Искусственный интеллект — это будущее следующего поколения, и многие студенты и профессионалы ищут свою карьеру в области ИИ, здесь я собираюсь рассказать вам о том, как вы можете построить карьеру в области искусственного интеллекта. Искусственный интеллект — это отрасль информатики, в которой профессионалы создают компьютерную программу, которая учится на данных и производит высокоточные прогнозы, системы распознавания речи, распознавание лиц, распознавание улыбки и обнаружение объектов — лучшие примеры искусственного интеллекта.

Курс искусственного интеллекта

Если вы планируете сделать карьеру в области ИИ, вы должны понимать концепцию машинного обучения, машинное обучение используется для построения прогностических моделей с использованием данных. аналитики данных и специалисты по данным вводят входные и выходные переменные в модели машинного обучения, и эти модели изучают и понимают ввод и вывод и создают компьютерные программы в фоновом режиме, и, кроме того, эти компьютерные программы используются для прогнозирования вывода. Прогнозирование цен на фондовом рынке, прогнозирование погоды, прогнозирование цен на жилье и обнаружение спама — вот некоторые из лучших примеров машинного обучения.

Чтобы сделать карьеру в области искусственного интеллекта (ИИ), вам, как правило, потребуется хороший опыт в области компьютерных наук и математики, а также опыт программирования, машинного обучения, статистики и визуализации данных. Вот несколько шагов, которые вы можете предпринять, чтобы продолжить карьеру в области ИИ:

Получите опыт: участвуйте в хакатонах, создавайте личные проекты и проходите стажировку в компаниях, связанных с ИИ. Кроме того, постарайтесь получить некоторый практический опыт работы с платформами и инструментами машинного обучения, такими как Tensorflow, PyTorch и scikit-learn.

Создайте портфолио: поделитесь своими проектами и опытом на онлайн-платформах, таких как GitHub, Kaggle и LinkedIn.

Сеть. Посещайте конференции, встречи и мероприятия по искусственному интеллекту, чтобы познакомиться с представителями отрасли и узнать о новых разработках и возможностях трудоустройства.

Специализируйтесь. Выберите конкретную область ИИ, которая вас особенно интересует, и сосредоточьтесь на развитии опыта в этой области. Примеры включают компьютерное зрение, обработку естественного языка и обучение с подкреплением.

Важно помнить, что искусственный интеллект — это быстро развивающаяся область, и что быть в курсе новых разработок и технологий имеет решающее значение для построения и поддержания успешной карьеры.

Программирование на Python. Python — это базовый язык программирования для ИИ, и для разработки искусственных моделей вам необходимо хорошо знать программирование на Python.

Вы можете начать изучать основы программирования на Python, такие как переменные, типы данных, цикл, если-иначе, список кортежей, словарь, а также функциональные возможности Python и объектно-ориентированное программирование.

Глубокое обучение. Глубокое обучение — это ветвь искусственного интеллекта, и мы используем нейронные сети для обучения наших моделей, где профессионалы используют разные слои и вводят данные во входные слои. нейронная сеть учится на входных данных и соответственно производит выходные данные.

Обработка изображений, обнаружение лиц и объектов — лучшие примеры моделей глубокого обучения и искусственного интеллекта.

Как построить карьеру в области искусственного интеллекта.

Вы можете легко начать свою карьеру в области искусственного интеллекта и машинного обучения, вы можете начать работать с NumPy, Pandas, matplotlib и визуализацией данных. Вот список тем, которые вам нужно заполнить шаг за шагом.

1- Функциональное программирование на Python.
2- Объектно-ориентированное программирование на Python.
3- Описательная статистика.
4- Логическая статистика.
5- Машинное обучение (регрессия, классификация, кластеризация).
6- Пакетирование и повышение.
7- Алгоритм градиентного приличия.
8 - Нейронная сеть (прямое и обратное распространение)
9- Функция активации.
10- Tensorflow и Keras.
11- Сверточная нейронная сеть
12- Рекуррентная нейронная сеть.
> 13- Обработка файлов Python и модуль ОС.
14- Классификация изображений.
15- Системы распознавания речи.
16- Обнаружение объектов.
17- Q-Learning (Игровой ИИ )

Отслеживание движения, классификация изображений, обнаружение объектов и обработка текста с использованием искусственного интеллекта пользуются большим спросом, многие ИТ-компании работают над различными типами проектов ИИ, и им нужны кандидаты-эксперты, которые могут работать с новейшими инструментами ИИ и писать код, поверьте мне. , ИИ может повысить вашу карьеру, поскольку в ИТ-организациях высшего уровня существует огромный спрос на специалистов по данным и экспертов по ИИ.

Я советую вам пойти по пути, когда вы считаете, что ИИ довольно сложен. Вам нравятся нейронные сети, работа в НЛП или Компьютерное зрение или что-то еще? вам нужно приобрести глубокие знания, и вам понадобятся инструкции, по крайней мере, в начале вашего пути в программировании на Python, машинном обучении, глубоком обучении, НЛП, компьютерном зрении, науке о данных, R и т. д.

Создайте портфолио из тематических исследований или реальных проектов. Это будет очень важно во время ваших интервью, кроме того, это поможет вам понять проблемы реального мира, и вы сможете дать объяснение проблем, над которыми вы работали, стратегии, которую вы использовали, и того, чего вы достигли.

Спасибо
Команда Digistackedu