人工知能は、ソフトウェアエンジニアリングの世界で最も注目されているトピックのXNUMXつです。 この分野にどれだけ長く携わっていても、またはまったく異なる分野からプログラミングを始めようとしている場合でも、人工知能と機械学習の基本的な基盤は、キャリアを前進させるだけでなく、いくつかの分野に心を開くのに役立ちます。アルゴリズムの領域を超えて問題を解決する方法。

人工知能は次のデジタルフロンティアになるのでしょうか？

ビッグテックの巨人が人工知能の使用を増やしているにもかかわらず、Covid-19パンデミックが何百万もの仕事を破壊したことは悲惨です。 マッキンゼーの2017年のレポートでは、米国の雇用者の2030分のXNUMXがXNUMX年までにロボットと自動化に取って代わられると推定しています。これらのパンデミック状況は常に変化しています。 しかし、人間はこの高度な技術を地球にどのように統合したいかを決める必要があります。

• ガートナーは、すべてのB30B企業の2％が、販売プロセスのXNUMXつを後押しするためにAIテクノロジーを採用すると述べました。
• DemandBaseのレポートによると、80％のB2Bマーケティングエグゼクティブは、AIが2020年末までにマーケティング業界に革命を起こすと発表しました。
• IDCは、2021年までに、商用アプリケーションの75％が人工知能を使用すると推定しています。

2021年は、実際にはすでにAIに携わっている専門家にとって開かれた扉です。 したがって、人工知能でのキャリアを開始することに熱心な場合は、今日従うことができるガイドがあります：

1）数学の確かなバックグラウンドを持つことは非常に重要です

ニューラルネットワークをトレーニングするには、少なくとも数学と微積分の基本的な知識が必要です。 AIに参加するには、確率と統計、およびその他のアルゴリズムに関する知識が必要です。

したがって、人工知能の最高のAIコースやその他の学習リソースに入る前に、できるだけ多くの数学を学ぶことをお勧めします。

2）焦点を絞る：何を構築したいですか？

目標を明確にし、簡単な文章に合わせてください。 たとえば、「人の血圧を推定するアルゴリズムの開発」。

そうすれば、あなただけが焦点を絞り（AIの広義）、問題をより小さな部分に分割し、必要な特定のリソースを特定することができます。

3）AIを使って学ぶ：最初は簡単な問題を解決してみてください

最初は、最初に単純なニューラルネットを作成してから、より複雑な問題に焦点を当てることができます。

最初に、簡単な問題を解決します。 それを解決しようとするときは、アルゴリズムによる意思決定へのさまざまなアプローチを試してください。

特定の問題に対する迅速な修正を見つけることで、AIソフトウェア開発の世界に入ります。 また、簡単なMLアルゴリズムを学び、そのパフォーマンスをゆっくりと評価することもできます。

次に、基本的なソリューションを最適化して、知識とスキルを向上させます。 さまざまなコンポーネントをアップグレードして、結果として生じる変更を観察することもできます。

また、Tic Tac ToeやSudokuなどのさまざまなゲームのAIコードの記述、パターン認識用のコードの作成、独自のシミュレーターの構築を手に入れることもできます。

4）詳細な練習から始める：人工ニューラルネットワークについて学ぶ

新しく、ディープラーニングに特に興味があるはずですが、私が言っていることは本当ですか？

ここで、このML手法を探求したい場合は、人工ニューラルネットワークの基本を知る必要があります。

この場合、ディープラーニングを使用してこのオンラインリソースを明るくすることができます。

新しく習得したスキルをテストするために使用するオープンソースフレームワークの場合：

• 最も人気のあるもののXNUMXつであるGoogleを利用したTensorflow。 Pythonベースのもの
• Skit-Learn、Caras、Theano、すべてPythonベースのフレームワーク
• 'Deeplearning4j'という名前のJavaフレームワーク

