l’intelligence Artificielle est l’une des plus importantes innovations du 21e siècle. Des Experts de différentes industries étudient ses capacités et découvrent de nouvelles façons de son application. Nous appelons L’IA une technologie émergente, cependant, les scientifiques travaillent dans cette direction depuis les années 1950.
Au début, L’IA était loin des robots intelligents que nous voyons dans les films de science-fiction. Néanmoins, grâce à des technologies telles que l’apprentissage automatique et l’apprentissage profond, L’IA est devenue l’un des domaines les plus prometteurs de l’industrie informatique., La demande de développeurs D’IA ne cesse de croître, et certains experts imaginent un avenir où les ordinateurs remplacent les humains. Même s’il est trop tôt pour parler de l’intelligence artificielle comme d’une menace pour la main-d’œuvre, les travailleurs modernes bénéficieront certainement d’en apprendre davantage sur cette technologie, car elle leur permettra de se préparer aux changements futurs dans leurs industries et de se familiariser avec un nouvel outil efficace et intéressant.
raisons importantes pour commencer à étudier L’IA
L’IA entre dans nos vies de différentes manières., Par exemple, nous utilisons des assistants comme Amazon Echo, Google Assistant ou Siri. Lorsque nous jouons à des jeux vidéo, L’IA est toujours notre ennemie. Cependant, tout le monde ne sait pas que L’IA est présente même dans Google Translate et les outils qui détectent les messages de spam.
La compréhension de l’intelligence artificielle ouvre beaucoup de possibilités. Il suffit de maîtriser les bases de cette technologie pour comprendre comment fonctionnent les outils simples. Au fur et à mesure que vous en apprendrez plus sur L’IA, vous aurez la chance de devenir un développeur qui créera des applications D’IA avancées comme Watson D’IBM ou des voitures autonomes. Il y a des possibilités infinies dans ce domaine., Étudier L’IA est nécessaire pour une carrière en génie logiciel, au cas où vous voudriez travailler avec des interfaces homme-machine, des réseaux de neurones et de l’intelligence artificielle quantique. Des entreprises comme Amazon et Facebook utilisent L’IA pour faire des recommandations de listes de courses et pour analyser le big data. La compréhension de L’IA est également nécessaire pour les ingénieurs matériels qui créent des assistants à domicile et des assistants de stationnement.
ceux qui veulent commencer à apprendre L’IA ont beaucoup d’options disponibles. Par exemple, internet permet à tout le monde de s’inscrire à des cours en ligne., Certains d’entre eux sont destinés à des personnes qui ont déjà un certain niveau de connaissances techniques et se concentrent sur le codage, tandis que d’autres cours aideront même ceux qui n’ont aucune expertise préalable en programmation et en ingénierie.
les meilleurs cours D’IA en ligne pour 2018
- apprenez avec Google AI – il s’agit d’un nouveau projet lancé par Google pour permettre au grand public de comprendre ce qu’est L’IA et son fonctionnement. Bien que la ressource se développe lentement, elle dispose déjà d’un cours d’apprentissage automatique pour les débutants qui inclut la bibliothèque TensorFlow de Google., Ce cours aidera même ceux qui ne connaissent rien à L’IA, couvrant les bases de l’apprentissage automatique, introduisant TensorFlow et expliquant les principes cruciaux de la conception de réseaux de neurones.
- Stanford University-Machine Learning – le cours est disponible sur Coursera. Il est enseigné par le fondateur de Google Brain, Andrew Ng. Vous pouvez profiter de ce cours gratuitement ou choisir des options payantes si vous souhaitez obtenir un certificat qui peut être utilisé à l’avenir lors des premiers pas vers votre carrière en génie logiciel., Ce cours vous familiarisera avec les exemples de technologies basées sur L’IA de la vie réelle, telles que les mécanismes avancés de recherche sur le web et la reconnaissance vocale. Vous comprendrez également comment les réseaux de neurones apprendre.
