Guia completo para quem quer se tornar um especialista em inteligência artificial

Um guia para Dominando a IA | Introdução

Inteligência Artificial abreviada como IA é a estimulação da inteligência humana por máquinas. Está em contraste com a inteligência natural mostrada pelo homem. Desde que John McCarthy cunhou o termo inteligência artificial em 1995, o uso da IA ​​e seu desenvolvimento cresceram tanto que hoje vemos o uso da IA ​​em quase todos os lugares, desde robótica a serviços baseados na Internet até o assistente pessoal do iOS Siri.

Com o desenvolvimento da IA, preocupações crescentes entre as massas em relação aos robôs que recebem tal poder. Tudo o que restou foi o lançamento de blockbusters como o Exterminador do Futuro para conter mais medo entre as massas contra a disseminação da IA. Mas as chances de um Exterminador real dominar o mundo são altamente improváveis. A IA, por outro lado, melhorará com o tempo e crescerá mais especialmente como campo de carreira.

Por que você deveria estudar IA?

Por que não? Existem muitas razões pelas quais você deve escolher a IA como seu campo de carreira. Vamos discuti-los para que você tenha uma ideia de por que a IA é a opção de carreira perfeita que você não deve ignorar.

• Desafiador e emocionante: A IA é um campo desafiador, sem dúvida, mas é igualmente empolgante. Está em constante evolução, cada vez melhor e ninguém sabe realmente o limite. De carros autônomos a previsão de comportamento humano e robôs falantes, a maneira como esse campo está crescendo é imprevisível.
• Alta demanda da indústria: Sim, a demanda por cientistas de dados e especialistas em IA no mercado é realmente muito alta. Ele não só tem mais opções de trabalho para você, mas também tem um valor cada vez maior.
• Alto salário: Para aqueles de vocês que temem não serem bem pagos, não tenham medo. Este trabalho é tão gratificante quanto exigente. É, de fato, um dos empregos mais bem pagos hoje.

Ainda não está convencido? Continue lendo e talvez você esteja inclinado a mudar de ideia. Agora vamos discutir como você pode se tornar um profissional de IA.

Nível 0:Configurando seu terreno:

Não se intimida com matemática? Adora codificar? Bem, então este campo é perfeito para você. O importante é ser claro sobre sua base. Claro, você sempre pode praticar e aprimorar suas habilidades. Portanto, não desista da IA ​​se achar que sua codificação é medíocre ou suas habilidades matemáticas precisam ser aprimoradas.

Nível 1:Abrangendo o básico:

Nesta fase, você primeiro terá que fortalecer suas raízes e por isso queremos dizer base. Existem muitos conceitos que são partes integrantes deste campo, então você deve ter uma ideia profunda sobre a maioria deles.

• Abrangendo álgebra linear, estatística e probabilidade: Matemática tem que ser a coisa mais básica que você precisa cobrir primeiro. Primeiro, você deve cobrir os conceitos individuais, como vetores, matrizes, e depois subir a escada para dimensionalidade, estatística e testes estatísticos. Em seguida, passe para os conceitos de probabilidade, como o Teorema de Bayes. A matemática é uma parte muito crucial da IA, portanto, se você não for bom, poderá se tornar melhor. Como mencionado anteriormente, esta não é uma tarefa fácil e requer prática.
• Selecionando uma linguagem de programação: Em seguida, o mais importante é cobrir as linguagens de programação, pois desempenha um papel enorme na IA. Você deve selecionar linguagens de programação para aprender e aperfeiçoá-las. Há muitas opções, R, Python, JAVA, C. Escolha o que você acha que é melhor em termos de uso e é mais fácil para você trabalhar.
• Compreendendo as estruturas de dados: Em seguida, você deve melhorar a maneira de resolver problemas envolvendo dados, tornar sua análise de dados mais precisa para poder projetar seus próprios sistemas com o mínimo de erros. Aprenda as várias partes das linguagens de programação que ajudarão você a entender estruturas de dados, como pilhas, listas vinculadas, dicionários etc.
• Compreendendo Regressão : Sim, a regressão é importante. Você deve aprender sobre regressão em detalhes e ter uma forte compreensão de seu conceito antes de seguir em frente. Ele o ajudará a fazer previsões em aplicativos da vida real e a entender os fundamentos do aprendizado de máquina.
• Compreendendo os diferentes modelos de aprendizado de máquina e seu funcionamento: A próxima etapa é conhecer algoritmos de aprendizado de máquina legados, como SVM, KNN, Random Forests, árvores de decisão etc. Tente implementá-los na resolução de problemas entendendo completamente os algoritmos. Isso não é fácil, então você terá que trabalhar duro para aperfeiçoar suas habilidades. A chave é ser claro e lógico.
• Compreendendo problemas e soluções de aprendizado de máquina: O próximo passo é entender como um caso usa algoritmos de aprendizado de máquina e como esse algoritmo pode ser implementado em diferentes casos, onde é adequado à sua função e assim por diante. Há três etapas básicas nas quais você precisa se aperfeiçoar:aprendizado supervisionado, aprendizado não supervisionado e aprendizado por reforço antes de passar para o nível 2.

