombres, des formules, des formes, des espaces et des quantités. Donc, si nous voulons comprendre comment le monde fonctionne et construire des machines capables de simuler ou même de surpasser l'intelligence humaine, une excellente connaissance pratique des mathématiques est absolument essentielle.
Les statistiques, en revanche, consistent à donner un sens aux données. À l'ère du Big Data et de la science des données, les algorithmes d'apprentissage automatique ne sont aussi bons que les données sur lesquelles ils sont formés. Une bonne analyse statistique peut nous aider à donner un sens à d'énormes ensembles de données, à identifier des modèles et à créer de meilleurs modèles d'apprentissage automatique.
Colline Madilyne, Chef de la direction Recherche de vraie personne, partage leur expérience dans l'apprentissage des mathématiques au cours de leur parcours professionnel en IA et ML :
J'ai commencé ma carrière dans l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique en me préparant. Divers prérequis sont là pour travailler dans ces domaines, et c'est pourquoi j'ai acquis des compétences en mathématiques et probabilités. Cela m'a aidé à démarrer ma carrière, car la probabilité m'a aidé à déterminer un large éventail de résultats en IA, une compréhension approfondie du sujet étant fondamentale pour la construction de modèles d'IA. La prochaine étape de ma carrière a été de commencer à travailler sur ces compétences, que j'ai pris du retard. Cependant, la meilleure chose que j'ai faite a été d'acheter des livres sur les statistiques et les probabilités et de réviser mes compétences en codage.
Max Shake, directeur financier de Abtron.com, partage également l'importance des mathématiques et des statistiques :
Compétences en statistiques – Pour comprendre et analyser des algorithmes complexes, les candidats à l'IA ont besoin d'une compréhension approfondie des statistiques et des probabilités. Afin de comprendre les informations tirées des données, il faut bien connaître les méthodes utilisées pour trouver des modèles dans de grandes quantités d'informations.
Probabilités et compétences mathématiques – Afin de créer une intelligence artificielle, vous devrez maîtriser à la fois les probabilités et les mathématiques. La probabilité est utilisée en IA pour déterminer une variété de résultats; la création de modèles d'IA dépend d'une compréhension plus profonde du sujet.
3. Familiarisez-vous avec les algorithmes d'apprentissage automatique.
Pour commencer à travailler avec Machine Learning, vous devez comprendre les différents types d'algorithmes et leur fonctionnement. Ces algorithmes ML peuvent apprendre des données et améliorer les performances des systèmes d'intelligence artificielle et d'apprentissage automatique. Les algorithmes ML peuvent identifier automatiquement des modèles dans les données, ce qui peut aider à faire des prédictions ou des recommandations. Vous pouvez en savoir plus à ce sujet en ligne en prenant un Cours d'apprentissage automatique, qui vous familiarisera avec les algorithmes d'apprentissage automatique.
4. Familiarisez-vous avec les concepts d'IA tels que l'apprentissage en profondeur, le traitement du langage naturel et la vision par ordinateur.
Le traitement du langage naturel (NLP) et la vision par ordinateur (CV) sont deux des piliers les plus critiques de l'intelligence artificielle. Voici pourquoi:
La PNL est chargée de donner aux ordinateurs la capacité de comprendre le langage humain. La PNL est une capacité cruciale pour tout système d'IA qui doit interagir avec les humains, qu'il s'agisse d'un assistant virtuel comme Siri ou Alexa ou d'un chatbot utilisé pour le service client.
CV, d'autre part, permet aux ordinateurs de "voir" et d'interpréter le monde qui les entoure. Le CV est essentiel pour des tâches telles que la conduite autonome, la reconnaissance d'objets et la recherche d'images.
La PNL et la VC sont des problèmes complexes à résoudre, et des progrès significatifs ont été réalisés dans les deux domaines ces dernières années. Ces progrès sont principalement dus à l'adoption du Deep Learning, une technique d'IA puissante et bien adaptée à ces problèmes en apprenant des modèles complexes dans les données.
Le Deep Learning a permis aux systèmes NLP et CV d'atteindre des performances de niveau humain sur de nombreuses tâches, et il y a des raisons de croire que ces systèmes ne feront que s'améliorer à l'avenir. Au fur et à mesure de leur amélioration, la PNL et le CV deviendront de plus en plus cruciaux pour l'IA et l'apprentissage automatique.
