Si vous débutez dans le domaine de l'IA...

« De loin, le plus grand danger de l’intelligence artificielle est que les gens concluent trop tôt qu’ils la comprennent. » — Eliezer Yudkowsky

Si vous débutez dans l'IA alors vous avez beaucoup de chance pour ces raisons :

1. Ce domaine monte en flèche ?
2. Il existe de nombreuses ressources en ligne et gratuites
3. Immense communauté pour obtenir de l'aide

Depuis que vous avez décidé de commencer une carrière dans l'IA, vous pouvez voir que l'IA peut être fusionnée avec n'importe quel domaine comme la finance, la santé, la robotique, la défense, l'aérospatiale, etc. Il existe des opportunités infinies pour un étudiant en IA de démarrer une carrière. . La seule contrainte est que vous devez commencer à y travailler.

Commencer

Il existe de nombreux rôles dans le domaine de l'IA, à savoir l'ingénierie de l'IA, l'ingénierie ML, le chercheur scientifique, le scientifique des données, etc. Pour obtenir un emploi dans ces rôles, vous devez commencer à apprendre en public, c'est la première étape pour commencer à apprendre. Cette étape est facultative mais fortement recommandée. Vous pouvez lire ce blog sur la façon d'apprendre en public.

Étape incontournable

La prochaine étape consiste à apprendre les mathématiques. N'évitez pas cette étape car c'est l'étape fondamentale pour comprendre ce qui se passe sous le capot de l'IA. Vous n'avez pas besoin d'apprendre tous les concepts, apprenez simplement ce que sont quoi et où les concepts sont utilisés. Les matières mathématiques que vous devez apprendre sont :

1. Algèbre linéaire
2. Calcul
3. Probabilités et statistiques L'algèbre linéaire est utile pour déterminer la manière dont les données sont stockées et utilisées. Le calcul indique comment les données sont optimisées pour un résultat précis. Les probabilités et les statistiques indiquent quelles données doivent être optimisées et prédisent l'incertitude.

Se salir les mains

Les deux étapes ci-dessus ne servent qu'à vous échauffer, vous devez maintenant commencer à coder sur un langage de programmation. La plupart de la communauté de l'IA utilise Python et il existe d'autres langages de programmation comme Julia qui est similaire à Python mais il est plus rapide que Python, R utilisé pour l'analyse statistique et la visualisation des données. Essayez simplement d'apprendre un langage de programmation avec les concepts de structure et d'algorithme de données (DSA) et de système de programmation orienté objet (OOPS).

Apprendre le pipeline

Après avoir acquis des compétences en programmation, commencez à utiliser des packages tels que numpy, pandas pour le traitement des données et scikit-learn pour les concepts d'apprentissage automatique et pytorch ou tensorflow pour les concepts d'apprentissage profond. Notez qu'il existe de nombreuses bibliothèques d'apprentissage en profondeur disponibles et je vous recommande d'utiliser la bibliothèque fastai et d'apprendre les concepts de ce cours d'apprentissage en profondeur rapide par IA.

Quelle est la prochaine étape

À partir de ce point, vous possédez des connaissances fondamentales sur le domaine de l’IA. Vous devez maintenant commencer à travailler en rapport avec le rôle qui vous intéresse. Tout en apprenant, participez aux concours de connaissances comme les concours Kaggle, les Dev Post Hackathons, etc.

Que votre parcours dans l'IA soit vraiment remarquable ! Si vous avez apprécié cet article et avez des suggestions ou des idées, partagez-les dans les commentaires !

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!