Как стать AI-инженером в 2024 году — пошаговый гайд

Аватарка пользователя Дух айтишной эмо школы

IT-блогер Daniel Dan подготовил дорожную карту инженера по искусственному интеллекту, включающую шаги, необходимые для получения работы.

В новом видео IT-блогер Daniel Dan подготовил дорожную карту инженера по искусственному интеллекту, включающую шаги, необходимые для получения работы. Она охватывает такие темы, как обработка естественного языка, статистика, математика, алгоритмы, машинное обучение, глубокое обучение и т. д.

О чём Дэн говорит в видео:

  1. Крупные технологические компании, такие как Google, Microsoft, Apple и Amazon, ежегодно инвестируют миллиарды в искусственный интеллект, в этом году в мировой сектор ИИ было вложено 154 миллиарда долларов.
  2. Спрос на квалифицированных инженеров ИИ выше, чем когда-либо, и ожидается, что рынок ИИ достигнет почти 2 триллионов долларов к 2030 году.
  3. Даниэль представил подробное пошаговое руководство по становлению профессиональным инженером ИИ и предложил полезные ссылки для изучения ИИ и других ИТ-навыков.
  4. Инженерия ИИ – это создание инструментов, систем и методов для практического применения искусственного интеллекта в реальном мире, включая решение этических вопросов.
  5. Инженеры ИИ используют алгоритмы машинного обучения и нейронные сети для анализа данных и создания таких инструментов, как реклама и переводчики.
  6. Для становления инженером ИИ необязательно иметь университетскую степень, важнее практические навыки и постоянное обновление знаний.
  7. Первый шаг к карьере инженера ИИ – изучение программирования, особенно языков Python, R, Java, C++.
  8. Второй шаг – получение знаний в области статистики, включая матрицы, векторы и вероятностные модели.
  9. Третий шаг – изучение математики и алгоритмов, таких как градиентный спуск и частные дифференциальные уравнения.
  10. Четвертый шаг – ознакомление с обработкой естественного языка и библиотеками Gensim и NLTK.
  11. Пятый шаг – изучение нейронных сетей и глубокого обучения, включая концепции машинного обучения.
  12. Шестой шаг – освоение алгоритмов машинного обучения и фреймворков, таких как PyTorch и TensorFlow.
  13. Седьмой шаг – знакомство с технологиями больших данных, включая Apache Spark, Hadoop, Cassandra и MongoDB.
  14. Для получения работы в области ИИ необходим опыт, который можно набрать через фриланс, участие в открытых проектах и хакатонах, а также сетевое взаимодействие через LinkedIn, митапы и онлайн-сообщества.
  15. Помимо технических навыков, важно постоянно повышать квалификацию через сертификационные программы, курсы и интенсивы, доступные онлайн.

Ниже представлен транскрибированный перевод видео на русский язык.

***

Каждый год крупные технологические гиганты, такие как Google, Microsoft, Apple и Amazon, тратят миллиарды на искусственный интеллект. По последним отчетам, в этом году в глобальный сектор искусственного интеллекта было инвестировано 154 миллиарда. Именно поэтому спрос на квалифицированных инженеров по искусственному интеллекту выше, чем когда-либо.

Более того, прогноз показывает, что рынок искусственного интеллекта достигнет почти 2 триллиона к 2030 году. Именно поэтому, если вы хотите построить карьеру в этой захватывающей области, вам, вероятно, интересно, как и с чего начать. Меня зовут Даниэль, и в этом видео я подготовил полный план по становлению профессионалом в области инженерии искусственного интеллекта.

Что такое инженерия искусственного интеллекта

Вот дело, друзья. Инженерия искусственного интеллекта – довольно новая область. Многие до сих пор не совсем понимают, в чем она заключается.

Поэтому, я считаю, что перед тем, как перейти к самому плану, важно разъяснить некоторые вещи. Итак, в чем суть инженерии искусственного интеллекта? Ну, ребята, простыми словами, это все о создании инструментов, систем и методов для практического применения искусственного интеллекта в реальном мире. В то время как многие заняты развитием способностей и продвижением конкретных инструментов искусственного интеллекта, инженерия искусственного интеллекта идет другим путем.

Она ищет и находит ответы на некоторые важные вопросы. Как искусственный интеллект может помочь людям достичь своих целей? Каковы текущие практические ограничения систем искусственного интеллекта?

