Как научиться искусственному интеллекту новичку в 2023 году

Если вы спросите неспециалиста, имеющего лишь поверхностное представление о технологиях, объяснить искусственный интеллект, он наверняка свяжет его с роботами. Однако исследователь ИИ определил бы это именно так. Искусственный интеллект можно рассматривать как набор алгоритмов, которые могут генерировать результаты, и нам не нужно указывать ему, как делать то же самое.

Мы можем считать оба ответа правильными, но по-своему. Попробуем обобщить определение. Искусственный интеллект это:

• Разумная сущность, созданная нами (людьми).
• Он способен разумно выполнять и выполнять задачи, и нам даже не нужно давать ему инструкции для этого.
• Он способен действовать и мыслить гуманно и рационально.

Это неотъемлемая ветвь CS/IT, целью которой является клонирование человеческого интеллекта в роботизированных машинах. Роботы, машины или, чаще, системы искусственного интеллекта оснащены передовыми алгоритмами машинного обучения и глубокого обучения, которые делают машины интеллектуальными. Однако определение ИИ, безусловно, изменилось за последние годы. Раньше даже простая функция для выполнения вычислений внутри калькулятора считалась компонентом ИИ. Однако сейчас это всего лишь компьютерная программа. Давайте разберемся, как существуют различные уровни ИИ.

Вот руководство, которое поможет вам лучше понять искусственный интеллект.

Преимущественно мы можем разделить системы ИИ на 3 разных уровня. Они есть -

• Искусственный узкий интеллект. Он также известен как слабый или узкий ИИ, потому что он ориентирован на достижение цели и предназначен для выполнения простых задач низкого уровня. Под эту категорию подпадают такие технологии, как Siri, Alexa и т. д. Это осуществляется с помощью машинного обучения, которое специализируется только в определенной области и решает эту конкретную проблему.
• Искусственный общий интеллект. Также называется глубоким или сильным ИИ, когда машины могут имитировать человеческий интеллект. Некоторые из его свойств включают распознавание, проверку гипотез, аналогию и т. д. Системы распознавания речи и лица обычно попадают в эту категорию. Однако эта категория все еще находится в стадии интенсивного исследования и еще не полностью разработана.
• Искусственный сверхразум. Это просто расплывчатое понятие. Он должен развиваться в ближайшем будущем. Он должен уметь создавать и формулировать свой собственный набор эмоций и выполнять задачи более эффективно, чем люди, в таких областях, как расчеты, спорт, искусство и т. д.

Почему вы должны изучать искусственный интеллект?

С технической точки зрения основная цель ИИ — помочь человеческим способностям и позволить нам делать исключительный выбор с невообразимыми результатами. ИИ используется почти во всех популярных автоматизированных инструментах, которые мы создали несколько десятилетий назад, чтобы повысить их производительность и принимать взвешенные решения для достижения лучших результатов. Давайте взглянем на несколько мотивов, которые помогут вам понять, почему вы должны изучить искусственный интеллект прямо сейчас.

1. Яркая карьера

Говорят, что искусственный интеллект заменит колоссальные 40% рабочих мест белых и синих воротничков. Рыночный спрос на сотрудников с навыками ИИ удвоился за последние 5–6 лет. Однако по-прежнему ощущается нехватка квалифицированных специалистов и специалистов в этой области. Более того, в большинстве компаний рабочие места, связанные с ИИ, составляют примерно 15–20 % от всех рабочих мест. Разработка ИИ возможна в двух разных категориях — инженерии и программировании. В настоящее время ИИ находится в стадии своего развития, и карьера в области ИИ прямо сейчас обеспечит достойную зарплату, а также многообещающие возможности для роста в будущем.

2. ИИ поглощает огромное количество данных

Это факт, что мы генерируем более 2,5 квинтиллионов (10¹⁸) байтов неструктурированных данных в день. Социальные сети, данные, генерируемые через смартфоны, и т. д. — все это способствует этому огромному количеству. И в ближайшие годы он будет продолжать расти в геометрической прогрессии.

