2023年に人工知能(AI)の専門家になるためのステップバイステップガイド

教育、ヘルスケア、小売電子商取引、広報 (PR)、小規模企業、製造業を含む採用およびサービスなど、大規模な業界のほぼすべてが現在、人工知能を使用しています。 ThePrint によると、AI は 2030 年までに世界経済になんと 15 兆ドルもの貢献をする可能性があります。AI が社会変革の原動力となるため、この技術は生活のあらゆる側面に大きな影響を与えるでしょう。

R と Python のプログラミングの基礎

すべてのプログラミング言語は、さまざまなパラダイム、アルゴリズムのフロー パターン、およびその他の概念を使用します。 目的は、ほぼ特定の言語の専門家になるのではなく、そのような構造や概念に関する膨大な知識を得ることです。 これが完了すると、学習することを選択したプログラミング スキルを習得することがより簡単になります。

Python と R は、AI で最も広く使用されているプログラミング言語の 2 つです。 ただし、この 2 つのどちらかを選択するのは難しいでしょう。 どちらも 1900 年代に作成されたもので、オープンソースで無料です。 汎用プログラミング言語として理想的な Python とは対照的に、R は統計分析で非常に優れたパフォーマンスを発揮します。 R と Python は、本質的に、機械学習と人工知能に関心のあるすべての人に最適です。

ステップ 1: 統計 (記述的および推論的)

記述統計は、データを意味のある形で説明または要約するために使用できるため、大規模なデータ セットを分析する場合に役立ちます。 たとえば、100 人の参加者のクラスのコースワークの結果がある場合は、合計のパフォーマンスを合計できます。 この特定のクラスの生徒はサンプルとして知られており、記述統計の助けを借りて行うことができます。

対照的に、推論統計では、サンプル データを使用して、データが抽出された母集団についてより多くの結論を下します。 推論統計の目的は、サンプル データに基づいて結論を導き出すことです。 将来の AI 専門家は、記述統計と推論統計の基礎を理解する必要があります。

ステップ 2: 探索、準備、データ クリーニング

収集したデータに対して実行されたデータ クリーニングのレベルを分析することは、優秀な AI 専門家と平均的な AI 専門家を区別する重要な特性の 1 つです。 より多くのお金を費やすほど、クリーニングに熟達し、解決策を見つけて、データ クレンジング プロセス全体の適切な構造を作成することがより簡単になります。

ステップ 3: 最初の人工知能体験の紹介

AI は、コンピューターに人間のように考えるように教え、通常は人間の知性を必要とするタスクを実行できるコンピューターを作成する技術です。 基本的に、AI は、人間の知性に密接に関連する学習、思考、およびその他の認知プロセスに対するコンピューターの能力を向上させることができます。

数学、アルゴリズム、確率、統計の専門知識、R と Python でのプログラミング、Unix ツールのコマンド、最先端の信号処理方法を含むネットワーク コンピューティングの習熟度があれば、 AIエンジニア。

ステップ 4: 包括的な AI の概念を学ぶ

AI トピックを深く理解し、学んだことを検証するための最も優れた選択肢は、AI 認定を取得することです。 ディープ ラーニング、機械学習、自然言語処理、AI の背後にあるアイデアを理解するのに役立ちます。 このようなライブラリは、開発者やプログラマーがゼロから始めることなく複雑なジョブを実行する必要がある場合に役立ちます。 テキサス大学オースティン校が提供する最高の AI & ML コースの 1 つと、人気を集めている優れた学習をチェックしてください!

インドで最高の人工知能コースを通じて人工知能の専門家になることで、企業に優れた結果をもたらす可能性があります。 ソーシャル共有を通じて認知度を高めることで、潜在的な雇用主の関心を引くことができます。これは、熾烈な競争に打ち勝つために必要なことです。

人工知能と機械学習に関するこのコースでは何を学びますか?

データサイエンス、プロジェクトのライフサイクル、実際のデータ分析を含みます。

データ サイエンスと Python。

データ サイエンス イニシアチブを含む分析、レコメンデーション システム。

自然言語処理の応用。

プロジェクトの立ち上げ、実験、および評価の方法。

Tableau によるデータの視覚化。

クラウドを使用して機械学習モデル (MLOps) をデプロイします。

Git、物語。

TensorFlow と Keras による AI。

アルゴリズム学習技術。

クラスタリングと予測方法を使用した分析のセグメント化。

Microsoft Excel は、データの処理と分析に使用されます。

ステップ 5: Kaggle コンテストで優勝する

最も優れたオンライン リソースの 1 つは Kaggle です。Kaggle では、リアルタイム プロジェクトを進めたり、数人のトップ AI エキスパートと協力したり、最初の AI プロジェクトを作成したりできます。 AI コンテストで優勝することで、AI のキャリアを力強くスタートさせることができます。

AIの未来

現代社会には人工知能の有望な未来があり、多くの企業がそれを使ってプロセスを自動化することを選択しています。 自分の能力に基づいて適切な職務を見つけるには、AI の最新の進歩を理解することが重要です。

医療や航空業界もサービスを強化するために AI を採用しているため、AI の適用は国内および商用アプリケーションに限定されています。 人間よりも優れたタスクを実行できる場合、企業が AI 自動化を選択すれば、最終的にはコストを削減できます。 自動化されたトラックやその他の車両の使用は、近いうちに一般的になると予想されるため、物流部門で騒音を発生させています。

結論

知能の計算モデルを作成するための新しいイニシアチブは、AI を中心としています。 基本的な前提は、人間であろうと人間以外であろうと、あらゆる形態の知性は、デジタルコンピュータだけでコード化された記号操作を含む記号構造で表現できるということです。 Great learning は、インドで最高の AI と ML コースを提供し、今後 10 年以内に人々の生活に大きな影響を与えるでしょう。 最終的に、AI が人間の成功に革命をもたらし、単純労働をなくす可能性があることは明らかです。

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