Nível 2:Deep Learning envolvendo IA

A seguir vem a parte complexa da IA, onde você começa a aprender conceitos mais aprofundados.

• Aprender sobre Redes Neurais : Uma rede neural é basicamente um sistema de computador modelado no cérebro humano e no sistema nervoso. Ele funciona incorporando dados por meio de um algoritmo em que é construído. Estes são os conceitos básicos de como as máquinas de IA funcionam, portanto, é importante entendê-las claramente
• Compreendendo a matemática por trás das redes neurais: As redes neurais são construídas em camadas. Cada camada tem ‘nós’ que são interconectados e cada nó tem uma ‘função de ativação’. A ‘camada de entrada’ apresenta padrões para a rede e as camadas internas fazem o processamento com a ajuda de ‘conexões’. As camadas ocultas internas fornecem uma saída para a “camada de saída”. Você terá que estudar a matemática por trás de toda essa operação e processamento. Algumas palavras-chave básicas que você aprenderá incluem pesos, funções de ativação, redução de perda, retropropagação, abordagem de descida de gradiente etc.
• Dominando diferentes redes neurais: Agora você deve aprender sobre os diferentes tipos de redes neurais e seu uso em diferentes casos. As funções matemáticas básicas são as mesmas, mas a implementação pode ser diferente e pode haver algumas modificações. Perceptrons multicamadas, redes neurais recorrentes, redes neurais convolucionais, LSTMS etc. são alguns tipos de redes neurais.
• Aprendendo sobre os domínios da IA: Agora você está pronto para aprender sobre os aplicativos dessas redes neurais e construir seus próprios aplicativos. Cada aplicativo pode ser diferente e pode exigir abordagens diferentes e, às vezes, você não pode dominar todos os campos da IA ​​de uma só vez, então faça o passo a passo. Primeiro, opte por um campo específico e depois passe para outros domínios.
• Conhecendo Big Data : Esta etapa não é obrigatória, mas é uma grande parte da IA, portanto, sugere-se que você tenha uma ideia básica de Big Data, pois isso o ajudará nesse campo.

Nível 3:dominando a IA

O último nível envolve mais aplicação do que você aprendeu até agora. Este é o estágio final para dominar a IA.

• Dominando a otimização de algoritmos :A otimização de algoritmos basicamente ajuda a minimizar ou maximizar uma função objetivo (função Erro). Essas funções dependem dos parâmetros apreensíveis internos dos Modelos que desempenham um papel na eficiência e precisão dos resultados. É por isso que você precisa aprender a aplicar estratégias e algoritmos de otimização aos parâmetros do modelo para obter precisão e valores ótimos de tais parâmetros.
• Teste seu cérebro: O próximo passo é se destacar participando de competições. Participe de competições de ciência de dados e hackathons para aumentar seu conhecimento no campo prático e implementar seu conhecimento.
• Pesquisa de publicação e leitura: Em seguida, você precisa dar um passo adiante e ir para a pesquisa. Comece a ler artigos de pesquisa sobre IA e aprenda a se tornar um inovador. Tente iniciar sua própria pesquisa e compreensão de casos que ainda estão em desenvolvimento. O teste também é crucial.
• Desenvolva seu próprio algoritmo: Depois de fazer a pesquisa, a próxima etapa é começar a fazer seus próprios algoritmos para resolver esses casos. Tente contornar a matemática e ver como ela pode se integrar à IA de todas as maneiras possíveis. Você nunca sabe, você pode trazer a próxima revolução.

Conclusão:

Chegando ao final, você pode estar pensando que é muito complicado. Não vamos mentir; é complicado e leva tempo para dominar. No entanto, isso não o torna impossível. Tudo o que requer é muito trabalho e prática, seja consistente em seu trabalho e logo você dominará a IA.