Phenquestions
Op dit moment heeft kunstmatige intelligentie (AI) zijn positie in de industrie verstevigd. Het doel of doel van deze innovatieve technologie is om menselijke hulpbronnen om te zetten in de kracht van de machine. AI ontwikkelt draadloze machine, automatische machine of robotmachine die kan denken, handelen of waarnemen als een mens. In het komende jaar zal AI de door technologie aangedreven wereld leiden met zijn capaciteiten. Studenten moeten dus kunstmatige intelligentie, machine learning, deep learning, neurale netwerken en nog veel meer geavanceerde trends en technologie leren om hun AI-carrière op te bouwen. Het is geen verrassing dat er het komende jaar verschillende vacatures zullen zijn voor kunstmatige intelligentie of machine learning.
Tips om carrière te maken in kunstmatige intelligentie
Het gebied van kunstmatige intelligentie en machine learning heeft een geweldige carrièrevooruitzichten met zijn hoge salaris. Dus, hoe begint iemand zijn carrière in kunstmatige intelligentie?? In dit artikel gaan we in op deze vraag en vertellen we 20 handige tips om voor uw gemak een succesvolle carrière in kunstmatige intelligentie te maken. Een carrière in kunstmatige intelligentie vereist geduld en kennis om te kunnen omgaan met het upgraden van termen en technologieën.
Tips 1: Onderwijsvereisten
Om je carrière in kunstmatige intelligentie en machine learning te starten, is de basiskennis van informatica vereist. Een bachelor in Computer Science and Engineering, B.Tech in Computer Science en kunstmatige intelligentie, of robotica is nodig voor instapniveau. Als u een onderzoeker of een softwareontwikkelaar bent, kunt u eenvoudig overstappen op kunstmatige intelligentie. Maar je moet weten over robotica, kunstmatige intelligentie en machine learning.
Tips 2: Verbeter uw vaardigheden
Kunstmatige intelligentie is niets bijzonders; het is gewoon een computergebaseerd systeem dat het menselijk brein of de intelligentie kan nabootsen. Op dit moment zijn er twee soorten kunstmatige intelligentie: sterke AI en zwakke AI. De sterke AI's voeren complexe functies uit dan zwakke AI's. Ze voeren een taak uit zonder menselijke richtlijnen of hulp. Ze bootsen de menselijke cognitie na. Aan de andere kant voeren zwakke AI's een bepaalde taak uit.
Dus om je AI-carrière op te bouwen, moet je verschillende vaardigheden verbeteren, zoals natuurlijke taalverwerking (NLP), diep leren, ontologie, wiskundig, statistisch, kennisrepresentatie en redeneren (KR), semantiek, patroonherkenning, neuraal netwerk ( NN), gegevensvoorverwerking, afbeeldingen, robotica, cognitieve wetenschapstheorie, natuurkunde en algoritmeontwerp.
Tips 3: Leer programmeertalen
Als je je carrière wilt ontwikkelen in machine learning (ML) of kunstmatige intelligentie (AI), dan moet je een goede programmeur zijn. Je moet de syntaxis van een programmeertaal heel goed kennen. Een programmeertaal is een reeks instructies. Om een kunstmatige intelligentie- of machine learning-project te ontwikkelen, worden verschillende programmeertalen gebruikt.
Als instantie, R, Python, Java, JavaScript, Scala, Prolog, LISP, C++, enzovoort. Hiervan is Python de meest populaire en gebruiksvriendelijke programmeertaal voor kunstmatige en machine learning-applicaties. De eenvoudige syntaxis is gemakkelijk te leren en te implementeren. Bovendien minimaliseren de pakketten en bibliotheken het gebruik van code.
Tips 4: Weet over tools en frameworks
Je moet tools en frameworks gebruiken om elk machine learning- en kunstmatige-intelligentieproject te ontwikkelen. Dus als beginner moet je een idee hebben over wat voor soort tools worden gebruikt om een kunstmatige-intelligentieproject te ontwikkelen. Er zijn verschillende tools en frameworks beschikbaar zoals TensorFlow, PyTorch, Caffe, NumPy, Theano, Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK), SciPy, Keras, Spark MlLib, Apache MXNet en nog veel meer.
Als u geïnteresseerd bent in het opbouwen van uw carrière in kunstmatige intelligentie of als u op zoek bent naar een baan op het gebied van kunstmatige intelligentie, dan moet u weten welk raamwerk of hulpmiddel uw code gemakkelijk te implementeren maakt.
Tips 5: Volg een online cursus om AI & ML te leren
Ben je geïnteresseerd in een baan met machine learning of kunstmatige intelligentie?? Dan moet je een online cursus volgen. Waarom? Een online cursus helpt je om gratis thuis te leren. We hebben enkele van de beste machine learning-cursussen uiteengezet die online beschikbaar zijn. Deze online cursussen helpen u om uw kunstmatige-intelligentieproject effectief en efficiënt te ontwikkelen. Deze cursussen dekken de basis om verder te gaan. Dus pak je gewenste koers.