- Nvidia – principes fondamentaux de L’apprentissage profond pour la vision par ordinateur – la vision par ordinateur est une discipline qui se concentre sur la création d’ordinateurs capables d’analyser l’information visuelle comme le fait le cerveau humain. Ce cours couvre les bases techniques nécessaires ainsi que les applications pratiques de la classification d’objets et de la reconnaissance d’objets., Vous pouvez étudier à votre propre rythme et apprendre à créer votre propre application de réseau neuronal.
Comment commencer avec L’IA
Il n’y a pas de surprise si vous rencontrez certaines difficultés à étudier l’intelligence artificielle. Si vous êtes coincé, nous vous suggérons de chercher une solution sur Kaggle ou de poster vos questions sur des forums spécifiques. Il est également important de comprendre sur quoi porter et quoi faire en premier.
Choisissez un sujet qui vous intéresse
tout d’Abord, choisissez un sujet qui est vraiment intéressant pour vous. Il vous aidera à rester motivé et impliqué dans le processus d’apprentissage., Concentrez-vous sur un certain problème et cherchez une solution, au lieu de simplement lire passivement tout ce que vous pouvez trouver sur internet.
2. Trouver une solution rapide
le but est de trouver n’importe quelle solution de base qui couvre le problème autant que possible. Vous avez besoin d’un algorithme qui traitera les données sous une forme compréhensible pour l’apprentissage automatique, formera un modèle simple, donnera un résultat et évaluera ses performances.
Améliorez votre solution simple
Une fois que vous avez une base simple, il est temps de faire preuve de créativité., Essayez d’améliorer tous les composants et d’évaluer les changements afin de déterminer si ces améliorations valent votre temps et vos efforts. Par exemple, l’amélioration du prétraitement et du nettoyage des données donne parfois un retour sur investissement plus élevé que l’amélioration d’un modèle d’apprentissage lui-même.
4. Partagez votre solution
écrivez votre solution et partagez-la afin d’obtenir des commentaires. Non seulement vous obtiendrez de précieux conseils d’autres personnes, mais ce sera également le premier enregistrement de votre portefeuille.,
répétez les étapes 1 à 4 pour différents problèmes
Choisissez différents problèmes et suivez les mêmes étapes pour chaque tâche. Si vous avez commencé avec des données tabulaires, choisissez un problème qui implique de travailler avec des images ou du texte non structuré. Il est également important d’apprendre à formuler correctement des problèmes pour l’apprentissage automatique. Les développeurs ont souvent besoin de transformer certains objectifs commerciaux abstraits en problèmes concrets qui correspondent aux spécificités de l’apprentissage automatique.
6., Terminez une compétition Kaggle
Cette compétition vous permet de tester vos compétences, en résolvant les mêmes problèmes sur lesquels beaucoup d’autres ingénieurs travaillent. Vous serez forcé d’essayer différentes approches, en choisissant les solutions les plus efficaces. Ce concours peut également vous apprendre la collaboration, car vous pouvez rejoindre une grande communauté et communiquer avec les gens sur le forum, partager vos idées et apprendre des autres.
utilisez l’apprentissage automatique de manière professionnelle
Vous devez déterminer quels sont vos objectifs de carrière et créer votre propre portefeuille., Si vous n’êtes pas prêt à postuler pour des emplois d’apprentissage automatique, recherchez d’autres projets qui rendront votre portefeuille impressionnant. Rejoignez les hackathons civiques et recherchez des postes liés aux données dans le service communautaire.
Conclusion
la compréhension de base de L’IA et de l’apprentissage automatique devient de plus en plus précieuse dans tous les domaines d’activité et dans toutes les professions. Grâce à divers cours en ligne, aujourd’hui, vous n’avez pas besoin d’aller à l’université pour apprendre cette technologie complexe et intéressante., Même si vous n’avez aucune expérience préalable en ingénierie, vous pouvez apprendre l’intelligence artificielle à domicile et commencer à appliquer vos connaissances dans la pratique, en créant des solutions simples d’apprentissage automatique et en faisant les premiers pas vers votre nouvelle profession.