При наличии таких важных данных компании наверняка захотят улучшить свои услуги для своих клиентов. Это можно сделать, правильно структурировав данные и извлекая из них полезную информацию. Этот процесс называется инженерией данных. Следовательно, будет огромный спрос на инженеров данных, которые могут дать полезную информацию для своих компаний.

3. Улучшенный пользовательский опыт

ИИ — это не отдельная технология, а концепция, которую можно внедрить в существующие технологии или приложения, чтобы лучше и персонализированнее обслуживать клиентов. Например, вы, должно быть, видели такие приложения, как Amazon, Youtube, Netflix и т. д., которые персонализируют ваши рекомендации на основе вашей прошлой истории просмотров. Это подходящий пример того, как ИИ можно использовать для улучшения UI/UX. Такие технологии, как чат-боты, помощники, такие как Google, автоматизация и т. д., объединяются, чтобы добавить множество полезных функций к существующим продуктам.

Предпосылки:

В основе искусственного интеллекта лежат предметы, которые мы уже изучали в наших средних школах. Они дают вам хорошую основу, на которую можно опереться, когда вы начнете изучать основы искусственного интеллекта и машинного обучения. Некоторые из них включают -

• Основы информатики.
• Статистика и вероятность.
• Линейная алгебра включает такие темы, как векторы, матрицы и производные.
• Исчисление.
• Дискретная математика.
• Структуры данных.
• Алгоритмы и их анализ.

Если вы хотите изучить ИИ для решения реальных задач, то множество существующих библиотек и наборов инструментов помогут вам решить практически любую проблему. Но если вы хотите заняться исследованиями, лучше освежить свои математические навыки, прежде чем приступать к искусственному интеллекту.

Если вы имеете опыт работы в области CS/IT, вы должны иметь отточенные структуры данных и алгоритмы практически на протяжении всей учебной программы. Иметь в своем портфолио структуры данных и алгоритмы — это всегда хорошо, а в данном случае даже лучше. Наконец, для выполнения алгоритмов машинного обучения для обучения необходимо знать основы любого языка, на котором можно проводить статистические вычисления. Обычно мы выбираем либо Python, либо R, потому что у обоих есть отличные наборы библиотек, которые могут реализовать любые сложные алгоритмы с помощью нескольких строк кода.

Дорожная карта для изучения искусственного интеллекта:

Одна из главных причин, по которой люди не берутся напрямую в область искусственного интеллекта, заключается в том, что они не знают, с чего начать. Когда они ищут ресурсы для изучения искусственного интеллекта, им приходится использовать много технического жаргона.

В этой теме мы проведем вас через подробный процесс, с помощью которого вы сможете легко начать свое путешествие с ИИ.

1. Основы

Лучший способ начать работу с ИИ — освежить свои основы. Вы можете начать с базовой математики, а затем, желательно, запачкать руки языком программирования. Всегда рекомендуется использовать Python из-за его большого и поддерживающего сообщества и множества пакетов и библиотек, которые помогут вам на протяжении всего пути.

Вот кое-что, что вы, возможно, захотите освежить.

• Матрицы и основы линейной алгебры.
• Исчисление.
• Теория графов.
• Векторы.
• Статистика и вероятность.

Помимо этого, есть несколько инструментов, которые вы, возможно, захотите изучить, которые помогут вам лучше обрабатывать данные.

• Основы базы данных.
• SQL и соединения в SQL.
• Реляционные и нереляционные базы данных.
• Базы данных NoSQL.
• Табличные данные (Excel).
• Фреймы данных и ряды данных.
• Форматы данных (JSON, CSV, XML).
• Обычные выражения.
• Извлечение, преобразование и загрузка данных.

После освежения в памяти этих тем самое время углубиться в основы языка программирования, который может беспрепятственно обрабатывать данные. Обычно у нас есть два варианта — Python и R. В основном компании предпочитают Python, а не R, из-за огромной поддержки, которую он предоставляет. Вот дорожная карта для изучения Python для искусственного интеллекта.

