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Derzeit hat Künstliche Intelligenz (KI) ihre Position in der Branche gefestigt. Das Ziel dieser innovativen Technologie ist es, Humanressourcen in die Kraft der Maschine umzuwandeln. KI entwickelt drahtlose Maschinen, Automaten oder Roboter, die als Mensch denken, handeln oder wahrnehmen können. Im kommenden Jahr wird KI mit ihren Fähigkeiten die technologiegetriebene Welt anführen. Daher sollten die Schüler künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen, Deep Learning, neuronale Netze und vieles mehr über die neuesten Trends und Technologien lernen, um ihre KI-Karriere aufzubauen. Es überrascht nicht, dass es im kommenden Jahr mehrere Stellenangebote für künstliche Intelligenz oder maschinelles Lernen geben wird.
Tipps für eine Karriere in der Künstlichen Intelligenz
Der Bereich Künstliche Intelligenz und Machine Learning hat mit seinem hohen Gehalt gute Karriereaussichten. Wie also startet man seine Karriere in der künstlichen Intelligenz? In diesem Artikel gehen wir dieser Frage nach und geben Ihnen 20 nützliche Tipps, um eine erfolgreiche Karriere in der künstlichen Intelligenz zu machen. Eine Karriere in der Künstlichen Intelligenz erfordert Geduld und Wissen, um mit aktualisierten Begriffen und Technologien fertig zu werden.
Tipps 1:
Für den Berufseinstieg im Bereich Künstliche Intelligenz und Machine Learning sind Grundkenntnisse der Informatik erforderlich. Ein Bachelor in Informatik und Ingenieurwissenschaften, B.Technik in Informatik und künstlicher Intelligenz oder Robotik wird für den Einstieg benötigt. Wenn Sie Forscher oder Softwareentwickler sind, können Sie ganz einfach auf künstliche Intelligenz umsteigen. Aber Sie müssen über Robotik, künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen Bescheid wissen.
Tipps 2: Steigern Sie Ihre Fähigkeiten
Künstliche Intelligenz ist nichts Besonderes; Es ist nur ein computerbasiertes System, das das menschliche Gehirn oder die Intelligenz nachahmen kann. Derzeit gibt es zwei Arten von künstlicher Intelligenz: starke KI und schwache KI. Die starken KIs erfüllen komplexere Funktionen als die schwachen KIs. Sie führen eine Aufgabe ohne menschliche Richtlinien oder Hilfe aus. Sie ahmen die menschliche Wahrnehmung nach. Andererseits erfüllen schwache KIs eine bestimmte Aufgabe.
Um Ihre KI-Karriere aufzubauen, sollten Sie also verschiedene Fähigkeiten wie natürliche Sprachverarbeitung (NLP), Deep Learning, Ontologie, Mathematik, Statistik, Wissensrepräsentation und -schlussfolgerung (KR), Semantik, Mustererkennung, neuronales Netzwerk ( NN), Datenvorverarbeitung, Grafik, Robotik, Kognitionswissenschaft, Physik und Algorithmusdesign.
Tipps 3: Programmiersprachen lernen
Wenn Sie Ihre Karriere im Bereich Machine Learning (ML) oder Künstliche Intelligenz (KI) entwickeln möchten, müssen Sie ein guter Programmierer sein. Sie müssen die Syntax einer Programmiersprache sehr gut kennen. Eine Programmiersprache ist eine Reihe von Anweisungen. Um ein Projekt mit künstlicher Intelligenz oder maschinellem Lernen zu entwickeln, werden mehrere Programmiersprachen verwendet.
Als Instanz R, Python, Java, JavaScript, Scala, Prolog, LISP, C++ usw. Unter diesen ist Python die beliebteste und am einfachsten zu verwendende Programmiersprache für Anwendungen des künstlichen und maschinellen Lernens. Seine einfache Syntax ist leicht zu erlernen und zu implementieren. Außerdem minimieren die Pakete und Bibliotheken die Verwendung von Code.
