Как стать экспертом в области искусственного интеллекта и машинного обучения.

Одна из больших проблем при реализации проектов в области машинного обучения и искусственного интеллекта в компаниях — наличие подходящих специалистов. В Испании по-прежнему мало людей с необходимой подготовкой в ​​этой области специализации. Однако спрос растет.

Команды и отделы бизнес-аналитики в большинстве случаев не имеют возможности внедрить машинное обучение. и, наоборот, не так много сервисных компаний с опытом и профилями, необходимыми для реализации этих проектов.

В этом посте мы собираемся изучить некоторые карьерные пути, которым мы можем следовать, чтобы тренироваться, углублять и обновлять наши знания в этой дисциплине.

Академическое обучение и МООК

Без сомнения, если мы хотим получить углубленную подготовку, мы можем изучить возможность получения официальной степени магистра или в престижном университете или школе. Проблема с этими мастерами заключается в том, что много раз они потребуют больших затрат времени и денег.

С другой стороны, не всегда легко сделать их совместимыми с работой, поэтому они не подходят для многих людей. Некоторые из самых престижных мастеров в области больших данных, искусственного интеллекта и машинного обучения в Испании:

• Магистр искусственного интеллекта Мадридского политехнического университета.
• Магистр технологий больших данных и расширенной аналитики ICAI (Universidad Pontificia Comillas).
• Мастер больших данных и аналитики от U-tad.

Другой вариант — прибегнуть к магистерским или постдипломным курсам, предлагаемым бизнес-школами. Этот вариант интересен, если мы хотим ориентироваться на менее техническую и более директивную роль, поскольку эти курсы в целом очень ориентированы на бизнес. Некоторые из самых известных в Испании:

• Магистр бизнес-аналитики и больших данных от IE.
• Исполнительная программа по большим данным и бизнес-аналитике от EOI.
• Магистр наук о данных и больших данных от Afi.

Однако академическая подготовка сильно меняется в последние годы. Наиболее актуальные знания, наиболее приближенные к потребностям компаний, обычно находятся не в университетах, а в новых цифровых школах или массовых онлайн-курсах (МООК). Они требуют меньше времени при меньших затратах.

Некоторыми примерами новых цифровых школ, предлагающих очные курсы разной продолжительности, могут быть:

Проведение МООК может быть очень интересным вариантом, если у нас мало времени и мы не хотим вкладывать большие средства. Некоторые из этих онлайн-курсов даже бесплатны и, как правило, короткие и посвящены определенной теме.

Это очень хороший вариант, чтобы получить доступ к престижным преподавательским классам за пределами Испании и получить знания с небольшими усилиями.

Есть много онлайн-курсов на разных платформах. Вот некоторые из наиболее успешных и эффектных:

• Coursera Machine Learning от Эндрю Нг, профессора Стэнфордского университета и одного из основателей Coursera, он, возможно, является парадигмой МООК. Этот курс является одним из первых доступных МООК, и его уже посетили сотни тысяч студентов по всему миру. Он был выпущен 10 лет назад, но до сих пор является отличной отправной точкой для изучения машинного обучения и посещения необычных занятий профессора Нг.
• В 2017 году профессор Нг также запустил через Coursera специализацию, состоящую из 5 курсов, посвященных глубокому обучению, которые вызвали большой интерес.
• Udacity — еще одна платформа для МООК. Здесь мы можем найти курс глубокого обучения Google.
• edX — еще одна из основных платформ, поддерживаемая консорциумом университетов, среди которых мы находим Массачусетский технологический институт и Гарвард. На этой платформе мы можем найти серию курсов по науке о данных и инженерии данных с помощью Spark из Беркли.
• Также стоит упомянуть Miríadax, платформу для курсов испанского языка, где мы находим большинство испанских университетов и компаний, таких как Telefonica, которые предложили этот курс по машинному обучению.

Сертификаты

Хороший способ изучить конкретный продукт или технологию — получить сертификат, подтверждающий, что вы являетесь экспертом.

Несколько платформ и продуктов предлагают хороший материал для подготовки к этим сертификатам, и затраты на их получение обычно не очень высоки, хотя мы должны сдать экзамен, который иногда бывает непростым.

