Volledige gids voor diegenen die een expert op het gebied van kunstmatige intelligentie willen worden

Een gids voor AI beheersen | Inleiding

Kunstmatige intelligentie, afgekort als AI, is het stimuleren van menselijke intelligentie door machines. Het staat in contrast met de natuurlijke intelligentie van de mens. Sinds John McCarthy in 1995 de term kunstmatige intelligentie bedacht, is het gebruik van AI en de ontwikkeling ervan zo sterk gegroeid dat we tegenwoordig het gebruik van AI bijna overal zien, van robotica tot internetgebaseerde services tot iOS's persoonlijke assistent Siri.

Met de ontwikkeling van AI groeit de bezorgdheid onder de massa over het feit dat robots zo'n macht krijgen. Het enige dat overbleef was de release van blockbusters zoals Terminator om meer angst onder de massa tegen de verspreiding van AI in te dammen. Maar de kans dat een echte Terminator de wereld overneemt, is hoogst onwaarschijnlijk. AI, aan de andere kant, zal in de loop van de tijd verbeteren en vooral groeien als een carrièreveld.

Waarom zou je AI studeren?

Waarom niet? Er zijn zoveel redenen waarom je AI als je carrièreveld zou moeten kiezen. Laten we ze bespreken, zodat je een idee krijgt waarom AI die perfecte carrièreoptie is die je niet mag negeren.

• Uitdagend en spannend: AI is ongetwijfeld een uitdagend vakgebied, maar het is net zo spannend. Het evolueert voortdurend en wordt steeds beter en niemand kent echt de limiet. Van autonome auto's tot voorspelling van menselijk gedrag en pratende robots, de manier waarop dit veld groeit, is onvoorspelbaar.
• Grote vraag in de sector: Ja, de vraag naar datawetenschappers en AI-specialisten in de markt is eigenlijk heel hoog. Het heeft niet alleen meer baanopties voor u, maar heeft ook een toenemende waarde.
• Hoog loon: Voor degenen onder u die bang zijn dat u niet goed betaald zult worden, vrees niet. Deze baan is even lonend als veeleisend. Het is in feite een van de best betaalde banen van vandaag.

Nog niet overtuigd? Lees verder en misschien ben je geneigd om van gedachten te veranderen. Nu gaan we bespreken hoe je een AI-professional kunt worden.

Niveau 0:Je terrein opzetten:

Niet geïntimideerd door wiskunde? Ben je dol op coderen? Dan is dit vakgebied perfect voor jou. Het belangrijkste is om duidelijk te zijn over je basis. Natuurlijk kun je altijd oefenen en je vaardigheden oppoetsen. Geef AI dus niet op als je denkt dat je codering middelmatig is of je wiskundige vaardigheden moeten worden verbeterd.

Niveau 1:De basis behandelen:

In dit stadium zul je eerst je wortels moeten versterken en daarmee bedoelen we de basis. Er zijn veel concepten die allemaal integrale onderdelen van dit veld zijn, dus je zou een diepgaand idee moeten krijgen van de meeste ervan.

• Dekt lineaire algebra, statistieken en waarschijnlijkheid: Wiskunde moet het meest elementaire ding zijn dat je eerst moet behandelen. Eerst moet u de afzonderlijke concepten zoals vectoren, matrices behandelen en vervolgens de ladder opwerken naar dimensionaliteit, statistiek en statistische tests. Ga vervolgens verder met concepten van waarschijnlijkheid zoals de stelling van Bayes. Wiskunde is een zeer cruciaal onderdeel van AI, dus als je niet goed bent, kun je beter worden. Zoals eerder vermeld, is dit geen gemakkelijke taak en vereist oefening.
• Een programmeertaal selecteren: Vervolgens is het belangrijkste het behandelen van programmeertalen, omdat het een grote rol speelt in AI. U moet programmeertalen selecteren om ze te leren en te perfectioneren. Er zijn veel keuzes, R, Python, JAVA, C. Kies wat je voelt dat beter is qua gebruik en gemakkelijker voor je is om mee te werken.
• Datastructuren begrijpen: Vervolgens moet u de manier verbeteren waarop u problemen met gegevens oplost, uw analyse van gegevens nauwkeuriger maken, zodat u uw eigen systemen kunt ontwerpen met een minimum aan fouten. Leer de verschillende delen van programmeertalen die u zullen helpen datastructuren zoals Stacks, gelinkte lijsten, woordenboeken enz. te begrijpen.
• Begrijpen Regressie : Ja, regressie is belangrijk. Je moet in detail leren over regressie en het concept ervan goed begrijpen voordat je verder gaat. Het zal u helpen voorspellingen te doen in real-life toepassingen en de basisprincipes van machine learning te begrijpen.
• Inzicht in verschillende modellen voor machine learning en hun werking: De volgende stap is het leren kennen van verouderde algoritmen voor machine learning, zoals SVM, KNN, Random Forests, Decision Trees, enz. Probeer ze te implementeren bij het oplossen van problemen door algoritmen volledig te begrijpen. Dit is niet eenvoudig, dus je zult hard moeten werken om je vaardigheden te perfectioneren. De sleutel is om duidelijk en logisch te zijn.
• Inzicht in problemen en oplossingen voor machine learning: De volgende stap is begrijpen hoe een case machine learning-algoritmen gebruikt en hoe dat algoritme in verschillende gevallen kan worden geïmplementeerd, waar het geschikt is voor zijn functie, enzovoort. Er zijn drie basisstappen waarin je jezelf moet perfectioneren:begeleid leren, niet-gesuperviseerd leren en versterkend leren voordat je naar niveau 2 gaat.