Tipps 4: Kennen Sie Tools und Frameworks
Man muss Tools und Frameworks verwenden, um jedes Projekt für maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz zu entwickeln. Als Anfänger müssen Sie sich also im Klaren darüber sein, welche Art von Werkzeugen verwendet werden, um ein Projekt mit künstlicher Intelligenz zu entwickeln. Es gibt verschiedene Tools und Frameworks wie TensorFlow, PyTorch, Caffe, NumPy, Theano, Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK), SciPy, Keras, Spark MlLib, Apache MXNet und viele mehr,.
Wenn Sie sich für eine Karriere im Bereich Künstliche Intelligenz interessieren oder auf der Suche nach einem Job im Bereich Künstliche Intelligenz sind, dann sollten Sie wissen, mit welchem Framework oder Tool Ihr Code einfach zu implementieren ist.
Tipps 5: Machen Sie einen Online-Kurs zum Erlernen von KI und ML
Interessieren Sie sich für einen Job im Bereich maschinelles Lernen oder künstliche Intelligenz?? Dann müssen Sie unbedingt einen Online-Kurs belegen. Warum? Ein Online-Kurs hilft Ihnen, kostenlos bei Ihnen zu Hause zu lernen. Wir haben einige der besten Machine Learning-Kurse vorgestellt, die online verfügbar sind. Diese Online-Kurse helfen Ihnen, Ihr Künstliche-Intelligenz-Projekt effektiv und effizient zu entwickeln. Diese Kurse decken von der Basis bis zum Fortgeschrittenen ab. Also, greif zu deinem Wunschkurs.
Tipps 6: Aktualisieren Sie Ihre Algorithmen
Ein Algorithmus ist ein wesentlicher Bestandteil des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz. Wenn Sie sich also für einen Job im Bereich Künstliche Intelligenz oder maschinelles Lernen interessieren, sollten Sie Algorithmen sehr gut verstehen understand. Es gibt mehrere Algorithmen, und jeder Algorithmus ist sehr wichtig, um ein maschinelles Lernprojekt zu entwickeln.
Jeder Algorithmus unterscheidet sich voneinander. Einige sind grundlegende und einfache Algorithmen, während andere fortgeschritten und komplex sind. Hier haben wir einige skizziert: Lineare Regression, Support Vector Machine (SVM), Naive Byes, Decision Tree, K-Means, K-nearest Neighbor (KNN), Gradient Descent und viele mehr. Sie können auch unseren vorherigen Artikel lesen: Algorithmen, Methoden und Techniken für KI und maschinelles Lernen.
Tipps 7: Informieren Sie sich über die Bibliothek für maschinelles Lernen
Wenn Sie nach einem Job für künstliche Intelligenz suchen, müssen Sie wissen, wie Sie eine Machine-Learning-Bibliothek für die Entwicklung eines Machine-Learning-Projekts verwenden. Es gibt mehrere Bibliotheken für maschinelles Lernen, die für jede Programmiersprache verfügbar sind. Unter diesen sind TensorFlow und scikit-learn die am weitesten verbreitete Bibliothek für maschinelles Lernen. Das sind effiziente Tools.
Tipps 8: Informieren Sie sich über Deep Learning
Sie kennen bereits die Grundlagen von künstlicher Intelligenz, Algorithmen und Programmiersprache, und jetzt ist es an der Zeit, zu den nächsten Tipps zum Deep Learning überzugehen. Deep Learning oder Deep Structured Learning ist eine Art des maschinellen Lernens basierend auf künstlichen neuronalen Netzen.
Tipps 9: Verbessern Sie Ihre allgemeinen Fähigkeiten
Du hast bereits über alle notwendigen Dinge Bescheid gewusst, die notwendig sind, um einen Job für künstliche Intelligenz zu bekommen intelligence. Es ist also an der Zeit, Ihre Fähigkeiten zu verbessern, indem Sie einige praktische Aufgaben erledigen. Um Ihre Fähigkeiten zu verbessern und zu bereichern, können Sie viele Dinge tun, wie zum Beispiel ein Praktikum oder eine Konferenz zu KI und maschinellem Lernen besuchen learning. Sie können auch GitHub beitreten, um laufende Projekte für maschinelles Lernen zu üben. Es wird für Sie hilfreich sein, einen Job für maschinelles Lernen zu bekommen.