• Основы Python — выражения, переменные, структуры данных, функции, пакеты, такие как pip и т. д.
• Изучив основы, вам нужно изучить некоторые важные библиотеки для обработки данных, такие как pandas, NumPy и matplotlib.
• Затем вы должны запачкать руки в виртуальных средах и узнать, как эффективно и действенно использовать Jupyter Notebooks/Labs.

2. Предварительная обработка данных

Теперь, когда вы можете манипулировать данными, пришло время изучить различные методы, которые помогут вам преобразовать неструктурированные данные в структурированные, чтобы вы могли извлечь из них ценную информацию, применяя алгоритмы машинного обучения. К таким методам относятся -

• Анализ главных компонентов.
• Уменьшение размерности.
• Нормализация.
• Очистка данных, обработка пропущенных значений и т. д.
• Беспристрастные оценщики.
• Извлечение признаков.
• Шумоподавление и сэмплирование.

Курсы искусственного интеллекта:

Сегодня на рынке доступно множество онлайн-курсов и учебных пособий, большинство из которых из известных отраслей, которые помогут вам понять ИИ и его приложения. На этих курсах вы можете узнать следующее:

• Понимание основ и теории.
• Алгоритмы машинного обучения.
• Математические понятия.
• Приложения с искусственным интеллектом, такие как игры, проблемы в реальном времени, беспилотные автомобили и т. д.
• Агенты ИИ, такие как поисковые системы, проблемы удовлетворения ограничений и т. д.
• Глубокое обучение.
• Обработка данных.

Преимущества, которые вы можете получить, изучая ИИ из руководств:

• Вы приобретете первоклассные навыки кодирования в области ИИ.
• Вы получите загружаемые шаблоны для кодов многократного использования.
• Это поможет вам развить интуицию.
• Вы будете применять теоретические знания для решения задач в реальном времени.

Вот список лучших сертификационных курсов, на которые вы можете записаться, чтобы начать свое путешествие с искусственным интеллектом.

1. Искусственный интеллект A-Z™: узнайте, как создать ИИ

Это Платный курс, предоставляемый Udemy.

Основные функции –

• Завершите навыки ИИ от начального до экспертного уровня.
• Шаблоны кода, которые вы можете копировать и использовать в своих проектах.
• Интуитивно понятные руководства с практическими примерами.
• Решения реальных проблем.
• Курсовая поддержка.

Этот курс включает в себя -

• 16,5 часов видео по запросу.
• 21 статья с подробным объяснением.
• 1 загружаемый ресурс.
• Полный пожизненный доступ ко всем видео.
• Сертификат об окончании.

2. Программа сертификации искусственного интеллекта Стэнфордского университета

Это курс для начинающих по искусственному интеллекту, который подходит для кандидатов с опытом работы в области компьютерных наук и профессиональных инженеров-программистов, которые хотят выбрать карьеру в области искусственного интеллекта. Вы можете пройти сертификацию по искусственному интеллекту Стэнфордского университета. и преподавал у профессора Эндрю.

Основные функции –

• Основы машинного обучения и представление знаний.
• Полезные Логические и вероятностные модели.
• Робототехника, НЛП и визуальное обучение.

3. Введение в искусственный интеллект

Это бесплатный курс, предоставляемый Udacity.

Основные функции –

• Основы ИИ, такие как статистика, байесовская сеть, принцип неопределенности и т. д.
• Машинное обучение, логика и планирование.
• Такие приложения, как обработка изображений, компьютерное зрение, НЛП, поиск информации, робототехника и т. д.

4. Искусственный интеллект

Этот курс является бесплатным и предоставляется MIT OpenCourseWare.

Основные функции –

• Алгоритмы ИИ, такие как DFS, BFS, Hill Climbing и т. д.
• Ограничения.
• Машинное обучение и глубокое обучение.
• Модели вывода.

5. Искусственный интеллект (набор курсов) — LinkedIn

Это платный курс, который входит в состав LinkedIn Premium.