Tips 6: Vernieuw uw algoritmen
Een algoritme is een cruciaal onderdeel van machine learning en kunstmatige intelligentie. Dus als je geïnteresseerd bent in een baan met kunstmatige intelligentie of een machine learning-baan, dan moet je algoritmen heel goed begrijpen. Er zijn verschillende algoritmen en elk algoritme is erg belangrijk om elk machine learning-project te ontwikkelen.
Elk algoritme is verschillend van elkaar. Sommige zijn eenvoudig en eenvoudig algoritme, terwijl andere geavanceerd en complex zijn. Hier hebben we er een aantal geschetst: Lineaire regressie, Support Vector Machine (SVM), Naive Byes, Decision Tree, K-means, K-nearest Neighbor (KNN), Gradient Descent en nog veel meer. U kunt ook ons vorige artikel lezen: AI en machine learning-algoritmen, methoden en technieken.
Tips 7: Weet over de bibliotheek voor machine learning
Als u op zoek bent naar een baan met kunstmatige intelligentie, moet u weten hoe u een machine learning-bibliotheek gebruikt voor het ontwikkelen van een machine learning-project. Er zijn verschillende machine learning-bibliotheken beschikbaar voor elke programmeertaal. Hiervan zijn TensorFlow en scikit-learn de meest gebruikte bibliotheek voor machine learning. Dit zijn efficiënte hulpmiddelen.
Tips 8: Weet over diep leren
Je hebt al bekend met de basisprincipes van kunstmatige intelligentie, algoritmen en programmeertaal, en nu is het tijd om door te gaan naar de volgende tips die diepgaand leren zijn. Diep leren of diep gestructureerd leren is een soort machine learning op basis van kunstmatige neurale netwerken.
Tips 9: Verbeter uw algemene vaardigheden
Je bent al op de hoogte van alle noodzakelijke dingen die nodig zijn om een baan met kunstmatige intelligentie te krijgen. Het is dus tijd om je vaardigheden aan te scherpen door enkele praktische taken uit te voeren. Om je vaardigheden te verbeteren en te verrijken, kun je veel dingen doen, zoals een stage lopen of een AI- en machine learning-conferentie bijwonen. Je kunt ook lid worden van GitHub om lopende machine learning-projecten te oefenen. Het zal nuttig voor je zijn om een machine learning-baan te krijgen.
Tips 10: Verbeter uw statistische vaardigheden
Als u op zoek bent naar een baan met kunstmatige intelligentie, moet u statistieken goed kennen om kritieke algoritmen te begrijpen. Er zijn veel populaire algoritmen gebaseerd op statistische stellingen zoals Hidden Markov Models (HMM), Gaussian Mixture Models, Naïve Bayes, enzovoort.
Machine learning-modellen ontdekken echter patronen uit een enorme hoeveelheid informatie. Om je AI-carrière op te bouwen, moet je statistische bewijzen en stellingen grondig kennen om op een efficiënte manier inzichten uit gegevens te halen. Als u statistische methoden begrijpt, kunt u een AI-professional worden.
Tips 11: Vernieuw uw wiskundige vaardigheden
Wiskunde is erg belangrijk voor projecten op het gebied van machine learning en kunstmatige intelligentie. Dus iedereen die zijn carrière in machine learning wil beginnen, moet wiskundige regels en technieken kennen. Sterke wiskundige vaardigheden helpen je om programmeerproblemen efficiënt op te lossen. Het zal je ook helpen om logica in je programma te creëren.
We zullen je aanraden om wiskunde te leren en heel goed te oefenen. Je moet je wiskundige kennis opfrissen, zoals algebra, calculus, matrices, vectoren en functies. Dus, herzie je wiskundige kennis keer op keer.
Tips 12: Ontwikkel je eigen AI-project
Je hebt al theoretische kennis van kunstmatige intelligentie opgedaan. Nu is het tijd om je kennis toe te passen. Om je vaardigheden toe te passen, moet je een machine learning-project ontwikkelen. U kunt een klein project ontwikkelen, of u kunt een lopend project van GitHub . ontwikkelen. Door een kunstmatige-intelligentieproject te ontwikkelen, kun je je eigen kunnen onderzoeken.
Tips 13: Lees AI- en ML-boeken
We weten allemaal dat het leesboek een van de beste manieren is om te leren. We kunnen onze kennis verrijken door boeken te lezen. Boeken stellen ons ook in staat om lastige dingen te begrijpen. Dus als je geïnteresseerd bent in het opbouwen van je carrière in kunstmatige intelligentie, raden we je aan verschillende boeken over kunstmatige intelligentie te lezen. Hier hebben we enkele van de beste boeken over kunstmatige intelligentie en machinaal leren opgesomd.