Tipps 10: Verbessern Sie Ihre statistischen Fähigkeiten
Wenn Sie nach einem Job für künstliche Intelligenz suchen, müssen Sie Statistiken richtig kennen, um kritische Algorithmen zu verstehen. Es gibt viele beliebte Algorithmen, die auf statistischen Theoremen wie Hidden-Markov-Modellen (HMM), Gaussian Mixture Models, Naive Bayes usw. basieren.
Modelle des maschinellen Lernens finden jedoch Muster aus einer Vielzahl von Informationen heraus. Um Ihre KI-Karriere aufzubauen, müssen Sie statistische Beweise und Theoreme gründlich kennen, um effizient Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen. Das Verständnis statistischer Methoden hilft Ihnen, ein KI-Profi zu werden.
Tipps 11: Frischen Sie Ihre mathematischen Fähigkeiten auf
Mathematik ist sehr wichtig für Machine Learning- und Künstliche Intelligenz-Projekte. Wer also seine Karriere im maschinellen Lernen starten möchte, muss mathematische Regeln und Techniken kennen. Starke mathematische Fähigkeiten helfen Ihnen, Programmierprobleme effizient zu lösen. Außerdem wird es Ihnen helfen, Logik in Ihrem Programm zu erstellen.
Wir empfehlen Ihnen, Mathematik zu lernen und sehr gut zu üben. Sie müssen Ihre mathematischen Kenntnisse wie Algebra, Analysis, Matrizen, Vektoren und Funktionen auffrischen. Überprüfe also immer wieder deine mathematischen Kenntnisse.
Tipps 12: Entwickeln Sie Ihr eigenes KI-Projekt
Sie haben bereits theoretische Kenntnisse über Künstliche Intelligenz erworben. Jetzt ist es an der Zeit, Ihr Wissen anzuwenden. Um Ihre Fähigkeiten anzuwenden, müssen Sie ein Machine-Learning-Projekt entwickeln. Sie können ein kleines Projekt entwickeln oder Sie können ein fortlaufendes Projekt von GitHub entwickeln. Durch die Entwicklung eines künstlichen Intelligenzprojekts können Sie Ihre eigenen Fähigkeiten überprüfen examine.
Tipps 13: KI- und ML-Bücher lesen
Wir alle wissen, dass das Lesebuch eine der besten Lernmethoden ist. Wir können unser Wissen durch das Lesen von Büchern bereichern. Bücher ermöglichen es uns auch, knifflige Dinge zu verstehen. Wenn Sie also daran interessiert sind, Ihre Karriere im Bereich Künstliche Intelligenz aufzubauen, empfehlen wir Ihnen, mehrere Bücher über Künstliche Intelligenz zu lesen. Hier haben wir einige der besten Bücher über Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen aufgelistet.
Tipps 14: YouTube-Videos ansehen
In dieser modernen Zeit gibt es mehrere Quellen des Lernens. Um eine erfolgreiche Karriere in der künstlichen Intelligenz zu machen, ist der nächste Tipp oder Vorschlag für Sie, dass Sie aus jeder einzelnen Quelle lernen. Derzeit gibt es so viele Standard-YouTube-Kanäle und -Videos zum Thema Künstliche Intelligenz.
Hier haben wir einige für Sie aufgelistet: Google Cloud Platform, Deepearning.KI, Siraj Raval, Data School und viele mehr. Sehen Sie sich diese Videos an und erfahren Sie mehr über künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen.
Tipps 15: KI-Blogs durchgehen
Eine andere Art des modernen Lernens ist das Lesen von Blogs. Wenn Sie daran interessiert sind, einen Job für maschinelles Lernen oder künstliche Intelligenz zu bekommen, dann müssen Sie KI-Blogs durchgehen. Durch das Lesen von Blogartikeln können Sie viele innovative Techniken kennenlernen. Hier haben wir einige Blogs aufgelistet: Open AI, Machine Learning Mastery, MIT AI News, Chatbots Life und viele mehr.
