Một trong những nguyên do lớn nhất khiến mọi người lo lắng lao vào vào nghành Trí tuệ nhân tạo là vì họ không biết khởi đầu từ đâu. Có rất nhiều biệt ngữ kỹ thuật Open khi họ tìm kiếm tài nguyên để học Trí tuệ nhân tạo .
Cách tốt nhất để khởi đầu với AI là tìm hiểu và khám phá những nguyên tắc cơ bản. Bạn hoàn toàn có thể khởi đầu với toán học cơ bản và sau đó tốt hơn là bạn nên làm quen với một ngôn từ mã hóa. Bạn nên sử dụng Python vì hội đồng to lớn và rất nhiều gói, thư viện sẽ tương hỗ bạn trong suốt hành trình dài .
Đây là một số điều mà bạn có thể muốn tìm hiểu.
– Ma trận và những nguyên tắc cơ bản của Đại số tuyến tính .
– Giải tích .
– Lý thuyết đồ thị .
– Vectơ .
– Thống kê và Xác suất .
Ngoài ra, có một số ít công cụ mà bạn hoàn toàn có thể muốn khám phá sẽ giúp bạn giải quyết và xử lý tài liệu theo cách tốt hơn .
– Cơ bản về cơ sở tài liệu .
– SQL và tham gia trong SQL .
– Cơ sở tài liệu tương quan và không tương quan .
– Cơ sở tài liệu NoSQL .
– Dữ liệu dạng bảng ( Excel ) .
– Khung dữ liệu và chuỗi tài liệu .
– Định dạng tài liệu ( JSON, CSV, XML ) .
– Biểu thức chính quy .
– Trích xuất, quy đổi và tải tài liệu .
Sau khi khám phá kỹ về những chủ đề này, đây là thời gian hoàn hảo nhất để đi sâu vào kỹ năng và kiến thức cơ bản của một ngôn từ lập trình hoàn toàn có thể giải quyết và xử lý tài liệu một cách liền lạc. Có hai tùy chọn mà tất cả chúng ta thường có – Python và R. Hầu hết, những công ty thích Python hơn R do có hội đồng tương hỗ lớn. Dưới đây là lộ trình học Python cho Trí tuệ nhân tạo .
Khái niệm cơ bản về Python – Biểu thức, biến, cấu trúc tài liệu, hàm, gói như pip, v.v.
Sau khi đã học những kỹ năng và kiến thức cơ bản, tiếp theo bạn cần khám phá 1 số ít thư viện giải quyết và xử lý tài liệu quan trọng như pandas, NumPy và matplotlib .
Tiếp theo, bạn nên hiểu rõ về Môi trường ảo và cách sử dụng Máy tính xách tay / Phòng thí nghiệm Jupyter một cách hiệu suất cao và hiệu suất cao .
Giờ đây, bạn đã được trang bị rất đầy đủ để thực thi bước quan trọng tiếp theo trong hành trình dài tìm hiểu và khám phá Trí tuệ nhân tạo .
Bây giờ bạn đã có thể thao tác dữ liệu, đã đến lúc khám phá những kỹ thuật khác nhau sẽ giúp bạn quy đổi tài liệu phi cấu trúc thành tài liệu có cấu trúc để bạn hoàn toàn có thể hiểu rõ hơn về tài liệu đó bằng cách vận dụng những thuật toán Máy học. Các chiêu thức này gồm có :
– Phân tích thành phần chính .
– Giảm size .
– Bình thường hóa .
– Lọc dữ liệu, giải quyết và xử lý những giá trị bị thiếu …
– Ước lượng không thiên vị .
– Tính năng trích xuất .
– Denoising và lấy mẫu .
Các kỹ thuật này sẽ giúp bạn sắp xếp tài liệu để triển khai những nghiên cứu và phân tích sâu hơn. Từ đây, bạn có 3 hướng – Học máy, Nhà khoa học dữ liệu và Kỹ sư tài liệu .
1. Kỹ sư học máy
Học máy là ứng dụng của những thuật toán được huấn luyện và đào tạo trên tài liệu để tìm ra những mẫu và tính năng nhất định giúp tất cả chúng ta đưa ra Dự kiến và quyết định hành động dựa trên tài liệu mới. Thuật toán càng tốt và đúng mực thì tác dụng càng tốt. Do đó, điều quan trọng nhất là bạn phải chọn thuật toán tương thích nhất cho bất kể câu lệnh yếu tố nào. Lộ trình chung để học Machine Learning là :
– Tìm hiểu những khái niệm như những loại tham số và biến nguồn vào ( phân loại, thứ tự và số ) .