Одними из самых востребованных сертификатов являются:

• Google Cloud Platform Data Engineer: последняя сертификация Google для инженеров данных, которая занимается стеком больших данных и машинного обучения продуктов Google в Google Cloud.
• Сертификация AWS для больших данных — специальность: эта сертификация предназначена для стека больших данных AWS. В этом случае он больше ориентирован на большие данные, и в качестве предварительного условия вы должны ранее получить сертификат «Associate».
• Сертифицированный разработчик Databricks Apache Spark 2.X: это официальная сертификация Apache Spark, продвигаемая Databricks, компанией, стоящей за Spark, и основным хранителем этой распределенной платформы обработки, которая стала бесспорным королем в экосистеме больших данных.

Справочная литература

Если мы хотим углубиться в идеи и теории великих мыслителей в области искусственного интеллекта, у нас есть большое разнообразие библиографических ссылок.На эту тему написано много книг и статей, но мы рекомендуем три книги, которые оказали особое влияние на научное сообщество:

• Мастер-алгоритм Педро Домингоса, профессора Вашингтонского университета и одного из авторитетов в области искусственного интеллекта нашего времени. В этой книге анализируются различные подходы к ИИ и то, каким он будет в будущем. Недавно мы получили известие о том, что у Си Цзиньпина, президента Китая, есть эта книга в его личной библиотеке, и она помогла ему понять возможности ИИ.
• Современный подход к искусственному интеллекту Питера Норвига, директора по исследованиям Google с очень долгой карьерой в отрасли и в различных академических организациях. Возможно, эта книга является справочником номер один в академическом мире в области ИИ.
• «Сверхразум: пути, опасности, стратегии» Ника Бострома, профессора Оксфордского университета. В этой книге они подробно рассматривают риски и опасности эволюции ИИ. Это имело большой резонанс с комментариями Илона Маска в Твиттере, которые он сделал после прочтения этой книги.

События и встречи

Одна из больших проблем, с которыми мы сталкиваемся в областях знаний, заключается в том, что они настолько новаторские и изменчивые, что развиваются очень быстро. Иногда бывает сложно быть в курсе последних тенденций и инструментов.

Чтобы облегчить эту проблему, хорошей идеей является участие в местных сообществах. В частности, в Мадриде есть несколько групп встреч, которые периодически встречаются, где вы можете посетить бесплатные лекции экспертов по искусственному интеллекту и машинному обучению. Это дает нам возможность перерабатывать знания, делиться опытом и общаться с людьми из разных областей.

Вот некоторые из самых активных и интересных встреч в Мадриде:

• Inteligencia Artificial Madrid: она началась в 2017 году, и мы можем найти разговоры о теории и практическом применении ИИ в целом. Спикеры самые разные: стартапы, крупные предприятия, поставщики решений или люди из академических кругов.
• Большие данные в Испании: в качестве продолжения крупнейшего мероприятия в области искусственного интеллекта и больших данных в Испании эта встреча обычно предлагает выступления на английском языке по темам, касающимся больших данных. Май спикеров получили международное признание.
• Python Madrid: одна из крупнейших технологических встреч в Мадриде, насчитывающая более 4000 участников. С 2011 года организуются ежемесячные беседы, связанные с языком Python. Этот язык является самым распространенным в мире машинного обучения и науки о данных, поэтому многие из этих докладов связаны с искусственным интеллектом.
• TensorFlow Madrid: встреча посвящена TensorFlow, платформе с открытым исходным кодом Google для машинного обучения, возможно, самому популярному сегодня инструменту в мире машинного обучения.

Справочный блог

Мы рекомендуем блог Kaggle. Этот блог — одно из основных мест встречи специалистов по данным. В нем запускаются различные задачи или конкурсы, в которых компании и организации делятся определенными данными и ставят открытый вызов.

Иногда тому, кто предложит лучший алгоритм решения задачи, предлагаются важные денежные призы. В любом случае, это справочное и основное место для обучения и обмена знаниями. Google приобрел портал в 2017 году.

Вывод

Я надеюсь, что все эти ресурсы помогут вам стать экспертом в этой области. Если вы знаете что-то еще, что мы не включили, поделитесь с нами в комментариях.

Мануэль Зафорас — старший компьютерный инженер (UPM). Он интересуется HPC, IoT, облаком, NoSQL, большими данными, искусственным интеллектом, наукой о данных, машинным обучением и Agile. Мануэль активно поддерживает бесплатное программное обеспечение, качество разработки программного обеспечения и инновации в командах разработчиков. Мануэль — скрам-мастер и архитектор программного обеспечения в компании Paradigma.