Como aprender e usar "inteligência artificial para Internet das coisas" (usando IA na I&apos)

Antes de entrarmos em como estudar "Inteligência Artificial", I'gostaria de explicar o que é inteligência artificial e como você deve abordar o aprendizado se você'é um novato.

O que é inteligência artificial (IA)?

No século XXI, a inteligência artificial é a tecnologia mais excitante para estudar. A IA emprega ciência da computação e programação para criar um sistema automatizado que poupa tempo e esforço para os humanos.

AI e ciência de dados são muito procurados, com mais de 2 milhões de vagas de emprego. Para aprender IA, posso oferecer um exemplo de como utilizamos o Google Assistants, Amazon e Siri em nossas vidas diárias para facilitar nossos trabalhos, certo? Como resultado, você pode fazer parte do desenvolvimento do sistema's.

>p>A inteligência artificial (IA) é uma combinação de aprendizado de máquina e aprendizado profundo que permite aos sistemas aprender com padrões.

Como começar a usar a inteligência artificial?

1. <
2. Escolha um tópico que lhe interesse.

>p>Para começar, escolha um problema que lhe interesse. Ele irá ajudá-lo a permanecer motivado e envolvido no processo de aprendizagem.

p>2. Encontre uma solução rápida

O objectivo é encontrar qualquer resposta básica que englobe o problema o mais completamente possível.

3. Melhore a sua solução simples

É tempo de começar a pensar nas ideias agora que você'estabeleceu uma estrutura firme. Estenda todos os elementos e avalie as mudanças para ver se eles'revalide o seu tempo e trabalho.

4. Conte aos outros sobre a sua solução.

Para receber um reconhecimento, escreva o seu raciocínio e partilhe-o. Ele não só lhe dará conselhos valiosos de outros, mas também será o primeiro registro no seu portfólio.

5. Recite os passos 1-4 para vários cenários.

Escolha a partir de uma variedade de cenários e complete cada tarefa de acordo com as instruções. Selecione um desafio que afeta o trabalho com imagens ou texto não estruturado, se você começou com dados tabulares. It's também é crítico para saber como formular corretamente as questões para a aprendizagem da máquina.

6. Participe de um concurso de Kaggle

Este concurso permite que você avalie suas habilidades resolvendo problemas que vários outros engenheiros estão tentando resolver. Você'será forçado a testar uma variedade de técnicas e escolher as que funcionam melhor.

7. Faça uso profissional da aprendizagem de máquinas

Você'precisará definir seus objetivos de carreira e desenvolver seu portfólio. If you are not ready to apply for machine learning jobs, look for other opportunities to expand your portfolio.

What should a newbie understand about Artificial Intelligence?

1. Programming language(Python or R).
2. Statistics, probability, Linear algebra, Calculus, discrete maths.
3. Machine learning algorithms
4. Case studies of Machine learning
5. Natural language processing
6. Time-series
7. Deep learning with Tensorflow and Keras
8. Case studies of deep learning
9. Computer vision(Not mandatory )

As a newbie, I recommend enrolling in a training school where the instructors will teach you how to understand and implement Python, as well as how to create more accurate ML and DL models with adequate data.

Por essa razão, eu recomendo que você se inscreva na Learnbay.

Learnbay oferece uma variedade de cursos personalizados, incluindo:

Certificação em Ciência de Dados e Inteligência Artificial:

1. Esta é projetada para pessoas com menos de 5 anos de experiência ou nenhuma.o treinamento de 6-7 meses, a Learnbay oferece mais de 10 projetos industriais em tempo real.>li>li> Contribuidores individuais como analistas de dados, engenheiros de dados, engenheiros de aprendizado de máquinas, engenheiros de IA e cientistas de dados receberão suporte ao trabalho./li>>p> curso de certificação em AI e ML:ul>>li> Este curso é projetado para pessoas com 6 a 12 anos de experiência.>li>li>Aqueles que trabalharam nas principais indústrias de TI.>li>Learnbay tem um total de 12+ projetos em tempo real disponíveis.>li>Os colaboradores individuais tais como analistas de dados, engenheiros de dados, engenheiros de aprendizagem de máquinas, engenheiros de IA e cientistas de dados receberão suporte de trabalho.

Selecione um curso de IA mais avançado para você.

Abrir experiência prática

Don't ignore o valor da experiência prática se você quiser ter sucesso em Inteligência Artificial. Apesar dos cursos que ofereço para colocar uma forte ênfase na aprendizagem prática, alocando mais da metade do tempo do curso para tarefas, estudos de caso e projetos, você não deve ter medo de praticar mais. Confira mais tarefas clássicas de IA e participe de outros fóruns/eventos para obter prática adicional. Quanto mais você praticar e resolver problemas, mais sólida será a sua compreensão das idéias.

Por último, algumas palavras de sabedoria

Sim, a habilidade de criar seus próprios modelos é essencial. No entanto, isto não nega a importância de começar bem e cobrir completamente cada passo da jornada. Apenas tenha em mente que, ao contrário de muitas outras profissões, suas notas no curso e desempenho acadêmico são't tão importantes na IA quanto sua habilidade, paixão, habilidade para resolver problemas e comunicação são. Todos esses fatores juntos o ajudarão a estabelecer uma carreira de Inteligência Artificial de sucesso.