Künstliche Intelligenz ist einer der bedeutendsten Durchbrüche des 21. Experten aus verschiedenen Branchen untersuchen ihre Fähigkeiten und entdecken neue Anwendungsmöglichkeiten. Wir nennen AI eine aufstrebende Technologie, Wissenschaftler arbeiten jedoch seit den 1950er Jahren in diese Richtung.
Zunächst war AI weit entfernt von intelligenten Robotern, die wir in Science-Fiction-Filmen sehen. Dank Technologien wie maschinellem Lernen und Deep Learning wurde KI jedoch zu einem der vielversprechendsten Bereiche der IT-Branche., Die Nachfrage nach KI-Entwicklern wächst ständig, und einige Experten stellen sich eine Zukunft vor, in der Computer den Menschen ersetzen. Obwohl es noch zu früh ist, von künstlicher Intelligenz als Bedrohung für die Belegschaft zu sprechen, werden moderne Arbeitnehmer definitiv davon profitieren, mehr über diese Technologie zu lernen, da sie sich auf die zukünftigen Veränderungen in ihren Branchen vorbereiten und sich mit einem neuen, effektiven und interessanten Werkzeug vertraut machen können.
Wichtige Gründe, mit dem Studium der KI zu beginnen
KI tritt auf viele verschiedene Arten in unser Leben ein., Zum Beispiel verwenden wir Assistenten wie Amazon Echo, Google Assistant oder Siri. Wenn wir Videospiele spielen, ist KI immer unser Feind. Allerdings weiß nicht jeder, dass KI auch in Google Translate und Tools zur Erkennung von Spam-Nachrichten vorhanden ist.
Das Verständnis von künstlicher Intelligenz eröffnet viele Möglichkeiten. Es genügt, die Grundlagen dieser Technologie zu beherrschen, um zu verstehen, wie einfache Werkzeuge funktionieren. Wenn Sie mehr über KI erfahren, erhalten Sie die Chance, Entwickler zu werden, der fortschrittliche KI-Anwendungen wie IBMs Watson oder selbstfahrende Autos erstellt. Es gibt unendlich viele Möglichkeiten in diesem Bereich., Das Studium der KI ist für eine Karriere im Software-Engineering erforderlich, falls Sie mit Mensch-Maschine-Schnittstellen, neuronalen Netzen und künstlicher Quantenintelligenz arbeiten möchten. Unternehmen wie Amazon und Facebook verwenden KI, um Empfehlungen für Einkaufslisten abzugeben und Big Data zu analysieren. Das Verständnis von KI ist auch für Hardware-Ingenieure notwendig, die Heimassistenten und Parkassistenten erstellen.
Wer KI lernen möchte, hat viele Möglichkeiten. Zum Beispiel ermöglicht das Internet jedem, sich für Online-Kurse einzuschreiben., Einige von ihnen richten sich an Personen, die bereits über ein gewisses technisches Wissen verfügen und sich auf das Codieren konzentrieren, während andere Kurse auch denjenigen helfen, die keine Vorkenntnisse in Programmierung und Engineering haben.
Die besten Online-KI-Kurse für 2018
- Learn with Google AI-Dies ist ein neues Projekt, das von Google ins Leben gerufen wurde, damit die breite Öffentlichkeit versteht, was KI ist und wie es funktioniert. Obwohl die Ressource langsam wächst, gibt es bereits einen Kurs für maschinelles Lernen für Anfänger, der die TensorFlow-Bibliothek von Google enthält., Dieser Kurs hilft auch denjenigen, die nichts über KI wissen, indem er die Grundlagen des maschinellen Lernens behandelt, TensorFlow einführt und die entscheidenden Prinzipien des Entwurfs neuronaler Netzwerke erklärt.
- Stanford University-Maschinelles Lernen-Der Kurs ist auf Coursera verfügbar. Es wird vom Gründer von Google Brain, Andrew Ng, unterrichtet. Sie können diesen Kurs kostenlos genießen oder bezahlte Optionen auswählen, falls Sie ein Zertifikat erhalten möchten, das in Zukunft bei den ersten Schritten zu Ihrer Karriere im Software Engineering verwendet werden kann., Dieser Kurs macht Sie mit den Beispielen KI-gesteuerter Technologien aus dem wirklichen Leben vertraut, wie z. B. fortschrittliche Mechanismen der Websuche und Spracherkennung. Sie werden auch verstehen, wie neuronale Netze lernen.
