Kunstig intelligens er en av de viktigste gjennombruddene i det 21. århundre. Eksperter fra ulike bransjer studere sine evner og oppdage nye måter av sin søknad. Vi kaller AI en ny teknologi, men forskere har jobbet i denne retning siden 1950-tallet.
først, AI var langt fra smarte roboter som vi ser i sci-fi-filmer. Likevel, takket være slike teknologier som maskinlæring og dybdekunnskap, AI ble en av de mest lovende områder i IT-bransjen., Etterspørselen etter AI utviklere stadig vokser, og noen eksperter forestille seg en fremtid der datamaskiner erstatte mennesker. Selv om det er for tidlig å snakke om kunstig intelligens som en trussel mot de ansatte, moderne arbeidere vil definitivt ha nytte av å lære mer om denne teknologien fordi det vil tillate dem å forberede seg for den fremtidige endringer i sine bransjer, og å bli kjent med en ny, effektiv og interessant verktøy.
Viktige grunner til å begynne å studere AI
AI går inn i våre liv på mange forskjellige måter., Vi bruker For eksempel assistenter som Amazon Ekko, Google Assistent, eller Siri. Når vi spiller spill, AI er alltid vår fiende. Imidlertid, ikke alle vet at AI er til stede selv i Google Translate og verktøy som oppdager spam-meldinger.
forståelsen av kunstig intelligens åpner mange muligheter. Det er nok til å mestre det grunnleggende av denne teknologien for å forstå hvordan enkle verktøy fungerer. Som du lærer mer om AI, du får en sjanse til å bli en utvikler som vil lage avanserte AI programmer som IBMS Watson eller selvkjørende biler. Det er uendelige muligheter i dette feltet., Å studere AI er nødvendig for en karriere i software engineering, i tilfelle du ønsker å jobbe med menneske-maskin grensesnitt, nevrale nettverk, og quantum kunstig intelligens. Selskaper som Amazon og Facebook bruker kunstig INTELLIGENS til å gjøre shopping liste anbefalinger og for å analysere store datamengder. Forståelsen av AI er også nødvendig for maskinvare ingeniører som lager hjem assistenter og parkering assistenter.
De som ønsker å begynne å lære AI har massevis av valg tilgjengelig. For eksempel, internett tillater alle å melde deg på online-kurs., Noen av dem er rettet mot personer som allerede har en viss grad av teknisk kunnskap og fokus på koding, mens andre kurs vil hjelpe selv de som ikke har noen spesiell kompetanse i programmering og prosjektering.
De beste online AI kurs for 2018
- Lær med Google AI – Dette er en frisk-prosjektet som ble lansert av Google til å la allmennheten forstår hva INTELLIGENS er og hvordan det fungerer. Selv om ressursen vokser langsomt, er det allerede har en maskin læring kurs for nybegynnere, som inkluderer Google er TensorFlow bibliotek., Dette kurset vil hjelpe selv de som ikke vet noe om AI, dekker det grunnleggende av maskinlæring, innføre TensorFlow, og forklare de viktigste prinsippene for utforming nevrale nettverk.
- Stanford University – Machine Learning – kurset er tilgjengelig på Coursera. Det er undervist av grunnleggeren av Google Hjernen, Andrew Ng. Du kan nyte dette kurset for gratis eller velge alternativer i tilfelle du ønsker å få et sertifikat som kan brukes i fremtiden, når du gjør det første skritt mot din karriere i software engineering., Dette kurset vil gjøre deg kjent med eksempler på AI-styrte teknologier fra det virkelige liv, som for eksempel avanserte mekanismer for web-søk og talegjenkjenning. Du vil også forstå hvordan nevrale nettverk lære.
- Nvidia – Grunnleggende prinsipper i Dyp Læring for Computer Vision – Computer vision er en disiplin som fokuserer på å skape datamaskiner i stand til å analysere visuell informasjon som den menneskelige hjernen fungerer. Dette kurset dekker de nødvendige tekniske grunnprinsipper sammen med praktiske anvendelser av objektet klassifisering og objekt anerkjennelse., Du kan studere i ditt eget tempo og lære å bygge din egen neural net applikasjon.
Hvordan å Komme i Gang med AI
Det er ingen overraskelse hvis du oppleve visse problemer å studere kunstig intelligens. Hvis du står fast, vi foreslår at du ser etter en løsning på Kaggle eller poste dine spørsmål på bestemte fora. Det er også viktig å forstå hva du skal fokusere på og hva du må gjøre først.
velg et emne du er interessert i
Først, velg et emne som er virkelig interessant for deg. Det vil hjelpe deg å holde seg motivert og engasjert i læringsprosessen., Fokus på et bestemt problem og se etter en løsning, i stedet for å bare passivt å lese om alt du kan finne på internett.
2. Finne en rask løsning
poenget er å finne noen grunnleggende løsning som dekker problemet så mye som mulig. Du trenger en algoritme som vil behandle data i en form som er forståelig for maskinlæring, tog en enkel modell, gi et resultat, og evaluere sitt arbeid.
Forbedre din enkel løsning
Når du har en enkel basis, er det tid for kreativitet., Prøv å forbedre alle komponentene og vurdere endringer for å avgjøre om disse forbedringene er verdt din tid og innsats. For eksempel, noen ganger, bedre forbehandling og data rengjøring gir en høyere avkastning på investeringene enn å forbedre læring modellen i seg selv.
4. Dele din løsning
Skriv opp løsningen din og dele den med, for å få tilbakemeldinger. Ikke bare vil du få verdifulle råd fra andre mennesker, men det vil også være den første posten i din portefølje.,
Gjenta trinn 1-4 for ulike problemer
Velge ulike problemer og følg de samme trinnene for hver oppgave. Hvis du har startet med data i tabellform, velger du et problem som innebærer å arbeide med bilder eller ustrukturert tekst. Det er også viktig å lære å formulere problemer for maskinlæring riktig. Utviklere ofte trenger å slå noen abstrakt virksomhetens mål til konkrete problemer som passer informasjon om maskinen læring.
6., Fullføre en Kaggle konkurranse
Denne konkurransen kan du teste dine ferdigheter for å løse de samme problemene som mange andre ingeniører arbeider på. Du vil bli tvunget til å prøve ulike tilnærminger, ved å velge de mest effektive løsninger. Denne konkurransen kan du også lære deg samarbeidet, som du kan bli med i et stort fellesskap og kommunisere med folk på forumet, dele ideer og lære fra andre.
Bruke maskin-læring profesjonelt
Du trenger å finne ut hva dine karrieremål-og å lage din egen portefølje., Hvis du ikke er klar til å gjelde for maskinlæring jobber, se for flere prosjekter som vil gjøre din portefølje imponerende. Bli med civic hackathons og søke etter data-relaterte stillinger i samfunnet service.
Konklusjon
Den grunnleggende forståelsen av AI og maskinlæring blir mer og mer verdifull i alle områder av virksomheten og eventuelt yrke. Takk til forskjellige online-kurs, i dag trenger du ikke å gå til universitetet for å lære dette, kompleks og interessant teknologi., Selv om du ikke har noen tidligere erfaring i utvikling, du kan lære kunstig intelligens fra hjem og begynne å bruke kunnskapen din i praksis, er å lage enkle, maskin-læring løsninger og gjøre første skritt mot ditt nye yrke.