Tipps 16: Erfahren Sie mehr über die Verantwortlichkeiten des KI-Ingenieurs
Vor Beginn einer Karriere sollte jeder die wichtigsten Aufgaben und Ziele dieser Karriere kennen. Es ist zu wichtig, weil Sie selbst prüfen können, ob Sie interessiert sind oder nicht. Darüber hinaus werden Sie mehr interessiert sein, wenn Sie die Verantwortlichkeiten kennen, da Sie Ihre Zeit in das Erlernen der erforderlichen Fähigkeiten investieren.
Ein KI-Profi muss wissen müssen, wie Algorithmen implementiert und bewertet werden, da er für Forschungsprojekte zu künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen verantwortlich ist. Außerdem sollte er sich mit Data Mining, Softwaredesign und Datenpipeline auskennen. Um seine KI-Karriere zu starten, muss er wissen, wie man Modelle für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen entwirft, entwickelt und wartet.
Tipps 17: Erfahren Sie mehr über Techniken zur Datenvorverarbeitung
Die Datenvorverarbeitung ist der erste Schritt für die Entwicklung eines Machine-Learning-Projekts. Da Daten aus verschiedenen Quellen gesammelt werden, sollten sie bereinigt werden. Es ist eine Technik zur Umwandlung von Rohdaten in das gewünschte Format. Um einen Job für maschinelles Lernen zu bekommen, müssen Sie die Datenvorverarbeitungstechnik gründlich kennen.
Tipps 18: Erfahren Sie mehr über verteiltes Computing
Distributed Computing ist ein wichtiges Thema für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen. Denn für fast alle Machine-Learning-Projekte sind komplexe und großvolumige Datensätze erforderlich; diese sind manchmal mit einer einzigen Maschine schwer zu verarbeiten. Ein KI-Experte muss also über verteiltes Computing verfügen, um große Datensätze in einem Cluster zu verarbeiten.
Tipps 19: Erfahren Sie mehr über die Wahrscheinlichkeit
Wahrscheinlichkeit ist ein weiteres wichtiges Thema, um eine KI-Karriere aufzubauen. Für jedes Klassifikationsmodell für maschinelles Lernen benötigen Sie Wahrscheinlichkeit. Um eine treffsichere Anwendung zu entwickeln, müssen Sie Ihre Logik kritischer überdenken und Ihren Code präziser schreiben. Das kannst du nur erreichen, wenn du gut in Mathematik und Statistik bist.
Tipps 20: Informieren Sie sich über Karrieremöglichkeiten
Heutzutage ist die KI-Karriere eine der anspruchsvollsten und trendigsten Karrieren. Es hat auf jeden Fall eine glänzende Zukunft in den kommenden Jahren. Fast alle innovativen Unternehmen versuchen, maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz in ihr Geschäft zu integrieren. Bevor Sie also Ihre Karriere im Bereich Künstliche Intelligenz beginnen, müssen Sie sich über die Jobaussichten informieren.
Gedanken beenden
Künstliche Intelligenz (KI) hat hervorragende Karrierechancen. Um eine KI-Karriere aufzubauen, braucht man also zunächst hervorragende Programmierkenntnisse. Wenn Sie gut genug im Programmieren sind, dann sollten Sie einen Online-Kurs besuchen, in dem Sie grundlegende Begriffe lernen können. Und dann solltest du nach und nach weitermachen. Sie sollten sich immer über die neuesten Entwicklungen in diesem hochmodernen Bereich und darüber informieren, wie KI den Arbeitsplatz verändert. Dieses aufstrebende Feld hat jedoch enorme Jobaussichten. Sie können ein gutes Gehalt bekommen, wenn Sie in dieser Branche arbeiten. Aber du solltest bedenken, dass du eine Leidenschaft brauchst, um etwas Neues zu lernen.
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