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Come Iniziare a studiare l'Intelligenza Artificiale, Machine Learning e Deep Learning


L'intelligenza artificiale è una delle scoperte più significative del 21° secolo. Esperti di diversi settori studiano le sue capacità e scoprono nuovi modi della sua applicazione. Definiamo l'IA una tecnologia emergente, tuttavia, gli scienziati hanno lavorato in questa direzione dagli anni '50.


Come Iniziare a studiare l'Intelligenza Artificiale, Machine Learning e Deep Learning
Come Iniziare a studiare l'Intelligenza Artificiale, Machine Learning e Deep Learning

All'inizio, l'intelligenza artificiale era lontana dai robot intelligenti che vediamo nei film di fantascienza. Tuttavia, grazie a tecnologie come l'apprendimento automatico e il deep learning, l'IA è diventata una delle aree più promettenti del settore IT. La domanda di sviluppatori di intelligenza artificiale cresce costantemente e alcuni esperti immaginano un futuro in cui i computer sostituiscono gli umani. Anche se è troppo presto per parlare di intelligenza artificiale come di una minaccia per la forza lavoro, i lavoratori moderni trarranno sicuramente beneficio dall'apprendere di più su questa tecnologia perché consentirà loro di prepararsi ai futuri cambiamenti nei loro settori e di familiarizzare con un nuovo , strumento efficace e interessante.


Motivi importanti per iniziare a studiare l'AI

L'intelligenza artificiale entra nelle nostre vite in molti modi diversi. Ad esempio, utilizziamo assistenti come Amazon Echo, Google Assistant o Siri. Quando giochiamo ai videogiochi, l'IA è sempre il nostro nemico. Tuttavia, non tutti sanno che l'intelligenza artificiale è presente anche in Google Translate e negli strumenti che rilevano i messaggi di spam.

La comprensione dell'intelligenza artificiale apre molte opportunità. È sufficiente padroneggiare le basi di questa tecnologia per capire come funzionano gli strumenti semplici. Man mano che impari di più sull'AI, hai la possibilità di diventare uno sviluppatore che creerà applicazioni AI avanzate come Watson di IBM o le auto a guida autonoma. Ci sono infinite possibilità in questo campo. Studiare l'intelligenza artificiale è necessario per una carriera nell'ingegneria del software, nel caso in cui desideri lavorare con interfacce uomo-macchina, reti neurali e intelligenza artificiale quantistica .


Aziende come Amazon e Facebook utilizzano l'intelligenza artificiale per formulare raccomandazioni sulla lista della spesa e analizzare i big data. La comprensione dell'intelligenza artificiale è necessaria anche per gli ingegneri hardware che creano assistenti domestici e assistenti di parcheggio.

Coloro che vogliono iniziare ad apprendere l'intelligenza artificiale hanno molte opzioni disponibili. Internet, ad esempio, consente a tutti di iscriversi ai corsi online. Alcuni di questi sono rivolti a persone che hanno già un certo livello di conoscenza tecnica e si concentrano sulla programmazione, mentre altri corsi aiuteranno anche coloro che non hanno alcuna esperienza precedente in programmazione e ingegneria.


Come Iniziare a studiare l'Intelligenza Artificiale, Machine Learning e Deep Learning
Come Iniziare a studiare l'Intelligenza Artificiale, Machine Learning e Deep Learning

Come iniziare con l'IA

Non c'è da stupirsi se si incontrano alcune difficoltà nello studio dell'intelligenza artificiale. Se rimani bloccato, ti suggeriamo di cercare una soluzione su Kaggle o di pubblicare le tue domande su forum specifici, ad esempio il nostro. È anche importante capire su cosa concentrarsi e cosa fare prima.

1. Scegli un argomento che ti interessa

Per prima cosa, seleziona un argomento che è davvero interessante per te. Ti aiuterà a rimanere motivato e coinvolto nel processo di apprendimento. Concentrati su un determinato problema e cerca una soluzione, invece di leggere passivamente tutto ciò che puoi trovare su Internet.

2. Trova una soluzione rapida

Il punto è trovare una soluzione di base che copra il problema il più possibile. È necessario un algoritmo che elabori i dati in una forma comprensibile per l'apprendimento automatico, addestri un modello semplice, fornisca un risultato e ne valuti le prestazioni.

3. Migliora la tua soluzione semplice

Una volta che hai una base semplice, è il momento della creatività. Cerca di migliorare tutti i componenti e valuta le modifiche per determinare se questi miglioramenti valgono il tuo tempo e il tuo impegno. Ad esempio, a volte, il miglioramento della pre-elaborazione e della pulizia dei dati offre un maggiore prestazioni e un miglioramento del un modello di apprendimento stesso.

4. Condividi la tua soluzione

Scrivi la tua soluzione e condividila per ottenere un feedback. Non solo riceverai preziosi consigli da altre persone, ma sarà anche il primo portfolio pubblico. Ricorda se non sai dove farlo, puoi sempre usare il nostro forum.

5. Ripetere i passaggi 1-4 per problemi diversi

Scegli problemi diversi e segui gli stessi passaggi per ogni attività. Se hai iniziato con dati tabulari, scegli un problema che implica lavorare con immagini o testo non strutturato. È anche importante imparare a formulare correttamente i problemi per l'apprendimento automatico. Gli sviluppatori hanno spesso bisogno di trasformare alcuni obiettivi aziendali astratti in problemi concreti che si adattino alle specifiche dell'apprendimento automatico.

6. Completa una gara di Kaggle

Questa competizione ti permette di mettere alla prova le tue abilità, risolvendo gli stessi problemi su cui stanno lavorando molti altri ingegneri. Sarai costretto a provare diversi approcci, scegliendo le soluzioni più efficaci. Questa competizione può anche insegnarti la collaborazione, poiché puoi unirti a una grande comunità e comunicare con le persone sul forum, condividendo le tue idee e imparando dagli altri.

7. Usa l'apprendimento automatico in modo professionale

Devi determinare quali sono i tuoi obiettivi di carriera e creare il tuo portfolio. Se non sei pronto per candidarti per lavori di machine learning, cerca altri progetti che renderanno il tuo portfolio impressionante. Unisciti agli hackathon locali e cerca posizioni relative alla analisi dati a servizio della comunità.


Conclusione

La comprensione di base dell'intelligenza artificiale e dell'apprendimento automatico diventa sempre più preziosa in qualsiasi area aziendale e in qualsiasi professione. Grazie a vari corsi online, oggi non devi andare all'università per imparare questa tecnologia complessa e interessante. Anche se non hai alcuna esperienza precedente in ingegneria, puoi imparare l'intelligenza artificiale da casa e iniziare ad applicare le tue conoscenze nella pratica, creando semplici soluzioni di apprendimento automatico e facendo i primi passi verso la tua nuova professione.


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