Как сделать карьеру в области искусственного интеллекта? | Как стать Инженером по Искусственному Интеллекту

Введение в искусственный интеллект

0:02

Искусственный интеллект уже захватил нашу жизнь, включая умные домашние устройства, распознавание лиц в телефонах и чат-ботов.
Возможности карьерного роста в области искусственного интеллекта огромны, особенно для студентов и тех, кто хочет сменить профессию.

Обучение и подготовка

1:27

Понимание ландшафта искусственного интеллекта, включая различные области, такие как глубокое обучение, анализ больших данных, наука о данных, машинное обучение и т.д.
Изучение математики, языка программирования Python, работы с данными и конкретных интересов в области искусственного интеллекта.

Обучение конкретным областям искусственного интеллекта

6:59

Наука о данных: изучение данных, их визуализации и статистического анализа, разработка функциональных возможностей, оценка моделей и т.д.
Машинное обучение: понимание контролируемого и неконтролируемого обучения, регрессии, классификации, кластеризации и уменьшения размерности, использование популярных библиотек машинного обучения.
Глубокое обучение: изучение архитектур глубокого обучения, фреймворков глубокого обучения, таких как TensorFlow и PyTorch.
Обработка естественного языка: изучение методов НЛП, таких как классификация текста, анализ настроений, распознавание именованных объектов и генерация языка, использование популярных библиотек НЛП, таких как NLTK и Gensim.
Обработка больших данных: изучение технологий обработки больших данных, таких как Apache Hadoop, Apache Spark и Apache Cassandra, методов распределенных вычислений, параллельной обработки и хранения данных.

Введение в искусственный интеллект

11:28

Видео начинается с объяснения важности изучения искусственного интеллекта и облачных вычислений.
Упоминаются платформы, такие как Amazon Web Services, Microsoft Azure и Google Cloud, которые предоставляют инструменты и сервисы для создания и развертывания приложений искусственного интеллекта.
Важным навыком является развертывание моделей, включая API, контейнеры и бессерверные функции.

Практические проекты и портфолио

12:41

Рекомендуется использовать Kaggle для выполнения проектов и соревнований.
Создание цифрового профиля и оптимизация LinkedIn также важны для продвижения в карьере.

Формальное обучение и сертификация

14:25

Рекомендуется пройти формальное обучение, например, университетскую программу BTEC или специализированную сертификацию по искусственному интеллекту.
Intellipath предлагает продвинутую сертификацию в области науки о данных и искусственного интеллекта, которая может помочь в смене профессии.

Создание портфолио и подготовка к собеседованиям

15:43

Создание портфолио и подготовка резюме важны для успешного поиска работы.
Рекомендуется проводить пробные собеседования с друзьями для повышения уверенности.
В конечном итоге, с помощью искусственного интеллекта можно поднять свою карьеру на новые высоты.

Как сделать карьеру в области искусственного интеллекта? | Как стать Инженером по Искусственному Интеллекту | Intellipaat

Ключевые темы и таймкоды

Введение в искусственный интеллект

Обучение и подготовка

Обучение конкретным областям искусственного интеллекта

Введение в искусственный интеллект

Практические проекты и портфолио

Формальное обучение и сертификация

Создание портфолио и подготовка к собеседованиям