Vollständiger Leitfaden für diejenigen, die ein Experte für künstliche Intelligenz werden möchten

Ein Leitfaden für KI beherrschen | Einführung

Künstliche Intelligenz, abgekürzt als KI, ist die Stimulation menschlicher Intelligenz durch Maschinen. Es steht im Gegensatz zu der natürlichen Intelligenz, die der Mensch zeigt. Seit John McCarthy 1995 den Begriff künstliche Intelligenz prägte, hat der Einsatz von KI und deren Entwicklung so stark zugenommen, dass wir heute den Einsatz von KI fast überall sehen, von der Robotik über internetbasierte Dienste bis hin zu Siri, dem persönlichen Assistenten von iOS.

Mit der Entwicklung der KI wächst die Besorgnis der Massen darüber, dass Robotern eine solche Macht gegeben wird. Alles, was übrig blieb, war die Veröffentlichung von Blockbustern wie Terminator, um mehr Angst unter den Massen vor der Verbreitung von KI einzudämmen. Aber die Chancen, dass ein tatsächlicher Terminator die Weltherrschaft übernimmt, sind höchst unwahrscheinlich. KI hingegen wird sich im Laufe der Zeit verbessern und insbesondere als Berufsfeld weiter wachsen.

Warum sollten Sie KI studieren?

Warum nicht? Es gibt so viele Gründe, warum Sie KI als Ihr Berufsfeld wählen sollten. Lassen Sie uns darüber sprechen, damit Sie eine Vorstellung davon bekommen, warum KI die perfekte Karriereoption ist, die Sie nicht ignorieren sollten.

• Herausfordernd und spannend: KI ist zweifellos ein herausforderndes Gebiet, aber es ist ebenso spannend. Es entwickelt sich ständig weiter und wird immer besser und niemand kennt wirklich die Grenze. Von autonomen Autos über die Vorhersage menschlichen Verhaltens bis hin zu sprechenden Robotern ist die Art und Weise, wie dieses Feld wächst, unvorhersehbar.
• Hohe Nachfrage der Branche: Ja, die Nachfrage nach Data Scientists und KI-Spezialisten auf dem Markt ist tatsächlich sehr hoch. Es bietet Ihnen nicht nur mehr Joboptionen, sondern auch einen steigenden Wert.
• Hohe Bezahlung: Für diejenigen unter Ihnen, die befürchten, dass Sie nicht gut bezahlt werden, keine Angst. Dieser Job ist ebenso bereichernd wie anspruchsvoll. Es ist in der Tat einer der bestbezahlten Jobs heute.

Immer noch nicht überzeugt? Lesen Sie weiter und vielleicht neigen Sie dazu, Ihre Meinung zu ändern. Jetzt besprechen wir, wie Sie ein KI-Profi werden können.

Level 0:Einrichten Ihres Geländes:

Keine Angst vor Mathematik? Lieben Sie es zu programmieren? Dann ist dieser Bereich genau das Richtige für Sie. Das Wichtigste ist, sich über Ihre Basis im Klaren zu sein. Natürlich können Sie Ihre Fähigkeiten jederzeit üben und aufpolieren. Geben Sie KI also nicht auf, wenn Sie der Meinung sind, dass Ihre Programmierung mittelmäßig ist oder Ihre mathematischen Fähigkeiten verbessert werden müssen.

Stufe 1:Die Grundlagen abdecken:

In dieser Phase müssen Sie zuerst Ihre Wurzeln stärken und damit meinen wir die Basis. Es gibt viele Konzepte, die alle integrale Bestandteile dieses Bereichs sind, sodass Sie sich über die meisten davon eine gründliche Vorstellung machen sollten.

