Kā kļūt par mākslīgā intelekta inženieri (Spoileris: nav tīra ceļveža)

Tātad, jūs skatāties meklēšanas joslā, vaicājot, kā kļūt par mākslīgā intelekta inženieri — nevis par “mākslīgā intelekta entuziastu”, nevis “nedēļas nogales programmētāju, kas pēta datus”, bet gan par pilnvērtīgu, sistēmu lauzēju, žargonu spļaujošu inženieri. Labi. Vai esat gatavi? Nomizosim šo sīpolu, haotisku slāni pa slānim.

Raksti, kurus jūs varētu vēlēties izlasīt pēc šī raksta:

🔗 Mākslīgā intelekta rīki DevOps — revolucionāra automatizācija, uzraudzība un ieviešana.
Izpētiet, kā mākslīgais intelekts pārveido DevOps, racionalizējot darbplūsmas, paātrinot ieviešanu un uzlabojot uzticamību.

🔗 10 labākie mākslīgā intelekta rīki izstrādātājiem — palieliniet produktivitāti, kodējiet gudrāk, veidojiet ātrāk.
Izveidots labāko mākslīgā intelekta rīku saraksts, lai uzlabotu jūsu programmatūras izstrādes projektus.

🔗 Mākslīgais intelekts un programmatūras izstrāde — tehnoloģiju nākotnes pārveidošana.
Padziļināts ieskats tajā, kā mākslīgais intelekts revolucionizē visu, sākot no koda ģenerēšanas līdz testēšanai un uzturēšanai.

🔗 Python mākslīgā intelekta rīki — pilnīgs ceļvedis.
Apgūstiet mākslīgā intelekta izstrādi Python valodā ar šo visaptverošo svarīgāko bibliotēku un rīku apkopojumu.

🧠 Pirmais solis: ļaujiet apsēstībai vadīt (pēc tam panākiet loģiku)

Neviens neizlemj kļūt par mākslīgā intelekta inženieri tāpat kā vācot pārslas. Tas ir vēl dīvaināk. Kaut kas tevi aizrauj – kļūdains tērzēšanas robots, pusbojāta ieteikumu sistēma vai kāds mašīnmācīšanās modelis, kas nejauši pateica tavam tosterim, ka ir iemīlējies. Bum! Tu esi aizrāvies.

☝️ Un tas ir labi. Jo šī lieta? Tā prasa ilgu uzmanības noturību lietām, kas uzreiz nešķiet loģiskas .

📚 Otrais solis: apgūstiet mašīnu valodu (un tās loģiku)

Mākslīgā intelekta inženierijā pastāv svēta trīsvienība — kods, matemātika un organizēts smadzeņu haoss. To neapgūst vienas nedēļas nogales laikā. Tu tajā ieskrien pamazām, sāniski, atmuguriski, pārlieku kofeīna ietekmē, bieži vien neapmierināts.

Necenties visu iegaumēt. Tā tas nenotiek. Aizskar to, pielabo, sabojā un tad, kad smadzenes atdziest, salabo.

🔬 Trešais solis: Sakārtojiet rokas ar ietvariem

Teorija bez rīkiem? Tās ir tikai nieki. Vai vēlaties kļūt par mākslīgā intelekta inženieri? Jūs veidojat. Jūs ciešat neveiksmi. Jūs atkļūdojat lietas, kurām pat nav jēgas. (Vai tas ir mācīšanās ātrums? Jūsu tenzora forma? Nepareizs komats?)

🧪 Izmēģini šo maisījumu:

• scikit-learn — algoritmiem ar mazāku piepūli

• TensorFlow — industriāls spēks, ko atbalsta Google

• PyTorch — vēsāks un lasāmāks brālēns

Ja neviens no jūsu pirmajiem modeļiem nesaplīst, jūs rīkojaties pārāk piesardzīgi. Jūsu uzdevums ir radīt skaistus jucekļus, līdz tie paveic kaut ko interesantu.

🎯 Ceturtais solis: Nemācieties visu. Vienkārši apsēstieties ar vienu lietu

Mēģinājums “apgūt mākslīgo intelektu” ir līdzīgs mēģinājumam iegaumēt internetu. Tas neizdosies. Jums ir jāatrod sava niša.