Niveau 2:Deep Learning met AI

Vervolgens komt het complexe deel van AI, waar je meer diepgaande concepten begint te leren.

• Meer informatie over Neurale netwerken : Een neuraal netwerk is in feite een computersysteem dat is gemodelleerd naar het menselijk brein en zenuwstelsel. Het werkt door gegevens op te nemen via een algoritme waarop het is gebouwd. Dit zijn de basisprincipes van hoe AI-machines werken, dus een goed begrip ervan is belangrijk
• De wiskunde achter neurale netwerken begrijpen: Neurale netwerken zijn in lagen opgebouwd. Elke laag heeft ‘knooppunten’ die met elkaar verbonden zijn en elk knooppunt heeft een ‘activeringsfunctie’. De 'invoerlaag' presenteert patronen aan het netwerk en de binnenlagen doen de verwerking met behulp van 'verbindingen'. De binnenste verborgen lagen geven dan een output aan de ‘output layer’. Je zult de wiskunde achter deze hele operatie en verwerking moeten bestuderen. Enkele basissleutelwoorden die u leert, zijn onder meer gewichten, activeringsfuncties, verliesvermindering, backpropagation, gradiëntafdaling, enz.
• Beheersen van verschillende neurale netwerken: Nu moet u meer te weten komen over de verschillende soorten neurale netwerken en hun gebruik in verschillende gevallen. De basis wiskundige functies zijn hetzelfde, maar de implementatie kan anders zijn en er kunnen enkele wijzigingen zijn. Meerlagige perceptrons, terugkerende neurale netwerken, convolutionele neurale netwerken, LSTMS enz. zijn enkele soorten neurale netwerken.
• Meer informatie over de domeinen van AI: Nu bent u klaar om meer te weten te komen over de toepassingen van deze neurale netwerken en om uw eigen toepassingen te bouwen. Elke applicatie kan anders zijn en kan verschillende benaderingen vereisen en soms kun je niet alle velden in AI tegelijk beheersen, dus ga stap voor stap te werk. Kies eerst voor één specifiek veld en ga vervolgens naar andere domeinen.
• Ontdek Big data : Deze stap is niet verplicht, maar het is een belangrijk onderdeel van AI. Daarom wordt aangeraden om een ​​basisidee van Big Data te krijgen, omdat het je op dit gebied zal helpen.

Niveau 3:AI beheersen

Het laatste niveau omvat meer toepassing van wat je tot nu toe hebt geleerd. Dit is de laatste fase om AI onder de knie te krijgen.

• Optimalisatie van algoritmen beheersen :Optimalisatie van algoritmen helpt in principe om een ​​doelfunctie te minimaliseren of te maximaliseren (Error-functie). Deze functies zijn afhankelijk van de interne leerbare parameters van Modellen die een rol spelen bij de efficiëntie en nauwkeurigheid van resultaten. Daarom moet u leren om optimalisatiestrategieën en algoritmen toe te passen op de parameters van modellen om de nauwkeurigheid en optimale waarden van dergelijke parameters te verkrijgen.
• Je hersenen op de proef stellen: De volgende stap is om jezelf uit te dagen door deel te nemen aan wedstrijden. Doe mee aan data science wedstrijden en hackathons om je kennis in de praktijk te vergroten en je kennis te implementeren.
• Publicatie- en leesonderzoek: Vervolgens moet je een stap verder gaan en in onderzoek gaan. Begin met het lezen van onderzoekspapers over AI en leer een innovator te worden. Probeer uw eigen onderzoek en begrip te starten voor gevallen die nog in ontwikkeling zijn. Testen is ook cruciaal.
• Voer uw eigen algoritme uit: Nadat je onderzoek hebt gedaan, begint de volgende fase met het maken van je eigen algoritmen om dergelijke gevallen op te lossen. Probeer de wiskunde te omzeilen en kijk hoe het op alle mogelijke manieren in AI kan worden geïntegreerd. Je weet maar nooit, misschien breng je wel de volgende revolutie.

Conclusie:

Tot het einde, zou je kunnen denken dat het te ingewikkeld is. We zullen niet liegen; het is ingewikkeld en kost tijd om onder de knie te krijgen. Dat maakt het echter niet onmogelijk. Het enige dat nodig is, is hard werken en oefenen, wees consistent in je werk en al snel zul je AI onder de knie krijgen.