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 vào năm 2021, rất có thể bạn sẽ thua đối thủ cạnh tranh.
Tất nhiên, điều đó làm cho phát triển AI trở thành một nghề nghiệp được săn đón nhiều vì ngày càng nhiều công ty cần thuê các nhà phát triển lành nghề để giúp họ kết hợp AI vào công ty, sản phẩm và dịch vụ của mình.
Vậy làm thế nào để bạn bắt đầu phát triển AI và bạn cần những kỹ năng gì?
Nền tảng toán học rất quan trọng
Khi bạn nhìn vào AI và học máy, rõ ràng là bạn sẽ cần một nền tảng toán học vững chắc. Đặc biệt, cần phải hiểu rõ về đại số tuyến tính và phép tính. Ngoài ra, xác suất, số liệu thống kê và thuật toán đều sẽ phát huy tác dụng.
Có rất nhiều khóa học có sẵn trên các trang web như edX nền tảng và Khóa học. Đặc biệt, những tài nguyên này sẽ giúp bạn tìm hiểu các nguyên tắc cơ bản để chuẩn bị cho việc phát triển AI:
Ngoài ra, các tài nguyên như Khóa học mở MIT cung cấp giáo trình và tài liệu hỗ trợ cho nhiều khóa học toán và khoa học máy tính.
Khi bạn đã nắm vững nền tảng toán học, đã đến lúc bắt đầu đi sâu vào các chi tiết cụ thể về AI. Andrew Ng đã tạo ra một loạt khóa học đáng để bạn chú ý. Của anh ấy Mạng lưới thần kinh và học tập sâu là một phần của chuyên ngành Deep Learning tại Coursera. Columbia cung cấp một Trí tuệ nhân tạo MicroMasters tất nhiên đó cũng được coi là một điều bắt buộc.
Ngoài các khóa học, còn có nhiều loại sách giáo khoa và tài liệu học tập khác, bao gồm:
Python và hơn thế nữa
Khi bạn đã hiểu biết vững chắc về toán học, đã đến lúc học một ngôn ngữ lập trình để bạn có thể bắt đầu tạo ra các giải pháp của mình.
Mặc dù có nhiều ngôn ngữ lập trình khác nhau nhưng có nhiều thư viện và bộ công cụ – chẳng hạn như PyTorch – dựa vào Python, vì vậy đó là nơi tốt để bắt đầu.
của MIT Giới thiệu về Khoa học Máy tính và Lập trình bằng Python là một nơi tốt để bắt đầu, đặc biệt nếu bạn có 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 giúp bạn tiếp cận Python nhẹ nhàng hơn nhiều.
Ngôn ngữ lập trình R cũng hữu ích. R thường được sử dụng cho nhiều nhiệm vụ khoa học dữ liệu. Ví dụ: nhiều tác vụ liên quan đến tổ chức và làm sạch dữ liệu sử dụng R. Harvard’s Chứng chỉ khoa học dữ liệu cung cấp một khuôn khổ hữu ích để làm theo.
Khi bắt đầu làm việc với AI, chắc chắn bạn sẽ gặp phải Dòng chảy căng. Xuất phát từ nhóm Google Brain trong tổ chức AI của Google, Google cung cấp nhiều hướng dẫn khác nhau để bắt đầu với TensorFlow bằng 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 việc hoàn thành các thử thách Kaggle là một cách tuyệt vời để hiểu cách phát triển, thử nghiệm và đo lường sự phát triển AI của bạn.
Đây không phải là một danh sách đầy đủ dưới bất kỳ hình thức nào. Tuy nhiên, nền tảng toán học vững chắc, 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.