• Umfasst Lineare Algebra, Statistik und Wahrscheinlichkeit: Mathe muss die grundlegendste Sache sein, die Sie zuerst abdecken müssen. Zuerst sollten Sie die einzelnen Konzepte wie Vektoren, Matrizen behandeln und dann die Leiter zu Dimensionalität, Statistik und statistischen Tests aufarbeiten. Fahren Sie als nächstes mit Wahrscheinlichkeitskonzepten wie dem Satz von Bayes fort. Mathematik ist ein sehr wichtiger Teil der KI. Wenn Sie also nicht gut sind, können Sie besser werden. Wie bereits erwähnt, ist dies keine leichte Aufgabe und erfordert Übung.
• Auswahl einer Programmiersprache: Als nächstes ist das Wichtigste, Programmiersprachen abzudecken, da sie eine große Rolle in der KI spielen. Sie sollten Programmiersprachen auswählen, um sie zu lernen und zu perfektionieren. Es gibt viele Möglichkeiten, R, Python, JAVA, C. Wählen Sie, was Ihrer Meinung nach in Bezug auf die Verwendung besser ist und mit dem Sie einfacher arbeiten können.
• Datenstrukturen verstehen: Als nächstes sollten Sie die Art und Weise verbessern, wie Sie Probleme mit Daten lösen, Ihre Datenanalyse genauer machen, damit Sie Ihre eigenen Systeme mit minimalen Fehlern entwerfen können. Lernen Sie die verschiedenen Teile von Programmiersprachen kennen, die Ihnen helfen, Datenstrukturen wie Stacks, verknüpfte Listen, Wörterbücher usw. zu verstehen.
• Verständnis Regression : Ja, Rückzug ist wichtig. Sie sollten sich im Detail mit der Regression vertraut machen und ihr Konzept gut verstehen, bevor Sie fortfahren. Es hilft Ihnen, Vorhersagen in realen Anwendungen zu treffen und die Grundlagen des maschinellen Lernens zu verstehen.
• Verschiedene Modelle für maschinelles Lernen und ihre Funktionsweise verstehen: Der nächste Schritt besteht darin, ältere Algorithmen für maschinelles Lernen wie SVM, KNN, Random Forests, Entscheidungsbäume usw. kennenzulernen. Versuchen Sie, sie bei der Lösung von Problemen zu implementieren, indem Sie Algorithmen vollständig verstehen. Das ist nicht einfach, also musst du hart arbeiten, um deine Fähigkeiten zu perfektionieren. Der Schlüssel ist, klar und logisch zu sein.
• Verstehen von Problemen und Lösungen für maschinelles Lernen: Der nächste Schritt besteht darin, zu verstehen, wie ein Fall maschinelle Lernalgorithmen verwendet und wie dieser Algorithmus in verschiedenen Fällen implementiert werden kann, wo er für seine Funktion geeignet ist und so weiter. Es gibt drei grundlegende Schritte, in denen Sie sich perfektionieren müssen:überwachtes Lernen, nicht überwachtes Lernen und verstärkendes Lernen, bevor Sie in Stufe 2 einsteigen.

Ebene 2:Deep Learning mit KI

Als nächstes kommt der komplexe Teil der KI, in dem Sie beginnen, tiefergehende Konzepte zu lernen.