– Các khái niệm như hàm ngân sách và diễn đạt độ dốc .
– Tập hợp tài liệu overfitting, underfitting, đào tạo và giảng dạy, thử nghiệm và xác nhận .
– Độ đúng mực, tịch thu, độ chệch và phương sai .
Sau đó, bạn hoàn toàn có thể liên tục khám phá những hạng mục khác nhau của thuật toán Học máy sẽ giúp bạn xử lý những yếu tố đơn cử .
– Học có giám sát – Các thuật toán được sử dụng để phân loại những đối tượng người tiêu dùng và cũng cho những bài toán hồi quy .
– Học không giám sát – Thuật toán phân cụm .
– Ensemble learning – Thúc đẩy, đóng gói và xếp chồng .
– Học nâng cao – Các thuật toán học tập dựa trên khoản thưởng ( reward-based ) .
Không khó để khám phá những thuật toán này và trực giác đằng sau chúng, điều khó là tìm ra thuật toán nào sẽ tương thích nhất cho một loại yếu tố đơn cử. Bạn hoàn toàn có thể trau dồi kiến thức và kỹ năng trải qua thực hành thực tế tổng lực .
Đây là một con đường sự nghiệp khác mà bạn hoàn toàn có thể vận dụng trong nghành AI. Nó tương quan đến việc giải quyết và xử lý tài liệu và những quy mô toán học để tìm ra thông tin tương thích ẩn bên trong tài liệu. Hai thành phần chính trong khóa học khoa học dữ liệu là – Thống kê và Trực quan hóa Dữ liệu .
Các chủ đề mà bạn cần biết rõ trong thống kê gồm có :
– Lý thuyết Phần Trăm .
– Phân phối liên tục và rời rạc .
– Kiểm định giả thuyết .
– Thống kê tóm tắt và 1 số ít luật quan trọng như ( LLN, CLT ) .
– Các ước tính như MLE, KDE. ..
– Khoảng đáng tin cậy .
Để trực quan hóa, bạn hoàn toàn có thể sử dụng những công cụ như –
– Python – Matplotlib, seaborn, plotnine, v.v.
– Web – Vega-lite, D3. js, v.v.
– Bảng tinh chỉnh và điều khiển – Tableau, Dash, v.v.
Kỹ thuật Dữ liệu là toàn bộ về tò mò những chiều khác nhau của tài liệu. Các thành phần tương quan gồm có :
– Tóm tắt những Định dạng Dữ liệu .
– Khám phá tài liệu .
– Nguồn tài liệu và quy đổi .
– Tích hợp tài liệu .
– Phản ứng tổng hợp tài liệu .
– Chuyển đổi và làm giàu .
– Khảo sát và OpenRefine .
– Hồ dữ liệu và Kho dữ liệu .
Ngoài những con đường sự nghiệp này, bạn cũng hoàn toàn có thể chọn những môn học nâng cao như Kỹ sư học sâu và Kỹ sư tài liệu lớn. Tuy nhiên, những con đường này yên cầu kinh nghiệm tay nghề và kiến thức và kỹ năng nâng cao về những điều kiện kèm theo tiên quyết như Học máy và Kỹ thuật tài liệu. Đây là con đường tốt nhất và thuận tiện nhất mà bạn hoàn toàn có thể vận dụng để mở màn hành trình dài của mình trong Trí tuệ nhân tạo .
Ngoài những điều này, còn có những nghành nghề dịch vụ con khác của AI mà bạn hoàn toàn có thể tò mò. Bao gồm :
– Nhận dạng đối tượng người tiêu dùng .
– Người máy .
– Xử lý giọng nói.
– Những mạng lưới hệ thống chuyên viên .
– Xử lý ngôn từ tự nhiên .
Tóm lại, bất kể bạn đang thao tác trong nghành nào hoặc nghành nào, bạn đều được cho là kỹ sư AI miễn là bạn đang thao tác trong những nghành nêu trên. Bởi vì, tiềm năng ở đầu cuối là tăng trưởng những mạng lưới hệ thống mưu trí nhân tạo tốt hơn .