И, наконец, как мы можем гарантировать этические стандарты при использовании искусственного интеллекта? Что делают инженеры по искусственному интеллекту? Ладно, какие обязанности у инженеров по искусственному интеллекту? Хорошо, ребята, инженер по искусственному интеллекту использует алгоритмы машинного обучения и нейронные сети, чтобы получить понимание данных компаний. Они создают такие вещи, как реклама и языковые переводчики, используя свои навыки программирования, инженерии программного обеспечения и науки о данных. Эти инженеры создают важные инструменты, которые помогают компаниям принимать важные решения.

И в качестве примера вот список их обязанностей. Исследование и изменение прототипов. Экспериментирование и, при необходимости, обучение и повторное обучение систем искусственного интеллекта. Работа с робототехнической командой и инженерами по электронике. Использование умных компьютерных методов и технологий. Создание различных типов приложений искусственного интеллекта.

Использование различных инструментов и техник для обработки данных. И, наконец, одно из их наиболее распространенных требований – разработка и управление системами машинного обучения и искусственного интеллекта, которые соответствуют потребностям конечных пользователей. Итак, как вы можете видеть, ребята, эта работа заключается в использовании различных инструментов и методов для обработки данных и создания систем искусственного интеллекта.

И да, это выглядит сложно, но я считаю, что это увлекательно.

Роадмап инженера по искусственному интеллекту

Теперь, прежде всего, ребята, важно понимать, что если вы планируете стать инженером по искусственному интеллекту, вам нужно быть готовым. Хорошая новость в том, что для того чтобы стать инженером по искусственному интеллекту, не обязательно иметь высшее образование. Да, степень в области компьютерной инженерии, статистики или науки о данных может быть хорошей основой. Но сегодня искусственный интеллект требует практических навыков и постоянного обновления.

И, как я вижу, работодатели ценят практический опыт и навыки больше, чем формальное образование в этой области. В любом случае, с чего начать?

Шаг первый: изучите программирование

Итак, если вы думаете о погружении в мир инженерии искусственного интеллекта, программирование – ваш билет в этот мир. Изучение языков программирования, таких как Python, R, Java, C++, – ключевое. Но не волнуйтесь, ребята, вам не нужно изучать их все, я бы лично рекомендовал начать с Python, это, безусловно, самый популярный язык программирования, но дело не только в знании синтаксиса, вам нужно освоить классы, структуры данных, алгоритмы и управление памятью.

Шаг второй: получите знания в области статистики

Когда речь идет об инженерии искусственного интеллекта, статистическая экспертиза очень важна, ребята. Матрицы, векторы и манипуляции матрицами на повестке дня. Если вы уверены в производных и интегралах, вы на правильном пути. Также ознакомьтесь с гауссовыми распределениями, средними значениями и стандартными отклонениями. Кроме того, вам потребуется хорошее понимание вероятности.

Поэтому убедитесь, что вы знакомы с концепциями, такими как Наивный Байес, гауссовы смеси или скрытые марковские модели? Ладно, люди, пришло время перейти к следующему шагу.

Шаг третий: изучите немного математики и алгоритмов

Ребята, прежде чем мы продолжим, я стараюсь делать образовательный контент в увлекательной форме, сделать его интересным, а не скучным. И взамен я прошу просто лайкнуть это видео и подписаться на мой канал, если вам нравится контент, который я делаю.

Вот и все. Теперь пришло время погрузиться в мир алгоритмов. Я знаю, может показаться немного пугающим, особенно если вы долго не занимались математикой. Но дело в том, что понимание вещей, таких как градиентный спуск, лагранж, квадратичное программирование и частные дифференциальные уравнения, критично для инженеров по искусственному интеллекту. Конечно, это требует больше математики, чем, например, программирование фронт-энда.

Но с практикой и терпением вы сможете справиться.

Шаг четвёртый: ознакомьтесь с обработкой естественного языка

Ребята, обработка естественного языка или NLP – большая часть инженерии искусственного интеллекта. В NLP мы сочетаем лингвистику и компьютерные науки для работы с текстовыми, аудио- и видеоданными. Чтобы ориентироваться в этой области, важно овладеть библиотеками, такими как Gensim и NLTK. Также важно понимать крутые алгоритмы, такие как Word2Vec, анализ тональности и суммаризация.

Шаг пятый: ознакомьтесь с нейронными сетями и глубоким обучением

Хорошо, представьте себе, что вы обучаете компьютеры выполнять задачи, слишком сложные для нас, людей. И вот тут на помощь приходит машинное обучение. Используя нейронные сети, вдохновленные способностями нашего мозга к распознаванию образов. Начиная с простых однослойных сетей, вы доходите до концепции глубокого обучения. Здесь данные проходят через несколько слоев, раскрывая сложные образцы. Эти глубокие нейронные сети блестят в решении сложных задач, таких как перевод, распознавание речи и классификация изображений.

