Zephyrnet-logo

Hoe kom ik in AI-ontwikkeling? Waar moet ik beginnen?

Datum:

Kunstmatige intelligentie is een van de populairste onderwerpen in de wereld van software-engineering. Het maakt niet uit hoe lang je al in het veld zit, of als je vanuit een heel ander vakgebied gaat programmeren, de basisbasis in kunstmatige intelligentie en machinaal leren zal je niet alleen helpen je carrière vooruit te helpen, maar ook je geest openstellen voor verschillende manieren om problemen op te lossen die verder gaan dan het domein van algoritmen.

Zal kunstmatige intelligentie de volgende digitale grens zijn?

Het is ellendig dat de Covid-19-pandemie miljoenen banen heeft vernietigd, hoewel grote technologiegiganten het gebruik van kunstmatige intelligentie vergroten. McKinsey's rapport uit 2017 schat dat een derde van de werkgevers in de VS tegen het decennium van 2030 vervangen zal zijn door robots en automatisering. Deze pandemische situaties veranderen zeker te allen tijde. Maar mensen moeten beslissen hoe ze deze geavanceerde technologie in de wereld willen integreren.

  • Gartner zei dat 30% van alle B2B-bedrijven AI-technologie zullen inhuren om hun verkoopprocessen te stimuleren.
  • Volgens de rapporten van DemandBase heeft 80% van de B2B-marketingmanagers verklaard dat AI heeft aangekondigd dat ze tegen eind 2020 een revolutie teweeg zullen brengen in de marketingindustrie.
  • IDC schat dat in 2021 75% van de commerciële toepassingen gebruik zal maken van kunstmatige intelligentie.

2021 is feitelijk een open deur voor professionals die al met AI bezig zijn. Dus als je graag een carrière wilt beginnen met kunstmatige intelligentie, dan is hier een gids die je vandaag nog kunt volgen:

1) Het hebben van een solide achtergrond in wiskunde is erg belangrijk

Je moet op zijn minst een basiskennis van wiskunde en calculus hebben om neurale netwerken te trainen. Je moet kennis hebben van waarschijnlijkheid, statistiek en andere algoritmen om in de AI te komen.

Het is dus beter om zoveel mogelijk wiskunde te leren voordat je deelneemt aan de beste AI-cursussen en andere leermiddelen op het gebied van kunstmatige intelligentie die je kunt vinden.

2) Verminder je focus: wat wil je bouwen?

Maak je doel duidelijk en laat het in een simpele zin passen; Bijvoorbeeld “het ontwikkelen van een algoritme om iemands bloeddruk te schatten”.

Alleen dan kun je je focus verlagen (bredere term voor AI), je probleem in kleinere delen verdelen en de specifieke middelen identificeren die je nodig hebt.

3) Leer door AI te doen: Probeer om te beginnen een eenvoudig probleem op te lossen

In eerste instantie kun je eerst een eenvoudig neuraal net schrijven en je vervolgens concentreren op de meer complexe problemen.

Los in het begin een eenvoudig probleem op. Experimenteer met verschillende benaderingen van algoritmische besluitvorming bij het oplossen ervan.

Betreed de wereld van AI-softwareontwikkeling door een snelle oplossing voor een bepaald probleem te vinden. U kunt ook een eenvoudig ML-algoritme leren en de prestaties ervan langzaam evalueren.

Verbeter vervolgens uw kennis en vaardigheden door uw basisoplossing te optimaliseren. U kunt ook verschillende componenten upgraden en de resulterende verandering observeren.

Je kunt ook AI-code schrijven voor verschillende spellen, zoals Tic Tac Toe en Sudoku, code maken voor patroonherkenning en je eigen simulator bouwen.

4) Begin met diepgaande oefening: leer over kunstmatige neurale netwerken

Nieuw zou je vooral geïnteresseerd moeten zijn in deep learning. Is het waar wat ik zeg?

Als je deze ML-techniek wilt verkennen, moet je de basisprincipes van kunstmatige neurale netwerken kennen.

In dit geval kunt u deze online bron opfleuren met Deep Learning.

Om het open source-framework te gebruiken om uw nieuw verworven vaardigheden te testen:

  • Door Google aangedreven Tensorflow, een van de meest populaire; Op Python gebaseerde versie
  • Skit-Learn, Caras en Theano, allemaal op Python gebaseerde frameworks
  • Java-framework met de naam 'Deeplearning4j'

5) Selecteer uw programmeertaal: houd rekening met de beschikbaarheid en prestaties van bibliotheken

Het kiezen van een programmeertaal is erg belangrijk als je besluit een AI-ontwikkelingscursus te volgen.