Tips 14: YouTube-video's bekijken
In deze moderne tijd zijn er meerdere bronnen van leren. Om een succesvolle carrière in kunstmatige intelligentie te maken, is de volgende tip of suggestie voor jou: leer van elke bron. Op dit moment zijn er zoveel standaard YouTube-kanalen en video's over kunstmatige intelligentie.
Hier hebben we er een paar voor je op een rijtje gezet: Google Cloud Platform, Deeplearning.AI, Siraj Raval, Data School en nog veel meer. Bekijk deze video's en leer meer over kunstmatige intelligentie en machine learning.
Tips 15: Ga door AI-blogs
Een andere manier van modern leren is het lezen van blogs. Als je geïnteresseerd bent in een baan met machine learning of kunstmatige intelligentie, moet je AI-blogs doorlopen blog. Door blogartikelen te lezen, kun je veel geavanceerde technieken leren kennen. Hier hebben we enkele blogs opgesomd: Open AI, Machine Learning Mastery, MIT AI News, Chatbots Life en nog veel meer.
Tips 16: Leer meer over de verantwoordelijkheden van AI Engineers
Voordat ik aan een carrière begin, denk ik dat iedereen de primaire verantwoordelijkheden en doelstellingen van deze carrière moet kennen. Het is te belangrijk omdat je zelf kunt onderzoeken of je geïnteresseerd bent of niet. Bovendien zul je meer geïnteresseerd zijn als je de verantwoordelijkheden kent, omdat je je tijd investeert in het leren van de vereiste vaardigheden.
Een AI-professional moet weten hoe hij algoritmen moet implementeren en evalueren, aangezien hij verantwoordelijk is voor onderzoek naar kunstmatige intelligentie en machine learning-projecten. Hij moet ook kennis hebben van datamining, softwareontwerp en datapijplijn. Om zijn AI-carrière te beginnen, moet hij weten hoe hij modellen voor kunstmatige intelligentie en machine learning moet ontwerpen, ontwikkelen en onderhouden.
Tips 17: Leer over technieken voor voorverwerking van gegevens
Voorbewerking van gegevens is de eerste stap voor het ontwikkelen van elk machine learning-project. Omdat gegevens uit verschillende bronnen worden verzameld, moeten ze worden opgeschoond. Het is een techniek om onbewerkte gegevens om te zetten in het gewenste formaat. Om een machine learning-baan te krijgen, moet u de techniek voor het voorverwerken van gegevens grondig kennen.
Tips 18: Leer meer over gedistribueerde computers
Distributed computing is een belangrijk onderwerp voor kunstmatige intelligentie en machine learning. Omdat voor bijna alle machine learning-projecten complexe en grote datasets nodig zijn; soms zijn deze moeilijk te verwerken met een enkele machine. Dus een AI-professional moet gedistribueerde computing kennen om grote datasets in een cluster te verwerken.
Tips 19: Leer over waarschijnlijkheid
Waarschijnlijkheid is een ander belangrijk onderwerp om een AI-carrière op te bouwen. Voor elk classificatiemodel voor machine learning heeft u waarschijnlijkheid nodig. Om een nauwkeurige applicatie te ontwikkelen, moet je kritischer nadenken over je logica en je code nauwkeuriger schrijven. Dit bereik je alleen als je goed bent in wiskunde en statistiek.
Tips 20: Weet over carrièremogelijkheden
Tegenwoordig is AI-carrière een van de meest veeleisende en trendy carrières. Zeker, het heeft een mooie toekomst in de komende jaren. Bijna alle innovatieve bedrijven proberen machine learning en kunstmatige intelligentie in hun bedrijf op te nemen. Dus voordat je aan je carrière in kunstmatige intelligentie begint, moet je weten wat de baanvooruitzichten zijn.
Gedachten beëindigen
Kunstmatige intelligentie (AI) heeft uitstekende carrièremogelijkheden. Dus om een AI-carrière op te bouwen, moet je eerst uitstekende programmeervaardigheden hebben. Als je goed genoeg bent in programmeren, moet je een online cursus volgen waar je basistermen kunt leren. En dan moet je geleidelijk verder gaan. U moet altijd op de hoogte zijn van de laatste gebeurtenissen in dit geavanceerde vakgebied en hoe AI de werkplek verandert. Dit opkomende veld heeft echter een geweldige baanvooruitzichten. Je kunt een mooi salaris krijgen door in deze sector te werken. Maar je moet in gedachten houden dat je een passie nodig hebt om iets nieuws te leren.
Als je suggesties of vragen hebt, laat dan een reactie achter in onze commentaarsectie. Als je dit artikel leuk vindt, kun je het ook delen met je vrienden en familie via sociale media. Blijf kijken.