Шаг шестой: алгоритмы и фреймворки машинного обучения

На этом этапе изучение того, как работают алгоритмы машинного обучения, такие как линейная регрессия, KNN, наивный байесовский классификатор и метод опорных векторов, может быть невероятно полезным, друзья. Также погружение в алгоритмы глубокого обучения, такие как сверточные нейронные сети, рекуррентные нейронные сети и генеративно-состязательные сети, поможет вам работать с неструктурированными данными. Используя фреймворки, такие как PyTorch, Theanaut, TensorFlow и Coffee, вы можете применить эти алгоритмы на практике, создавая удивительные модели искусственного интеллекта. И, наконец,

Шаг седьмой: узнайте о Spark и технологиях обработки больших данных

Как инженер по искусственному интеллекту, вам придется иметь дело с огромными объемами данных. И для работы с этими данными вам нужно знать инструменты, такие как Apache Spark. Это поможет вам разобраться с потоковыми и реальными данными в производстве. Плюс, есть и другие крупные игроки в этой области, такие как Hadoop, Cassandra и MongoDB.

Потому что, друзья, существуют инструменты для работы с большими данными, которые пригодятся. Хорошо, и это основные технические навыки, которые вам понадобятся как инженеру по искусственному интеллекту. Но, ребята, я скажу вам сразу, только технических навыков будет недостаточно. Как найти работу в области инженерии искусственного интеллекта? Хорошо, все это замечательно, но после того, как вы освоите все навыки, как развиваться профессионально?

Как продвигаться на следующий уровень? Как быть готовым к собеседованиям? Ну, друзья, у меня есть несколько предложений для вас. Получите соответствующий опыт.

И есть несколько способов сделать это.

Возможности фриланса

Фриланс может быть хорошим способом начать работать над вашими первыми проектами. И выбирая проект, попробуйте сосредоточиться на получении нового опыта, а не на деньгах. Проекты с открытым исходным кодом. Ребята, погружение в проекты с открытым исходным кодом – фантастический способ попасть в реальную среду искусственного интеллекта.

Вы можете заглянуть в экспертные кодовые базы, увидеть, как инженеры по искусственному интеллекту творят свою магию, и даже найти и исправить ошибки. Хакатоны. Хакатоны – это быстрые соревнования по искусственному интеллекту, вам дается короткое время для создания конкретных проектов по искусственному интеллекту, работая с интересными людьми и учась многому по пути, плюс у вас остается крутой проект для вашего портфолио. Взаимодействуйте с сообществом инженеров по искусственному интеллекту. Во-вторых, не забывайте взаимодействовать с сообществом инженеров по искусственному интеллекту. Сетевой обмен в области искусственного интеллекта – ключ к получению отличных работ, как и в любой другой области разработки. LinkedIn. Я постоянно использую LinkedIn, чтобы связываться с экспертами в своей области.

И это может быть хорошей идеей и для вас. Взаимодействие с постами и комментариями экспертов помогает вам строить профессиональные отношения. Встречи. Посещайте местные встречи и конференции по искусственному интеллекту. Эти мероприятия могут быть золотыми шахтами для знакомства с профессионалами, которые могут наставлять вас.

Или просто дать вам ценный совет.

Онлайн-сообщества

Присоединяйтесь к онлайн-сообществам по искусственному интеллекту, чтобы быть в курсе событий и связаться с единомышленниками. Сообщества идеально подходят для обучения у других и поддержания ваших навыков в форме. Повышайте свое образование.

Наконец, ребята, самое важное. Как я уже сказал, в наши дни вам не нужен формальный университетский диплом, чтобы стать инженером по искусственному интеллекту. Существуют отличные программы сертификации, курсы и интенсивы, которые могут помочь вам стать инженером по искусственному интеллекту.

Они не стоят много денег и не занимают много места, поэтому, ребята, я постоянно продолжаю обзор сертификатов, курсов и интенсивов на моем канале. Все это для того, чтобы помочь вам выбрать лучший вариант, который подходит именно вам. Кроме того, я оставил полезные ссылки в описании с лучшими образовательными программами по искусственному интеллекту, которые могут помочь вам стать инженером по искусственному интеллекту. Не стесняйтесь проверить их, ребята.

Ладно, мои коллеги-разработчики, это все, что касается моего плана по становлению инженером по искусственному интеллекту.

Обучение программированию
Нейронные сети
Искусственный интеллект
242