Ga voor de reguliere taal (hoewel je kunstmatige intelligentie en machinaal leren ook kunt doen met minder populaire talen). Een Dat:

Biedt u vele hoogwaardige bibliotheken en softwareontwikkelingstools

Staat qua prestaties

Het kan dus Octave, Python, C++ of Java zijn. Iedereen heeft zijn eigen beperkingen en sterke punten als het gaat om prestaties en de beschikbaarheid van bibliotheken.

Dit is vooral belangrijk als je diepgaand onderzoek doet op het gebied van natuurlijke taalverwerking.

6) Leer de theorie van computationeel leren om deel te nemen aan de AI-ontwikkeling

Dit is vooral van belang als je diepgaand onderzoek doet op het gebied van NLP (Natural Language Processing).

7) Gebruik een cloudgebaseerd apparaat of bouw krachtige computerhardware

Verwacht een aantal cruciale hardwarevereisten om machine learning te implementeren en AI uit te voeren.

Als u van plan bent een krachtig hardwaresysteem te gebruiken, is een bundel CPU's en krachtige GPU's noodzakelijk:

Dit zijn de twee opties:

  • U kunt kiezen voor het cloudgebaseerde alternatief
  • Je kunt je eigen krachtige supermachine samenstellen

Hieronder volgen de twee populaire cloud computing-platforms om te overwegen:

Google-samenwerking: Jupiter-notebookomgeving waarvoor geen installatie vereist is; u krijgt snel toegang tot een cloudgebaseerde GPU om uw scripts uit te voeren.

Wolk TPU: Een op Google gebaseerde hardware die speciaal is ontworpen om tensorbewerkingen efficiënter uit te voeren dan een CPU of GPU.

8) Maak kennis met veel ML-algoritmen

Als je besluit een carrière te beginnen in de ontwikkeling van kunstmatige intelligentie, moet je je op je gemak voelen met andere loofbomen en willekeurige bossen

  • Repetitieve neurale netwerken (RNN)
  • Ondersteuning van vectormachines (SVM)
  • Diep leren (DL)

9) Doe mee aan een Kaggle-wedstrijd

Stel je nieuw verworven vaardigheden op de proef!

Je kunt ook proberen de problemen op te lossen die andere deskundige AI-ontwikkelaars doen door deel te nemen aan een Kaggle-wedstrijd. Test meerdere manieren uit en kies de meest effectieve oplossing.

10) Gratis online cursussen om uit te proberen

Last but not least: online cursussen. Hieronder volgen de drie beste cursussen over kunstmatige intelligentie die u online kunt leren.

Leer met Google AI – Dit is het nieuwste project dat Google heeft gelanceerd om mensen te helpen begrijpen wat kunstmatige intelligentie is en hoe het werkt. Hoewel de bronnen langzaam groeien, bestaat er al een machine learning-cursus voor eerstejaarsstudenten die al in het bezit zijn van de Tensor Flow-bibliotheek van Google. Deze cursus helpt ook degenen die niet eens een basiskennis hebben van AI en machine learning, legt de belangrijkste principes uit van het ontwerpen van neurale netwerken en introduceert Tensorflow.

Stanford Universiteit – Machineleren -

Deze online cursus wordt gegeven door de oprichter van Google Brain, Andrew Nga en is beschikbaar op Coursera. Het is gratis om betaalde opties te gebruiken en te selecteren als u een certificaat wilt ontvangen dat u in de toekomst kunt gebruiken. Deze cursus laat je kennismaken met voorbeelden van real-life AI-gestuurde technologieën, zoals geavanceerde mechanismen voor spraakherkenning en zoeken op internet. Via deze cursus verkrijg je ook de basiskennis van neurale netwerken.

Nvidia – Grondbeginselen van diep leren voor computervisie –Computer vision richt zich op het creëren van computers die visuele informatie zoals het menselijk brein kunnen analyseren. Deze cursus behandelt de vereiste technische basisbeginselen, samen met praktische toepassingen van objectherkenning en objectclassificatie.

Conclusie

Begrip van machine learning en kunstmatige intelligentie wordt waardevoller in elk beroep en vakgebied. Dankzij verschillende online cursussen hoef je tegenwoordig niet meer naar een instelling om deze interessante en complexe technologie te leren. Zelfs als u geen technische achtergrond heeft, kunt u vanuit huis een training in AI volgen en uw vaardigheden en kennis in de praktijk gaan gebruiken, eenvoudige ML-oplossingen creëren en de eerste stappen zetten op weg naar uw droomberoep.

Als u meer wilt weten over de AI-technologie, alstublieft deze link. Wij helpen u graag.

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

spot_img

Laatste intelligentie

spot_img