0 просмотров

Трудно ли научиться ИИ? 4 шага к созданию искусственного интеллекта

ComputerCareers поддерживается своей аудиторией. Когда вы покупаете по ссылкам на нашем сайте, мы можем получать партнерскую комиссию без каких-либо дополнительных затрат для вас.

Оглавление показывать

Многие люди считают искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение будущим всего из-за их быстрого роста. Многие люди даже ожидают, что роботы с искусственным интеллектом смогут добиться успеха там, где люди потерпели неудачу.

Как и все прорывные технологии, искусственный интеллект ставит перед собой ряд неожиданных задач, которые не для нетерпеливых.

Итак, сложно ли научиться ИИ? Давайте углубимся в детали!

Трудно ли научиться искусственному интеллекту?

Ответ положительный. Как одна из ведущих областей технологий сегодня, искусственный интеллект может быть сложным для изучения.

Доказательство того, что более 90 % специалистов по автоматизации признают, что они чувствуют себя неадекватно подготовленными к вызовам будущего, связанным с технологиями интеллектуальных машин.

Кроме того, компании и организации также сталкиваются с трудностями и проблемами при внедрении ИИ в свою деятельность.

Статья в тему:  Насколько мы близки к истинному искусственному общему интеллекту

Одной из самых больших проблем, с которыми они сталкиваются, является нехватка квалифицированных инженеров. На сегодняшний день это серьезная проблема примерно для 56% компаний.

Однако это нормально, потому что искусственный интеллект по своей сути сложен.

Вот некоторые из причин сложности этой области:

Владение данными

В отличие от людей, машинам необходимо получать много данных, чтобы научиться выполнять определенные действия и задачи.

Если вы только начинаете входить в мир ИИ, вам сложно этого добиться.

Расширенное программирование

Для этой области необходимы глубокие знания программирования.Чтобы заставить компьютеры самостоятельно принимать решения, программируя их, требуются глубокие знания в области кодирования.

Сложность

Само поле очень сложное. Кроме того, он также включает в себя множество других сложных областей, таких как:

  • Информатика
  • Исчисление
  • Статистика

Отсутствие надлежащих инструментов

Большинство существующих процессов и инструментов в ИИ предназначены для традиционного программного обеспечения. Поэтому, если вы новичок, вы можете потратить много времени и сил на разработку новых инструментов.

Сколько времени вам нужно, чтобы изучить ИИ?

Область ИИ — это не то, чему можно научиться за одну ночь. Конечно, это требует времени.

Изучение ИИ — это бесконечный путь, поскольку эта область постоянно развивается. Вам может потребоваться от 5 до 6 месяцев, чтобы освоить основные понятия, такие как:

  • Наука о данных
  • НЛП-приложения
  • Фреймворки TensorFlow
  • Искусственные нейронные сети

Затем вам, возможно, придется потратить больше времени на изучение сложных концепций, таких как:

  • Неконтролируемое машинное обучение
  • Обучение с подкреплением
  • Глубокое обучение
Статья в тему:  Кто придумал теорию искусственного интеллекта

Люди, изучающие искусственный интеллект, в большинстве случаев должны будут пройти курс или получить сертификат. Таким образом, продолжительность программы также является важным фактором, определяющим, как долго вы будете изучать ИИ.

Основной путь к созданию ИИ

Одним из факторов, который делает искусственный интеллект сложным для начинающих, является то, что трудно понять, с чего начать.

Ниже приведены советы, которые помогут новичкам отточить свои навыки.

1. Сначала создайте фундамент

Каким бы ни был ваш опыт в области ИИ, важно создать прочную общую основу. Вот некоторые основные навыки, которыми вам необходимо овладеть:

  • Питон: считается одним из популярных языков в этой области и полезен для простых задач.
  • Статистика и теория вероятностей: эти знания будут полезны для обработки больших наборов данных.
  • Основы машинного обучения: мы рекомендуем изучить эти основы, прежде чем изучать алгоритмы искусственного интеллекта.
  • Исчисление: Исчисление присутствует в различных приложениях искусственного интеллекта.Кроме того, рекомендуется знакомство с линейной алгеброй.