Astuce Pro: Ces sujets font partie des quelques compétences essentielles requises pour une carrière en intelligence artificielle et en apprentissage automatique. Pour vous familiariser avec ces compétences, vous pouvez explorer les cours gratuits de L'apprentissage en profondeur, Traitement du langage naturel ainsi que Vision par ordinateur de la Great Learning Academy.
5. Acquérir de l'expérience en travaillant avec des données.
Pourquoi travailler avec des données est-il si crucial pour l'IA et le ML ? Eh bien, tout se résume à quelque chose appelé "données d'entraînement". Il s'agit d'un ensemble de données utilisé pour former un modèle d'apprentissage automatique. Il contient généralement un grand nombre d'exemples (éléments) qui sont étiquetés avec les bonnes réponses. Le modèle peut alors apprendre de ces données et les généraliser à de nouvelles données, ce qui lui permet de faire des prédictions ou de prendre des décisions.
Pensez-y de cette façon : si vous essayiez d'apprendre à lire à un enfant, vous commenceriez par lui donner un tas de livres à lire. Au fur et à mesure qu'ils lisaient, ils remarquaient des modèles et étaient capables de lire de nouveaux mots. Il en va de même pour les modèles d'apprentissage automatique ; plus ils ont de données avec lesquelles travailler, mieux ils peuvent apprendre et généraliser.
Les Data Scientists sont généralement chargés de travailler avec des données, et ils travaillent généralement avec de grands ensembles de données pour identifier des modèles et des idées.
Les data scientists jouent un rôle essentiel dans le développement d'algorithmes permettant de collecter et de nettoyer les données à des fins d'analyse. Ils sont également chargés d'établir un processus de données sain et de s'assurer que les modèles prédictifs ont accès aux données les plus à jour.
Astuce Pro: Pour acquérir de l'expérience, vous pouvez vous porter volontaire pour travailler avec des données pour une organisation locale ou entreprendre un projet axé sur les données dans le cadre de vos études. De plus, vous pouvez prendre n'importe quel haut de gamme Cours de science des données pour perfectionner vos compétences dans le travail avec les données.
6. Restez à jour avec les dernières avancées.
L'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique évoluent constamment, il est donc essentiel de se tenir au courant des dernières avancées. Cela peut être fait en lisant des articles de blog et des articles pertinents, en assistant à des conférences et en suivant des cours sur les nouveaux développements dans le domaine.
Steven McConnell, le directeur d'Exceptional Resume Writers, est d'accord avec nous et déclare :
L'intelligence artificielle n'est pas seulement l'une des compétences les plus demandées de la décennie ; il est également en constante évolution, de sorte que toute personne souhaitant faire carrière dans l'un de ses vastes domaines doit se tenir au courant des derniers développements de l'industrie. Les cours et les certifications en ligne peuvent vous aider à cette fin.
7. Obtenez un diplôme ou une certification dans un domaine connexe.
Avec le développement rapide de l'IA et du ML, la demande de professionnels dotés de ces compétences monte en flèche. Presque toutes les industries cherchent des moyens d'exploiter l'IA et le ML pour améliorer leurs opérations commerciales, et elles ont besoin de travailleurs qualifiés pour y parvenir.
Un diplôme ou une certification en IA et ML peut vous donner les compétences dont vous avez besoin pour développer et déployer des solutions qui peuvent aider les entreprises à automatiser les tâches, à prendre de meilleures décisions et à améliorer leurs résultats. Avec une formation adéquate, vous pouvez devenir un atout inestimable pour toute entreprise qui cherche à garder une longueur d'avance sur la concurrence.
Si vous souhaitez poursuivre une carrière dans l'IA et le ML, je vous suggère d'avoir un diplôme ou une certification dans ce domaine. De nombreuses universités et plateformes en ligne proposent désormais différents cours d'intelligence artificielle et d'apprentissage automatique. En effet, la plupart des professions de haut niveau en IA, telles que les chercheurs scientifiques, les ingénieurs en IA et les ingénieurs en big data, nécessiteront une maîtrise. La plupart des emplois en IA exigeront des candidats qu'ils aient de solides connaissances et compétences en programmation dans MATLAB, C/C++ et Python. Vous ne pouvez pas apprendre ces compétences par vous-même ou en regardant des vidéos en ligne. C'est pourquoi vous devez obtenir un diplôme ou une certification pour vous lancer et devenir un pro dans ce domaine.
