想要成为人工智能专家的完整指南

指南掌握人工智能 | 简介

人工智能简称AI，是机器对人类智能的刺激。这与人类所表现出的自然智慧形成鲜明对比。自从约翰·麦卡锡在 1995 年创造了人工智能这个术语以来，人工智能的使用及其发展已经发展到如此大的程度，以至于今天我们几乎可以在任何地方看到人工智能的使用，从机器人技术到基于互联网的服务，再到 iOS 的个人助理 Siri。

随着人工智能的发展，大众越来越关注机器人被赋予这样的权力。剩下的就是发行诸如终结者之类的大片，以消除群众对人工智能传播的更多恐惧。但真正的终结者接管世界的可能性极小。另一方面，人工智能将随着时间的推移而改进，尤其是作为一个职业领域发展得更多。

为什么要学习人工智能？

为什么不呢？你应该选择人工智能作为你的职业领域的原因有很多。让我们讨论它们，以便您了解为什么 AI 是您不应该忽视的完美职业选择。

• 具有挑战性和刺激性： 人工智能无疑是一个充满挑战的领域，但同样令人兴奋。它不断发展，越来越好，没有人真正知道极限。从自动驾驶汽车到人类行为预测和会说话的机器人，这个领域的发展方式是不可预测的。
• 行业需求高： 是的，市场上对数据科学家和人工智能专家的需求实际上非常高。它不仅为您提供了更多的工作选择，而且还具有越来越大的价值。
• 高薪： 对于那些担心自己得不到高薪的人来说，不要害怕。这项工作与要求一样高。事实上，这是当今薪酬最高的工作之一。

还不服气？继续阅读，也许您可​​能会倾向于改变主意。现在我们将讨论如何成为一名 AI 专业人士。

第 0 级：设置地面：

不被数学吓倒？喜欢编码？好吧，那么这个领域非常适合你。重要的是要清楚你的基础。当然，您可以随时练习和提高您的技能。因此，如果您认为自己的编码平庸或您的数学技能需要提高，请不要放弃 AI。

第 1 级：涵盖基础知识：

在这个阶段，你首先必须加强你的根，我们所说的基础。有很多概念都是该领域不可或缺的一部分，因此您应该对其中的大多数有深刻的了解。

• 涵盖线性代数、统计和概率： 数学必须是您首先需要涵盖的最基本的东西。首先，您应该涵盖单个概念，例如向量、矩阵，然后逐步上升到维度、统计和统计测试。接下来继续讨论概率概念，例如贝叶斯定理。数学是人工智能中非常重要的一部分，所以如果你做得不好，你可以变得更好。如前所述，这并非易事，需要练习。
• 选择编程语言： 接下来最重要的是涵盖编程语言，因为它在人工智能中发挥着巨大的作用。您应该选择编程语言来学习和完善它们。有很多选择，R、Python、JAVA、C。选择你觉得在使用方面更好，更容易上手的。
• 理解数据结构： 接下来，您应该改进解决涉及数据的问题的方式，使您对数据的分析更加准确，这样您就可以设计自己的系统，并将错误降至最低。学习编程语言的各个部分，这将帮助您理解堆栈、链表、字典等数据结构。
• 理解 回归 ： 是的，回归很重要。在继续之前，您应该详细了解回归并牢牢掌握其概念。它将帮助您在现实生活中的应用程序中进行预测并了解机器学习的基础知识。
• 了解不同的机器学习模型及其工作原理： 下一步是了解传统的机器学习算法，例如 SVM、KNN、随机森林、决策树等。通过充分理解算法尝试在解决问题中实施它们。这并不容易，因此您必须努力完善自己的技能。关键是清晰和合乎逻辑。
• 了解机器学习问题和解决方案： 下一步是了解一个案例如何使用机器学习算法，以及该算法如何在不同的案例中实现，它适用于其功能等等。在进入第 2 级之前，您需要完成 3 个基本步骤来完善自己：监督学习、无监督学习和强化学习。

第 2 级：涉及人工智能的深度学习

接下来是 AI 的复杂部分，您将开始学习更深入的概念。

• 了解 神经网络 ： 神经网络基本上是一个以人脑和神经系统为模型的计算机系统。它通过基于其构建的算法合并数据来工作。这些是 AI 机器如何运作的基础知识，因此清楚地了解它们很重要
• 了解神经网络背后的数学： 神经网络是分层构建的。每一层都有相互连接的“节点”，每个节点都有一个“激活功能”。 “输入层”向网络呈现模式，内层在“连接”的帮助下进行处理。然后内部隐藏层将输出提供给“输出层”。您将不得不研究整个操作和处理背后的数学。您将了解的一些基本关键字包括权重、激活函数、损失减少、反向传播、梯度下降方法等。
• 掌握不同的神经网络： 现在您应该了解不同类型的神经网络及其在不同情况下的用途。基本的数学函数是相同的，但实现可能不同，可能会有一些修改。多层感知器、循环神经网络、卷积神经网络、LSTMS 等是几种类型的神经网络。
• 了解人工智能领域： 现在您已准备好了解这些神经网络的应用并构建您自己的应用程序。每个应用程序都可能不同，可能需要不同的方法，有时您无法一次掌握 AI 中的所有领域，因此请逐步掌握。首先，选择一个特定领域，然后转向其他领域。
• 了解 大数据 ： 此步骤不是强制性的，但它是 AI 的重要组成部分，因此，建议您了解大数据的基本概念，因为它将在该领域为您提供帮助。

第 3 级：掌握人工智能

最后一个级别涉及到更多地应用你到目前为止所学的知识。这是掌握 AI 的最后阶段。

• 掌握算法优化 ：算法的优化基本上有助于最小化或最大化目标函数（误差函数）。这些函数依赖于模型内部可学习的参数，这些参数对结果的效率和准确性起着重要作用。这就是为什么您需要学习将优化策略和算法应用于模型的参数以获得这些参数的准确性和最佳值。
• 测试你的大脑： 下一步是通过参加比赛让自己脱颖而出。参加数据科学竞赛和黑客马拉松，以增加您在实践领域的知识并实施您的知识。
• 出版与阅读研究： 接下来，您需要更进一步并进行研究。开始阅读有关 AI 的研究论文并学习成为创新者。尝试对仍在发展的案例进行自己的研究和理解。测试也很关键。
• 推出自己的算法： 在你做研究之后，下一阶段是开始制作你自己的算法来解决这种情况。尝试解决数学问题，看看它如何以所有可能的方式集成到 AI 中。你永远不知道，你可能会带来下一次革命。

结论：

到最后，您可能会认为它太复杂了。我们不会撒谎；它很复杂，需要时间来掌握。但是，这并不意味着不可能。它所需要的只是努力工作和练习，在你的工作中保持一致，很快你就会掌握人工智能。