AI 분야에서 시작한다면…

“지금까지 인공 지능의 가장 큰 위험은 사람들이 그것을 이해했다고 너무 일찍 결론을 내리는 것입니다.” — Eliezer Yudkowsky

AI에서 시작한다면 다음과 같은 이유로 큰 행운을 누리게 됩니다.

1. 이 분야가 폭등하고 있어요 ?
2. 온라인 및 무료 리소스가 많이 있습니다
3. 도움을 받을 수 있는 거대한 커뮤니티

AI 분야에서 경력을 시작하기로 결정했기 때문에 AI가 금융, 보건, 로봇공학, 국방, 항공우주 등 모든 영역에 융합될 수 있다는 것을 알 수 있습니다. AI 학생이 경력을 시작할 수 있는 기회는 무궁무진합니다. . 유일한 제약은 작업을 시작해야 한다는 것입니다.

시작하기

AI 분야에는 AI 엔지니어링, ML 엔지니어링, 연구 과학자, 데이터 과학자 등 많은 역할이 있습니다. 이러한 역할을 얻으려면 공개 학습을 시작해야 하며 이것이 학습 시작의 첫 번째 단계입니다. 이 단계는 선택 사항이지만 적극 권장됩니다. 공개적으로 학습하는 방법에 대한 이 블로그를 읽어보세요.

피할 수 없는 단계

다음 단계는 수학을 배우는 것입니다. 이 단계는 AI 내부에서 일어나는 일을 이해하기 위한 기본 단계이므로 피하지 마십시오. 모든 개념을 배울 필요는 없으며 개념이 무엇인지, 어디에 사용되는지만 배우면 됩니다. 당신이 배워야 할 수학 과목은 다음과 같습니다:

1. 선형대수학
2. 미적분
3. 확률과 통계 선형 대수학은 데이터를 저장하고 사용하는 방법에 도움이 됩니다. 미적분학은 정확한 결과를 위해 데이터가 어떻게 최적화되는지 알려줍니다. 확률과 통계는 어떤 데이터를 최적화해야 하는지 알려주고 불확실성을 예측합니다.

손을 더럽히는 중

위의 두 단계는 단지 준비 단계일 뿐입니다. 이제 프로그래밍 언어 코딩을 시작해야 합니다. AI 커뮤니티의 대부분은 Python을 사용하며 Python과 유사하지만 Python보다 빠른 Julia와 같은 다른 프로그래밍 언어도 있습니다. R은 통계 분석 및 데이터 시각화에 사용됩니다. 데이터 구조 및 알고리즘(DSA)과 객체지향 프로그래밍 시스템(OOPS) 개념으로 하나의 프로그래밍 언어를 배워보세요.

파이프라인 학습

프로그래밍에 능숙해진 후에는 데이터 처리를 위한 numpy, pandas, 기계 학습 개념을 위한 scikit-learn, 딥 러닝 개념을 위한 pytorch 또는 tensorflow와 같은 패키지를 사용하기 시작하세요. 사용할 수 있는 딥러닝 라이브러리가 많이 있으므로 fastai 라이브러리를 사용하여 이 빠른 AI 딥러닝 과정의 개념을 학습하는 것이 좋습니다.

다음은 무엇입니까?

이제부터 AI 분야에 대한 기초 지식을 갖추게 되었습니다. 이제 관심 있는 역할과 관련된 작업을 시작해야 합니다. 배우면서 Kaggle 대회, Dev Post Hackathons 등과 같은 지식 대회에 참여하세요.

AI에서의 여정이 정말 놀랍기를 바랍니다! 이 게시물을 재미있게 읽으셨고 제안이나 의견이 있으시면 댓글로 공유해 주세요!

위 내용은 AI 분야에서 시작한다면…의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!