인공 지능은 소프트웨어 공학의 세계에서 가장 뜨거운 주제 중 하나입니다. 해당 분야에 얼마나 오래 있었는지 또는 완전히 다른 분야에서 프로그래밍을 시작했는지에 관계없이 인공 지능 및 머신 러닝의 기본 기반은 경력을 발전시키는 데 도움이 될 뿐만 아니라 여러 분야에 마음을 열 수 있습니다. 알고리즘의 영역을 넘어 문제를 해결하는 방법.
인공 지능이 차세대 디지털 프론티어가 될 것인가?
거대 기술 기업들이 인공 지능의 사용을 늘리고 있지만 Covid-19 전염병이 수백만 개의 일자리를 파괴했다는 것은 비참한 일입니다. McKinsey의 2017년 보고서는 2030년 XNUMX년까지 미국 고용주의 XNUMX/XNUMX이 로봇과 자동화로 대체될 것이라고 추정합니다. 이러한 전염병 상황은 항상 변합니다. 그러나 인간은 이 첨단 기술을 지구에 통합하는 방법을 결정해야 합니다.
- Gartner는 모든 B30B 기업의 2%가 판매 프로세스 중 하나를 향상시키기 위해 AI 기술을 사용할 것이라고 말했습니다.
- DemandBase의 보고서에 따르면 B80B 마케팅 임원의 2%는 AI가 2020년 말까지 마케팅 산업에 혁명을 일으킬 것이라고 발표했습니다.
- IDC는 2021년까지 상용 애플리케이션의 75%가 인공 지능을 사용할 것으로 예상합니다.
2021년은 실제로 이미 AI에 종사하는 전문가들에게 열린 문입니다. 따라서 인공 지능으로 경력을 시작하는 데 관심이 있다면 오늘 따라할 수 있는 가이드가 있습니다.
1) 수학에 대한 탄탄한 배경을 갖는 것이 매우 중요합니다.
신경망을 훈련시키려면 최소한 수학 및 미적분학에 대한 기본 지식이 있어야 합니다. AI에 들어가려면 확률과 통계 및 기타 알고리즘에 대한 지식이 필요합니다.
따라서 찾을 수 있는 인공 지능에서 최고의 AI 과정 및 기타 학습 리소스에 들어가기 전에 가능한 한 많은 수학을 배우는 것이 좋습니다.
2) 초점 줄이기: 무엇을 만들고 싶습니까?
목표를 명확하게 하고 간단한 문장에 맞추십시오. 예를 들어, "사람의 혈압을 추정하는 알고리즘 개발".
그런 다음에만 초점을 낮추고(AI에 대한 더 넓은 용어) 문제를 더 작은 부분으로 나누고 필요한 특정 리소스를 식별할 수 있습니다.
3) AI를 통해 학습: 시작을 위해 간단한 문제 해결 시도
처음에는 간단한 신경망을 먼저 작성한 다음 더 복잡한 문제에 집중할 수 있습니다.
처음에는 쉬운 문제를 푼다. 문제를 해결하려고 할 때 알고리즘 의사 결정에 대한 다양한 접근 방식을 실험하십시오.
주어진 문제에 대한 빠른 수정을 찾아 AI 소프트웨어 개발의 세계로 들어가십시오. 간단한 ML 알고리즘을 학습하고 성능을 천천히 평가할 수도 있습니다.
다음으로 기본 솔루션을 최적화하여 지식과 기술을 향상시킵니다. 다양한 구성 요소를 업그레이드하고 그에 따른 변경 사항을 관찰할 수도 있습니다.
Tic Tac Toe, Sudoku와 같은 다양한 게임을 위한 AI 코드 작성, 패턴 인식을 위한 코드 작성 및 나만의 시뮬레이터 구축도 직접 해 볼 수 있습니다.
4) 심층 연습으로 시작: 인공 신경망에 대해 알아보기
새로, 당신은 특히 딥 러닝에 관심이 있어야 합니다, 내 말이 사실인가요?
이제 이 ML 기술을 탐색하려면 인공 신경망의 기본 사항을 알아야 합니다.
이 경우 딥 러닝으로 이 온라인 리소스를 밝게 할 수 있습니다.
새로 습득한 기술을 테스트하는 데 사용할 오픈 소스 프레임워크의 경우:
- 가장 인기 있는 것 중 하나인 Google 기반 Tensorflow; 파이썬 기반의 것
- Skit-Learn, Caras 및 Theano, 모두 Python 기반 프레임워크
- 'Deeplearning4j'라는 자바 프레임워크
5) 프로그래밍 언어 선택: 라이브러리 가용성 및 성능 고려
AI 개발 과정을 배우기로 결정할 때 프로그래밍 언어를 선택하는 것은 매우 중요합니다.
