Artificial intelligence

Cách bắt đầu phát triển AI

Trí tuệ nhân tạo đang trở nên quan trọng đối với các doanh nghiệp muốn cạnh tranh và tồn tại. Trên thực tế, nếu bạn không sử dụng AI trong 2021, thì rất có thể bạn sẽ thua đối thủ cạnh tranh của mình. Tất nhiên, điều đó làm cho phát triển AI trở thành một nghề được săn đón nhiều hơn, vì ngày càng nhiều công ty cần thuê các nhà phát triển có kỹ năng để giúp họ kết hợp AI vào công ty, sản phẩm và dịch vụ của họ. Vậy bạn bắt đầu phát triển AI như thế nào, và bạn cần những kỹ năng gì? Nền tảng toán học là rất quan trọng Khi bạn nhìn vào AI và máy học, rõ ràng là bạn sẽ cần một nền tảng vững chắc về toán học. Đặc biệt, cần phải hiểu rõ ràng về đại số tuyến tính và giải tích. Bên cạnh đó, xác suất, thống kê và thuật toán đều sẽ phát huy tác dụng. Có rất nhiều khóa học có sẵn trên các trang web như nền tảng edX và Coursera. Đặc biệt, những tài nguyên này sẽ giúp bạn tìm hiểu các nguyên tắc cơ bản để chuẩn bị cho sự phát triển của AI: Các khóa học Giải tích của MIT, bắt đầu với sự khác biệt hóa Khả năng và thống kê, chẳng hạn như Xác suất của MIT — Khoa học về sự không chắc chắn và Đại số tuyến tính dữ liệu (Đại học Texas) Ngoài những khóa học này, các tài nguyên như MIT OpenCourseWare cung cấp giáo trình và tài liệu hỗ trợ cho một loạt các khóa học toán học và khoa học máy tính. Khi bạn đã nắm được các nền tảng toán học, đã đến lúc bắt đầu đi sâu vào các chi tiết cụ thể của AI. Andrew Ng đã tạo ra một loạt các khóa học đáng để bạn quan tâm. Mạng thần kinh và Học sâu của anh ấy là một phần của chuyên ngành Học sâu tại Coursera. Columbia cung cấp một khóa học MicroMasters Trí tuệ nhân tạo cũng được coi là bắt buộc. Ngoài các khóa học, nhiều sách giáo khoa và tài liệu học tập khác cũng có sẵn, bao gồm: Deep LearningNeural Networks và Deep Learning Python, v.v. Khi bạn đã hiểu rõ về toán học, đã đến lúc học một ngôn ngữ lập trình để bạn có thể bắt đầu tạo các giải pháp. Trong khi các ngôn ngữ lập trình khác nhau có sẵn, nhiều thư viện và bộ công cụ – chẳng hạn như PyTorch – dựa trên Python, vì vậy đó là một nơi tốt để bắt đầu. Giới thiệu về Khoa học Máy tính và Lập trình Sử dụng Python của MIT là một nơi tốt để bắt đầu, đặc biệt nếu bạn đã có một số kiến ​​thức nền tảng về lập trình. Nếu bạn hoàn toàn mới làm quen với nó, Lập trình cho mọi người (Bắt đầu với Python) sẽ cung cấp cho bạn một mục nhập nhẹ nhàng hơn với Python. Ngôn ngữ lập trình R cũng hữu ích. R thường được sử dụng cho nhiều nhiệm vụ khoa học dữ liệu. Ví dụ, nhiều nhiệm vụ liên quan đến tổ chức và làm sạch dữ liệu sử dụng R. Chứng chỉ Khoa học Dữ liệu của Harvard cung cấp một khuôn khổ hữu ích để tuân theo. Khi bắt đầu làm việc với AI, chắc chắn bạn sẽ bắt gặp TensorFlow. Bắt nguồn từ nhóm Google Brain trong tổ chức AI của Google, Google cung cấp nhiều hướng dẫn khác nhau để bắt đầu với TensorFlow bằng cách sử dụng API Keras cấp cao. Bạn có thể chạy TensorFlow cục bộ hoặc trên Google Cloud. Cuối cùng, Kaggle là một tài nguyên học tập phổ biến và hoàn thành các thử thách Kaggle là một cách tuyệt vời để hiểu cách phát triển, kiểm tra và đo lường sự phát triển AI của bạn. Đây không phải là một danh sách đầy đủ theo bất kỳ phương tiện nào. Tuy nhiên, nền tảng vững chắc về toán học, hiểu cách lập trình bằng các ngôn ngữ như Python và tham gia các thử thách để trau dồi kỹ năng của bạn đều là những cách tuyệt vời để bắt đầu.

  • Trang chủ
  • Trí tuệ nhân tạo
  • Chuyên viên phân tích kinh doanh
  • Thông tin kinh doanh
  • Khoa học dữ liệu
  • Back to top button