5）プログラミング言語を選択する：ライブラリの可用性とパフォーマンスを検討する

AI開発コースを学ぶ場合、プログラミング言語の選択は非常に重要です。

主流の言語を選びましょう（ただし、あまり人気のない言語で人工知能や機械学習を行うことはできます）。 そのXNUMXつ：

多くの高品質のライブラリとソフトウェア開発ツールを提供します

パフォーマンスの面で立っています

したがって、Octave、Python、C ++、またはJavaである可能性があります。 ライブラリのパフォーマンスと可用性に関しては、誰もが独自の制限と長所を持っています。

これは、自然言語処理の分野で詳細な調査を行う場合に特に重要です。

6）AI開発に入る計算論的学習の理論を学ぶ

これは、NLP（自然言語処理）の分野で詳細な調査を行う場合に特に重要です。

7）クラウドベースのものを使用するか、強力なコンピューティングハードウェアを構築する

機械学習を実装してAIを実行するには、いくつかの重要なハードウェア要件が必要です。

強力なハードウェアシステムを使用する場合は、CPUと高性能GPUのバンドルが必要です。

XNUMXつのオプションは次のとおりです。

• あなたはクラウドベースの代替手段で行くことができます
• あなたはあなた自身の強力なスーパーマシンを組み立てることができます

考慮すべきXNUMXつの一般的なクラウドコンピューティングプラットフォームは次のとおりです。

Google Collab： セットアップを必要としないJupiterノートブック環境。 クラウドベースのGPUにすばやくアクセスして、スクリプトを実行できます。

クラウドTPU： CPUやGPUよりも効率的にテンソル演算を実行するようにカスタム設計されたGoogleベースのハードウェア。

8）多くのML-アルゴリズムに精通する

人工知能の開発でキャリアを開始することにした場合は、他の落葉樹やランダムフォレストに慣れている必要があります

• リピートニューラルネットワーク（RNN）
• サポートベクターマシン（SVM）
• 深層学習（DL）

9）Kaggleコンテストに参加する

新しく習得したスキルを試してみてください！

また、Kaggleコンテストに参加することで、他のエキスパートAI開発者が行っている問題の解決を試みることもできます。 複数の方法をテストして、最も効果的なソリューションを選択してください。

10）あなたの手を試すための無料のオンラインコース

最後になりましたが、オンラインコース。 以下は、オンラインで学ぶのに最適なXNUMXつの人工知能コースです。

Google AIで学ぶ– これは、人工知能とは何か、そしてそれがどのように機能するかを人々が理解できるようにするためにGoogleが立ち上げた最新のプロジェクトです。 リソースはゆっくりと増えていますが、GoogleのTensorFlowライブラリをすでに所有している新入生向けの機械学習コースがすでにあります。 このコースは、AIと機械学習の基本的な知識さえ持っていない人にも役立ち、ニューラルネットワークの設計の主要な原則を説明し、Tensorflowを紹介します。

スタンフォード大学–機械学習 –

このオンラインコースは、GoogleBrainの創設者であるAndrewNgaによって教えられており、Courseraで利用できます。 将来使用できる証明書を取得したい場合は、有料オプションを自由に使用して選択できます。 このコースでは、音声認識の高度なメカニズムやWeb検索など、実際のAI主導のテクノロジーの例を紹介します。 このコースでは、ニューラルネットワークの基本的な知識も習得します。

Nvidia –コンピュータービジョンのディープラーニングの基礎–コンピュータビジョンは、人間の脳のような視覚情報を分析できるコンピュータの作成に焦点を当てています。 このコースでは、オブジェクト認識とオブジェクト分類の実用的なアプリケーションとともに、必要な技術的基礎について説明します。

まとめ

機械学習と人工知能の理解は、あらゆる職業やビジネス分野でより価値のあるものになります。 いくつかのオンラインコースのおかげで、今日、この興味深く複雑なテクノロジーを学ぶために教育機関に行く必要はありません。 技術的なバックグラウンドがなくても、自宅からAIのトレーニングを受けて、スキルと知識を実際に使い始め、簡単なMLソリューションを作成し、夢の職業に向けて最初の一歩を踏み出すことができます。

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出典：https：//www.usmsystems.com/how-do-i-get-into-ai-development/