주류 언어로 가십시오(인공 지능과 기계 학습은 덜 인기 있는 언어로 할 수 있지만). 다음 중 하나:
많은 고품질 라이브러리 및 소프트웨어 개발 도구를 제공합니다.
성능면에서 우세
따라서 Octave, Python, C++ 또는 Java가 될 수 있습니다. 모든 사람은 라이브러리의 성능 및 가용성과 관련하여 고유한 한계와 강점을 가지고 있습니다.
이는 자연어 처리 분야에서 심도 있는 연구를 수행할 때 특히 중요합니다.
6) AI 개발에 들어가기 위한 컴퓨팅 학습 이론 학습
이는 NLP(자연어 처리) 분야에서 심도 있는 연구를 수행할 때 특히 중요합니다.
7) 클라우드 기반 하드웨어를 사용하거나 강력한 컴퓨팅 하드웨어 구축
머신 러닝을 구현하고 AI를 실행하려면 몇 가지 중요한 하드웨어 요구 사항이 필요합니다.
강력한 하드웨어 시스템을 사용하려는 경우 CPU와 고성능 GPU의 번들이 필요합니다.
다음은 두 가지 옵션입니다.
- 클라우드 기반 대안을 사용할 수 있습니다.
- 나만의 강력한 슈퍼 머신을 조립할 수 있습니다.
다음은 고려해야 할 두 가지 인기 있는 클라우드 컴퓨팅 플랫폼입니다.
구글 콜라보레이션: 설정이 필요 없는 주피터 노트북 환경 클라우드 기반 GPU에 빠르게 액세스하여 스크립트를 실행할 수 있습니다.
클라우드 TPU: CPU 또는 GPU보다 더 효율적으로 텐서 작업을 수행하도록 설계된 Google 기반 하드웨어 맞춤입니다.
8) 많은 ML-알고리즘에 익숙해지기
인공 지능 개발 분야에서 경력을 시작하기로 결정했다면 다른 낙엽수와 임의의 숲에 익숙해야 합니다.
- 반복 신경망(RNN)
- 서포트 벡터 머신 (SVM)
- 딥 러닝 (DL)
9) 캐글 대회 참가
새로 습득한 기술을 시험해 보세요!
Kaggle 경쟁에 참여하여 다른 전문 AI 개발자가 수행하는 문제를 해결하려고 시도할 수도 있습니다. 여러 가지 방법을 테스트하고 가장 효과적인 솔루션을 사용하십시오.
10) 직접 체험해 볼 수 있는 무료 온라인 코스
마지막으로 온라인 강의입니다. 다음은 온라인에서 배울 수 있는 최고의 인공 지능 과정 XNUMX가지입니다.
Google AI로 배우기 – 이것은 사람들이 인공 지능이 무엇이며 어떻게 작동하는지 이해하도록 돕기 위해 Google에서 시작한 최신 프로젝트입니다. 리소스가 천천히 증가하고 있지만 이미 Google의 Tensor Flow 라이브러리를 소유하고 있는 신입생을 위한 기계 학습 과정이 있습니다. 이 과정 역시 인공지능과 머신러닝에 대한 기본지식조차 없는 이들에게 도움이 되며, 신경망 설계의 핵심 원리를 설명하고 텐서플로를 소개한다.
스탠포드 대학 – 기계 학습 -
이 온라인 과정은 Google Brain의 창시자인 Andrew Nga가 진행하며 Coursera에서 제공됩니다. 나중에 사용할 수 있는 인증서를 받으려면 무료로 사용하고 유료 옵션을 선택하십시오. 이 과정에서는 음성 인식 및 웹 검색의 고급 메커니즘과 같은 실제 AI 기반 기술의 예를 소개합니다. 이 과정을 통해 신경망에 대한 기본 지식도 습득하게 됩니다.
Nvidia – 컴퓨터 비전을 위한 딥 러닝의 기초 –컴퓨터 비전은 인간의 뇌처럼 시각 정보를 분석할 수 있는 컴퓨터를 만드는 데 중점을 둡니다. 이 과정은 객체 인식 및 객체 분류의 실제 적용과 함께 필요한 기술적 기초를 다룹니다.
결론
기계 학습과 인공 지능에 대한 이해는 모든 직업과 비즈니스 분야에서 더욱 가치 있게 됩니다. 여러 온라인 과정 덕분에 오늘날 이 흥미롭고 복잡한 기술을 배우기 위해 기관에 갈 필요가 없습니다. 기술적 배경이 없더라도 집에서 AI에 대한 교육을 받고 실제로 기술과 지식을 사용하기 시작하고 간단한 ML 솔루션을 만들고 꿈의 직업을 향한 첫 걸음을 내딛을 수 있습니다.
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출처: https://www.usmsystems.com/how-do-i-get-into-ai-development/