Вот другие навыки, которые вам нужно развивать:

  • Решение реальной проблемы
  • Обработка естественного языка
  • Работа с новыми данными или структурами данных
  • Отладка

Вам также необходимо освоить следующие когнитивные навыки, используемые в ИИ:

  • Обучение: Это указывает на создание правила и сбор данных для преобразования данных в пригодный для использования формат.
  • Рассуждение: Поддерживать логические выводы и принятие решений.
  • Самокоррекция: Корректировка информации и внесение изменений для улучшения результатов.
Статья в тему:  Как мы воспринимаем искусственный интеллект

Как только вы приобретете прочную основу в этой области, пора работать над простым проектом. Это позволяет улучшить свои навыки и открывает дверь к новым знаниям.

2. Используйте бесплатные ресурсы

Если вы только начинаете заниматься ИИ, нет необходимости тратить несколько сотен долларов на премиальные ресурсы.

Вместо этого можно развить необходимые навыки, воспользовавшись бесплатными ресурсами, такими как электронные книги или видео на YouTube.

Можно использовать онлайн-уроки для изучения языков программирования. Google также предлагает различные бесплатные ресурсы, помогающие изучать искусственный интеллект.

Вышеуказанные ресурсы действительны как для новичков, так и для опытных. Когда вы будете готовы перейти к следующему шагу, вы можете заплатить, чтобы пройти курс, чтобы получить расширенные знания об искусственном интеллекте.

3. Пройти курс

Пройдя курс машинного обучения, вы получите более прочную основу в области искусственного интеллекта. Они учат вас навыкам для более сложных проектов.

Благодаря курсам у вас будет возможность обмениваться информацией и общаться с людьми, которые имеют ту же страсть и идут тем же путем, что и вы.

4. Попросите о помощи

Как упоминалось выше, искусственный интеллект является сложной областью. Таким образом, не стесняйтесь учиться и получать помощь от всех вокруг вас.

Вы можете задавать вопросы в нескольких онлайн-сообществах, группах Reddit, Quora или Facebook.

Можно получить помощь от людей, которые проходят курс вместе с вами, или даже от вашего учителя, если вы посещаете курс.

Статья в тему:  Кто лидирует в области искусственного интеллекта

Как стать лучше в этой области?

После того, как вы узнали об искусственном интеллекте и машинном обучении, пришло время поговорить о том, как стать лучше в области искусственного интеллекта.

Получить наставника

Наставник будет отвечать на ваши вопросы и направлять вас. Они также дадут вам отзывы о ваших проектах.

Практика в свободное время

Работа над проектами в свободное время позволит вам лучше понять концепции, которые вы получаете, и улучшить свои существующие навыки.

Участвуйте в конкурсах

Мы также рекомендуем участвовать в соревнованиях, которые позволят вам улучшить свои навыки ИИ. Хорошим примером является соревнование Kaggle.

Посещайте мероприятия и презентации

Ежегодно проводится несколько мероприятий, на которых обсуждаются перспективы области ИИ.

На этих конференциях можно встретить профессионалов и экспертов. Они могут дать вам некоторое представление о том, что произойдет в этой области в ближайшие годы.

Вывод

Вот вы и добрались до конца нашей статьи. В целом, ИИ сложно освоить. Так что не ждите успеха в этой области в одночасье. Надеюсь, эта статья будет вам полезна.

Пожалуйста, поделитесь этой статьей с людьми, которые так же увлечены ИИ, как и вы!

Спасибо за чтение!

Рекомендуемое чтение.

  • Причины, по которым ИИ становится все более популярным
  • Как стать инженером по искусственному интеллекту (ИИ)
  • 10 лучших ноутбуков для машинного обучения и программирования ИИ
  • Инженер ИИ
  • Искусственный интеллект против машинного обучения: что для…
  • Искусственный интеллект против науки о данных: что для вас?
  • Коротко о СИПВАИ
голоса
Рейтинг статьи
Статья в тему:  Как убить искусственный интеллект в парадоксе
Ссылка на основную публикацию
0
Оставьте комментарий! Напишите, что думаете по поводу статьи.x
Adblock
detector