Prerequisiti per le carriere di Intelligenza Artificiale - Machine Learning - Deep Learning
Hai intenzione di iniziare una carriera nell'intelligenza artificiale e nell'apprendimento automatico?
Bene, allora questo articolo è per te. Costruire una carriera in AI e ML non è né facile né difficile. Ma richiede un approccio dedicato. A volte, quando provieni da un background IT, potresti aver voglia di scambiare anche le opzioni di carriera, a causa delle diverse opportunità. Per prima cosa comprendiamo i prerequisiti per accedere alle carriere di AI e ML.
Quali sono i prerequisiti per lavorare con l'Intelligenza Artificiale ?
L'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico hanno requisiti e qualifiche propri. Per costruire una carriera in AI e ML è necessario possedere set di competenze . Di seguito abbiamo elencato alcune abilità richieste.
1 ) Abilità statistiche
In qualità di aspirante AI , devi avere una conoscenza approfondita delle statistiche e delle probabilità per comprendere e analizzare algoritmi complessi. Poiché la maggior parte dei modelli di intelligenza artificiale dipende dalla ricerca di modelli in grandi quantità di informazioni, è fondamentale conoscere bene i metodi statistici utilizzati per ottenere informazioni dai dati.
2 ) Abilità matematiche e algebriche/geometriche
È necessaria una conoscenza completa delle abilità matematiche e di probabilità poiché l' intelligenza artificiale è un campo che presenta molti concetti matematici per creare l'intelligenza artificiale. La probabilità aiuta a determinare una varietà di risultati nell'intelligenza artificiale, con una comprensione più profonda dell'argomento che è parte integrante della creazione di modelli di intelligenza artificiale.
3 ) Abilità di programmazione
Se le abilità matematiche sono uno dei prerequisiti, le abilità di programmazione sono l'altra parte. Gli aspiranti all'intelligenza artificiale e all'apprendimento automatico richiedono linguaggi di programmazione Java, C++, Python e R.
Poiché il C++ aiuta gli ingegneri ad aumentare la velocità del loro processo di codifica, Python aiuterà a comprendere e creare algoritmi complessi. E quindi questi programmi sono importanti considerando tutti i ruoli nel settore AI e ML .
4 ) tecniche avanzate di elaborazione dati
Quando si tratta di machine learning, l'estrazione delle funzionalità è una caratteristica integrale. Per comprendere la prossima funzionalità e come distribuire i modelli, gli ingegneri di Intelligenza Artificiale e Machine Learning dovrebbero avere familiarità con varie tecniche avanzate di elaborazione dei dati.
5 ) Calcolo distribuito
Poiché tutti i lavori di intelligenza artificiale richiedono che i professionisti si occupino di set di dati grandi e complessi, è necessario distribuirli equamente su un intero cluster e quindi è obbligatorio disporre di competenze informatiche distribuite. Ciò include competenze in applicazioni, come MongoDB, oltre alla creazione e al funzionamento di ambienti cloud.
Come diventare un professionista di Intelligenza Artificiale ?
Inizia a prepararti
Ora che sai quali sono i prerequisiti per entrare a far parte del settore sei idoneo, ma ciò richiede anche set di abilità di prestazione lavorativa. Il prossimo passo della carriera è iniziare a lavorare sulle abilità che percepisci più ostili. La cosa migliore da fare è acquistare libri sulla probabilità o sulle statistiche e rispolverare le abilità di programmazione(NON INIZIARE CON FRAMEWORK CHE LAVORANO AL POSTO TUO!).
O l'altro modo potrebbe anche partecipare a corsi di Intelligenza Artificiale e Machine Learning molto richiesti che possono aiutarti a potenziare le tue abilità a livelli avanzati. Quando si arriva a comprendere le funzioni e il lavoro del settore su base giornaliera, un esperto può aiutarti a navigare facilmente.
Lavora su progetti di Intelligenza Artificiale
Lavorare su progetti diversi ti offre un'ampia esperienza pratica sul campo e aiuta a mettere in evidenza il tuo curriculum. Quindi, lavora su tanti progetti e collabora con altri aspiranti ai progetti, questo può aiutarti a migliorare le tue capacità per soddisfare i requisiti del settore. La conoscenza della teoria è apprezzata quando viene applicata nell'ambiente reale. Quindi, è obbligatorio cimentarsi nell'applicazione delle proprie capacità per ottenere applicazioni pratiche.
Conclusioni
Ora che hai un'idea di come iniziare una carriera in AI e ML , è tempo per te di iniziare ad agire in tal senso. È anche importante analizzare i tuoi punti di forza e lavorare sui tuoi punti deboli e iniziare a lavorarci sopra. Questo può aiutarti a costruire una carriera di successo nell'intelligenza artificiale e nell'apprendimento automatico.
Nel caso potesse tornarti utile, ti lascio qui sotto un percorso che racchiude molto grossolanamente gli step formativi da seguire per avere successo in questo campo.
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