Основные функции –

• Базовые курсы
• Машинное обучение
• Глубокое обучение
• Практические проекты
• Обучение основам бизнеса
• Предиктивный анализ
• ИИ для кибербезопасности

Проекты:

Искусственный интеллект — это широкая тема, которая содержит множество подтем. Покрытие теории само по себе является гигантской задачей. Однако одного понимания теории недостаточно. Итак, если вы новичок и только начали работать с ИИ, вам следует работать над небольшими проектами на ходу.

Выполнение проектов в области ИИ может быть очень полезным и может дать разнообразные технические знания и опыт. Более того, наличие проектов ИИ в вашем резюме и портфолио может дать вам высококлассную работу и дать вам преимущество над кандидатами-конкурентами. Вы можете продемонстрировать свой талант в этих проектах. Каждый проект ставит разные задачи, и лучший способ объяснить их вашему рекрутеру — это реально выполнить проект.

Кроме того, регулярное выполнение проектов поможет вам отслеживать свой прогресс, и в случае, если что-то пойдет не так, вы найдете новые и инновационные решения для решения проблемы. Более того, если вы студент последнего курса, выполнение проекта в области ИИ может дать вам хорошие оценки из-за широкого спектра областей, которые он охватывает.

Найти правильный проект в области ИИ может быть непросто. Вам нужно убедиться, что вы не беретесь за сложный проект как новичок, потому что в этом случае вы можете потерять интерес к середине проекта. Некоторые проекты для всех уровней перечислены ниже.

Проекты базового и среднего уровня:

1. Прогноз цен на жилье

Здесь вам нужно будет предсказать цену продажи домов из набора данных в Бостоне, который содержит несколько образцов цен на дома. Вы можете легко получить набор данных из репозитория Kaggle или UCI ML. Это отличный проект для начинающих.

2. Прогноз цен на акции

Рынок акций наполнен данными. Здесь вы можете получить различные наборы данных и сразу же начать как новичок. Вы можете попытаться предсказать цену конкретной акции в заданную временную метку. Вы также можете выполнить анализ временных рядов в любом из этих наборов данных.

3. Рекомендации клиентов

Возможно, вы заметили на порталах электронной коммерции, что под продуктом вы найдете список продуктов, которые вы, скорее всего, купите. Или, если вы пытаетесь приобрести продукт, он порекомендует вам еще несколько продуктов, заявив, что эти продукты обычно покупаются вместе. Они называются рекомендательными системами и являются одним из идеальных проектов машинного обучения, которые вы можете создать как энтузиаст машинного обучения среднего уровня.

4. Чат-боты

Это проект продвинутого уровня. Вы можете начать с создания нишевых чат-ботов для обслуживания клиентов. После создания вы можете улучшить его, добавив больше вопросов и примеров.

5. Классификатор спама

Вы можете создать классификатор спама в качестве своего первого проекта в области машинного обучения. Здесь мы классифицируем электронные письма как спам или не спам, используя модели классификации.

Некоторые другие проекты продвинутого уровня, над которыми вы можете работать, включают:

• Обнаружение линии движения.
• Оптимальный путь.
• Игра в шахматы.
• Предиктор следующего слова.
• Научитесь водить с помощью обучения с подкреплением.
• Система чат-ботов электронной коммерции Price Negotiator.
• Самоуправляемый автомобиль.
• Приложение для музыкальных рекомендаций.
• Распознавание и обнаружение эмоций на лице.

Сертификаты:

Излишне говорить, что профессионалы с навыками ИИ, отточенными сертификатами, обязательно получат бесчисленное количество вакансий в ближайшие несколько лет. По прогнозам Gartner, в ближайшие годы искусственный интеллект создаст около 2,3 млн рабочих мест.

Следовательно, становится очень необходимым получить все важные и ценные сертификаты, чтобы рекрутеры могли нанять вас, не сомневаясь в ваших навыках. Вот список популярных сертификатов, которые вы должны иметь в своем портфолио.

Вы также можете прочитать больше материалов автора Джамал Аббаси:

1. 11 продуктивных способов использования Chat GPT для повышения производительности:

1. Искусственный интеллект и машинное обучение:

3. Искусство и дизайн:

СПАСИБО ЗА ВАШЕ ВРЕМЯ!