🔍 Iespējas ietver:

• 🧬 NLP — vārdi, teksts, semantika, uzmanības galviņas, kas ieskatās jūsu dvēselē

• 📸 Redze — attēlu klasifikācija, sejas noteikšana, vizuālais dīvainums

• 🧠 Pastiprināšanas mācīšanās — aģenti, kas kļūst gudrāki, atkārtoti darot muļķīgas lietas

• 🎨 Ģeneratīvie modeļi — DALL·E, stabila difūzija, dīvaina māksla ar dziļāku matemātiku

Godīgi sakot, izvēlies to, kas šķiet maģisks. Nav svarīgi, vai tas ir masu džentlmenis. Pastāv lielāka iespēja, ka kļūsi par lielisku tajā, ko tev patiesi patīk lauzt .

🧾 Piektais solis: parādiet savu darbu. Ar grādu vai bez grāda.

Klau, ja tev ir datorzinātņu grāds vai maģistra grāds mašīnmācībā? Lieliski. Bet GitHub repozitorijs ar reāliem projektiem un neveiksmīgiem mēģinājumiem ir vērtīgāks par vēl vienu rindiņu tavā CV.

📜 Sertifikāti, kas nav bezjēdzīgi:

• Dziļās mācīšanās specializācija (Ng, Coursera)

• Mākslīgais intelekts ikvienam (viegls, bet iezemējošs)

• Fast.ai (ja jums patīk ātrums + haoss)

Tomēr projekti > papīrs . Vienmēr. Veidojiet lietas, kas jums patiešām rūp - pat ja tās ir dīvainas. Paredziet suņu noskaņojumu, izmantojot LSTM? Labi. Kamēr vien tas darbojas.

📢 Sestais solis: Skaļi pastāstiet par savu procesu (ne tikai par rezultātiem)

Lielākā daļa mākslīgā intelekta inženieru netika pieņemti darbā pēc viena ģeniāla modeļa — viņi tika pamanīti. Runājiet skaļi. Dokumentējiet jucekli. Rakstiet nepabeigtus emuāra ierakstus. Ierodieties.

• Tvīto tās mazās uzvaras.

• Dalieties ar to “kāpēc tas nesanāca kopā” brīdi.

• Ierakstiet piecu minūšu video, kurā skaidrojat savus neveiksmīgos eksperimentus.

🎤 Publiska neveiksme ir magnētiska. Tā parāda, ka esi īsts – un izturīgs.

🔁 Septītais solis: palieciet kustībā vai apsteidziet sevi

Šī nozare? Tā mainās. Vakardienas obligāti jāapgūst, rītdienas novecojusi un importējama lieta. Tas nav slikti. Tā tas ir .

🧵 Saglabājiet asumu, veicot šādas darbības:

• Pāršķirstot arXiv kopsavilkumus kā mīklu kastes

• Sekojot atvērtā pirmkoda organizācijām, piemēram, Hugging Face

• Pievienot grāmatzīmēm dīvainus subredditus, kas haotiskos pavedienos izmet zeltu

Tu nekad "nezināsi visu". Bet tu noteikti vari iemācīties ātrāk nekā aizmirst.

🤔Kā kļūt par mākslīgā intelekta inženieri (pa īstam)

1. Ļauj apsēstībai tevi vispirms ievilkt sevī - loģika seko

2. Apgūstiet Python, matemātiku un ciešanu algoritmisko garšu

3. Veidojiet salauztas lietas, līdz tās darbojas

4. Specializējies tā, it kā tavas smadzenes būtu no tā atkarīgas

5. Dalieties ar visu , ne tikai ar noslīpētām detaļām

6. Saglabājiet zinātkāri vai atpalieciet

Un, ja jūs joprojām meklējat Google, kā kļūt par mākslīgā intelekta inženieri , tas ir labi. Tikai atcerieties: puse cilvēku, kas jau strādā šajā jomā, jūtas kā krāpnieki. Noslēpums? Viņi tik un tā turpināja būvēt.

Atrodiet jaunāko mākslīgo intelektu oficiālajā mākslīgā intelekta palīgu veikalā

Par mums