• Weitere Informationen Neuronale Netzwerke : Ein neuronales Netzwerk ist im Grunde ein Computersystem, das dem menschlichen Gehirn und Nervensystem nachempfunden ist. Es funktioniert, indem es Daten über einen Algorithmus integriert, auf dem es aufbaut. Dies sind die Grundlagen der Funktionsweise von KI-Maschinen, daher ist es wichtig, sie genau zu verstehen
• Die Mathematik hinter neuronalen Netzwerken verstehen: Neuronale Netze sind in Schichten aufgebaut. Jede Schicht hat „Knoten“, die miteinander verbunden sind, und jeder Knoten hat eine „Aktivierungsfunktion“. Die „Eingabeschicht“ präsentiert dem Netzwerk Muster und die inneren Schichten führen die Verarbeitung mit Hilfe von „Verbindungen“ durch. Die inneren verborgenen Schichten geben dann eine Ausgabe an die "Ausgabeschicht". Sie müssen die Mathematik hinter dieser ganzen Operation und Verarbeitung studieren. Einige grundlegende Schlüsselwörter, die Sie kennenlernen werden, umfassen Gewichtungen, Aktivierungsfunktionen, Verlustreduzierung, Backpropagation, Gradientenabstiegsansatz usw.
• Verschiedene neuronale Netze beherrschen: Jetzt sollten Sie die verschiedenen Arten von neuronalen Netzen und ihre Verwendung in verschiedenen Fällen kennenlernen. Die grundlegenden mathematischen Funktionen sind die gleichen, aber die Implementierung kann unterschiedlich sein und es kann einige Änderungen geben. Multilayer Perceptrons, Recurrent Neural Nets, Convolutional Neural Nets, LSTMS etc. sind einige Arten von neuronalen Netzen.
• Lernen Sie etwas über die Bereiche der KI: Jetzt sind Sie bereit, mehr über die Anwendungen dieser neuronalen Netze zu erfahren und Ihre eigenen Anwendungen zu erstellen. Jede Anwendung kann anders sein und unterschiedliche Herangehensweisen erfordern, und manchmal können Sie nicht alle Bereiche der KI auf einmal beherrschen, also gehen Sie Schritt für Schritt vor. Entscheiden Sie sich zunächst für ein bestimmtes Feld und wechseln Sie dann zu anderen Domänen.
• Kennenlernen Große Daten : Dieser Schritt ist nicht obligatorisch, aber es ist ein großer Teil der KI, daher wird empfohlen, dass Sie sich eine grundlegende Vorstellung von Big Data machen, da es Ihnen in diesem Bereich helfen wird.

Stufe 3:KI beherrschen

Die letzte Stufe beinhaltet eine weitere Anwendung dessen, was Sie bisher gelernt haben. Dies ist die letzte Stufe zur Beherrschung der KI.

• Die Optimierung von Algorithmen beherrschen :Die Optimierung von Algorithmen hilft grundsätzlich dabei, eine Zielfunktion (Fehlerfunktion) zu minimieren oder zu maximieren. Diese Funktionen hängen von den internen lernbaren Parametern des Modells ab, die eine Rolle bei der Effizienz und Genauigkeit der Ergebnisse spielen. Aus diesem Grund müssen Sie lernen, Optimierungsstrategien und -algorithmen auf Modellparameter anzuwenden, um Genauigkeit und optimale Werte solcher Parameter zu erhalten.
• Stellen Sie Ihr Gehirn auf die Probe: Der nächste Schritt ist, sich durch die Teilnahme an Wettbewerben zu präsentieren. Nehmen Sie an Data-Science-Wettbewerben und Hackathons teil, um Ihr Wissen in der Praxis zu erweitern und Ihr Wissen umzusetzen.
• Veröffentlichungs- und Leseforschung: Als nächstes müssen Sie einen Schritt weiter gehen und in die Forschung gehen. Beginnen Sie mit dem Lesen von Forschungsarbeiten über KI und lernen Sie, ein Innovator zu werden. Versuchen Sie, Ihre eigene Forschung und Ihr eigenes Verständnis für Fälle zu beginnen, die sich noch in der Entwicklung befinden. Auch das Testen ist entscheidend.
• Führen Sie Ihren eigenen Algorithmus ein: Nachdem Sie recherchiert haben, beginnt der nächste Schritt damit, Ihre eigenen Algorithmen zu entwickeln, um solche Fälle zu lösen. Versuchen Sie, die Mathematik zu umgehen und sehen Sie, wie sie sich auf alle möglichen Arten in die KI integrieren lässt. Man weiß nie, vielleicht bringt man die nächste Revolution.

Fazit:

Abschließend denken Sie vielleicht, dass es zu kompliziert ist. Wir werden nicht lügen; es ist kompliziert und braucht Zeit, um es zu meistern. Das macht es jedoch nicht unmöglich. Alles, was es erfordert, ist harte Arbeit und Übung, seien Sie konsequent in Ihrer Arbeit und bald werden Sie die KI beherrschen.