Используйте интеллект, чтобы получить доступ к искусственному интеллекту
Термин «искусственный интеллект» был придуман несколько десятилетий назад, в 1956 году, Джоном Маккарти на конференции в Дартмуте. Он определил искусственный интеллект как науку и технику создания интеллектуальных машин. В некотором смысле ИИ — это техника, позволяющая машинам работать и вести себя как люди. Итак, что же означает это человеческое поведение? Означает ли это, что машина должна злиться, когда ей дается огромная задача, или машина должна спать, когда нечего делать? Точно нет.
Тогда давайте сначала разберемся с термином интеллект, прежде чем делать его искусственным. Люди считаются разумными существами из-за некоторых свойств, и этими свойствами являются обучение, мышление и принятие решений. Итак, это свойства, которые мы хотим придать машинам, чтобы считать их интеллектуальными или искусственно интеллектуальными. Как и в случае с людьми, не все так же умны, как и с машинами. Но что делает человека умнее??? Это их знания о конкретном предмете, полученные в результате обучения. Точно так же, чтобы сделать машину разумной, мы сначала должны заставить машину учиться на доступных данных, а алгоритмы, ответственные за это, известны как алгоритмы машинного обучения.
Машинное обучение — это часть искусственного интеллекта, или можно сказать, что мы достигаем искусственного интеллекта с помощью машинного обучения. Есть еще один компонент, который больше всего запутался, поскольку ИИ — это глубокое обучение. Глубокое обучение снова является подмножеством машинного обучения, которое содержит алгоритмы обучения, основанные на нейронных сетях.
Итак, как можно подойти к ее пути к изучению искусственного интеллекта. Вот дорожная карта для этого:
я. Математика: если вам нужно, чтобы все ваши математические и статистические знания были четкими. ИТ важны, потому что математика и статистика составляют основу алгоритмов машинного обучения.
II. Программирование: чтобы стать специалистом в области ИИ, необходимо изучить языки программирования, такие как Python, R, Java, для создания и реализации алгоритмов. Просто считайте, что вы хотите научить машины чему-то учиться, поэтому для этого сначала вам нужно выучить язык, который машина понимает.
III. Знание технологий больших данных: инженеры ИИ работают с большими объемами данных в реальном времени на уровне терабайтов или петабайтов. Таким образом, им нужно знать о Spark и технологиях больших данных, чтобы понимать эти данные.
IV. Алгоритмы машинного обучения: необходимо узнать об обучении с учителем, таком как деревья решений, случайный лес, обучении без учителя, таком как k-средние и PCA, а также усиленном обучении.
v. Нейронные сети и фреймворки глубокого обучения. Чтобы с легкостью создавать модели ИИ, нам необходимо понимать алгоритмы глубокого обучения (CNN, RNN, GAN) и реализовывать их с использованием таких фреймворков, как TensorFlow, Keras, PyTorch.
Если вы считаете себя хорошим во всех этих навыках, то вы готовы начать карьеру в области искусственного интеллекта. Все, что вам нужно сделать, это продемонстрировать свои навыки, выполнив несколько хороших проектов, доступных в Интернете, или приняв участие в какой-либо задаче по решению проблем.