- Nvidia-Grundlagen des tiefen Lernens für Computer Vision-Computer Vision ist eine Disziplin, die sich auf die Erstellung von Computern konzentriert, die die visuellen Informationen wie das menschliche Gehirn analysieren können. Dieser Kurs deckt die notwendigen technischen Grundlagen zusammen mit den praktischen Anwendungen der Objektklassifizierung und Objekterkennung ab., Sie können in Ihrem eigenen Tempo lernen und lernen, wie Sie Ihre eigene neuronale Netzanwendung erstellen.
Erste Schritte mit KI
Es ist keine Überraschung, wenn Sie bestimmte Schwierigkeiten beim Studium künstlicher Intelligenz haben. Wenn Sie nicht weiterkommen, empfehlen wir Ihnen, auf Kaggle nach einer Lösung zu suchen oder Ihre Fragen in bestimmten Foren zu veröffentlichen. Es ist auch wichtig zu verstehen, worauf man sich konzentrieren und was man zuerst tun muss.
Wählen Sie ein Thema aus, an dem Sie interessiert sind
Wählen Sie zunächst ein Thema aus, das für Sie wirklich interessant ist. Es wird Ihnen helfen, motiviert und in den Lernprozess einbezogen zu bleiben., Konzentrieren Sie sich auf ein bestimmtes Problem und suchen Sie nach einer Lösung, anstatt nur passiv über alles zu lesen, was Sie im Internet finden können.
2. Finden Sie eine schnelle Lösung
Es geht darum, eine grundlegende Lösung zu finden, die das Problem so weit wie möglich abdeckt. Sie benötigen einen Algorithmus, der Daten in eine für maschinelles Lernen verständliche Form verarbeitet, ein einfaches Modell trainiert, ein Ergebnis liefert und dessen Leistung bewertet.
Verbessern Sie Ihre einfache Lösung
Sobald Sie eine einfache Basis haben, ist es Zeit für Kreativität., Versuchen Sie, alle Komponenten zu verbessern und die Änderungen zu bewerten, um festzustellen, ob diese Verbesserungen Ihre Zeit und Mühe wert sind. Zum Beispiel bietet die Verbesserung der Vorverarbeitung und Datenbereinigung manchmal eine höhere Kapitalrendite als die Verbesserung eines Lernmodells selbst.
4. Teilen Sie Ihre Lösung
Schreiben Sie Ihre Lösung auf und teilen Sie sie, um Feedback zu erhalten. Sie erhalten nicht nur wertvolle Ratschläge von anderen Personen, sondern es wird auch die erste Aufzeichnung in Ihrem Portfolio sein.,
Wiederholen Sie die Schritte 1-4 für verschiedene Probleme
Wählen Sie verschiedene Probleme und folgen Sie den gleichen Schritten für jede Aufgabe. Wenn Sie mit Tabellendaten begonnen haben, wählen Sie ein Problem aus, bei dem Sie mit Bildern oder unstrukturiertem Text arbeiten. Es ist auch wichtig zu lernen, wie man Probleme für maschinelles Lernen richtig formuliert. Entwickler müssen oft einige abstrakte Geschäftsziele in konkrete Probleme verwandeln, die den Besonderheiten des maschinellen Lernens entsprechen.
6., Schließen Sie einen Kaggle-Wettbewerb ab
Mit diesem Wettbewerb können Sie Ihre Fähigkeiten testen und die gleichen Probleme lösen, an denen viele andere Ingenieure arbeiten. Sie werden gezwungen sein, verschiedene Ansätze auszuprobieren und die effektivsten Lösungen auszuwählen. Dieser Wettbewerb kann Ihnen auch die Zusammenarbeit beibringen, da Sie einer großen Community beitreten und mit Menschen im Forum kommunizieren, Ihre Ideen teilen und von anderen lernen können.
Verwenden Sie maschinelles Lernen professionell
Sie müssen bestimmen, was Ihre Karriereziele sind und Ihr eigenes Portfolio erstellen., Wenn Sie nicht bereit sind, sich für Machine Learning-Jobs zu bewerben, suchen Sie nach weiteren Projekten, die Ihr Portfolio beeindruckend machen. Treten Sie Civic Hackathons bei und suchen Sie nach datenbezogenen Positionen im Community Service.
Fazit
Das grundlegende Verständnis von KI und maschinellem Lernen wird in jedem Geschäftsbereich und in jedem Beruf immer wertvoller. Dank verschiedener Online-Kurse müssen Sie heute nicht mehr zur Universität gehen, um diese komplexe und interessante Technologie zu erlernen., Auch wenn Sie keine Vorkenntnisse im Engineering haben, können Sie künstliche Intelligenz von zu Hause aus lernen und Ihr Wissen in der Praxis anwenden, einfache Lösungen für maschinelles Lernen erstellen und erste Schritte in Richtung Ihres neuen Berufs unternehmen.