À mon avis, l'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage automatique (ML) deviennent de plus en plus importants pour aider les organisations à prendre des décisions et des produits plus intelligents et plus rapides. Une maîtrise en intelligence artificielle et apprentissage automatique peut vous aider à faire la transition vers un travail intéressant d'apprentissage automatique ou d'intelligence artificielle, qui est un domaine en croissance rapide et en demande sur le marché actuel. Une maîtrise en intelligence artificielle est également un bon investissement pour les techniciens chevronnés qui souhaitent faire progresser leur carrière dans l'intelligence artificielle en assumant des rôles de direction ou de direction dans leur entreprise ou leur secteur.
Si vous souhaitez démarrer une carrière dans l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique, vous aurez besoin d'un diplôme pertinent pour le sujet (dans la plupart des cas). Une maîtrise ou un Diplôme PG en informatique est généralement le meilleur plan d'action, et c'est ce qui vous donnera toutes les compétences et connaissances de base nécessaires pour continuer. Si vous étudiez de manière indépendante afin de vous lancer dans le monde de l'IA, je vous recommande de choisir des matières non seulement en informatique, mais aussi en programmation et en algorithme, ainsi que peut-être en affaires ou en culture, car elles jouent également un rôle dans IA !
Étude de cas
Richard Billingsley, un professionnel expérimenté de l'IA qui travaille actuellement dans une société de services de prévisions financières appelée MonPartage.com, a partagé son point de vue sur le cheminement de carrière en Intelligence Artificielle :
Au cours des 10 dernières années, il est devenu beaucoup plus facile de démarrer une carrière dans l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique.
Pour commencer et savoir si le sujet vous intéresse, il existe des concours Kaggle et des cours en ligne qui vous apprennent à mettre en œuvre les idées d'apprentissage automatique d'autres personnes et à utiliser les principaux frameworks comme TensorFlow et Torch. C'est un bon moyen de vous familiariser avec les idées principales, et si vous aimez le travail technique de mise en œuvre du système, c'est une bonne façon de procéder.
Le niveau supérieur consiste à étudier un cours quelque part. De nombreuses universités proposent désormais de très bons cours en intelligence artificielle et en traitement du langage naturel. En étudiant à l'université, vous apprenez non seulement comment mettre en œuvre et affiner un modèle, mais vous apprenez également comment et pourquoi cela fonctionne. Cela vous donne une longueur d'avance sur le développement de vos propres systèmes d'apprentissage et sur la compréhension réelle de ce qui se passe.
Si vous aimez vraiment les aspects de recherche, vous pouvez même faire un doctorat. et publier des articles à la pointe du développement de l'IA. C'est ce que je voulais faire quand j'ai étudié pour un doctorat. en Intelligence Artificielle. Après l'obtention de mon diplôme, j'ai commencé à travailler dans une société de détection des fraudes aux réclamations d'assurance maladie. Par la suite, j'ai travaillé dans quelques universités pour faire des recherches post-doctorales sur la robotique sociale et le traitement du langage naturel, ce qui était incroyablement amusant. Nous avons développé des robots qui servaient des boissons et portaient vos sacs pour l'équipe gagnante de Robocup.
Maintenant, je travaille dans une société de services de prévisions financières appelée MyShare.com. Nous utilisons de nombreux aspects de l'IA, du traitement du langage naturel pour lire les actualités, aux modèles financiers qui font des prévisions sur le cours des actions à court, moyen et long terme. Je trouve satisfaisant de voir mes études utilisées de manière productive, innovante et utile aux autres.
La bonne chose à propos de l'intelligence artificielle est que presque tout le monde peut le faire. Tout ce dont vous avez besoin est un ordinateur de jeu avec une carte graphique NVIDIA, CUDA, quelques bibliothèques python comme Torch et Numpy, et quelques données, et vous pouvez former votre propre modèle. Créer un site Web est facile avec PythonAnywhere ou l'une des bonnes sociétés d'hébergement, et là, vous pouvez avoir votre propre site d'intelligence artificielle opérationnel. Qu'il s'agisse de détecter le cancer par IRM, de traduire des langues, de concevoir de nouvelles modes ou de chatbots sociaux, c'est nouveau, amusant et revigorant. Mais n'allez pas prévoir les marchés boursiers car nous le faisons déjà !
résumant
L'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique sont deux des sujets les plus brûlants de la technologie en ce moment. Il existe de nombreuses opportunités pour ceux qui ont les bonnes compétences. De nombreuses entreprises technologiques, dont Google, Facebook et Microsoft, embauchent activement des experts en IA et en ML.
Le marché du travail ne fera que devenir plus compétitif dans les années à venir, c'est donc le moment de commencer à investir dans votre formation et vos compétences si vous êtes intéressé par une carrière dans l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique.
