23-12-2019 4:34 pm Gepubliceerd door Nederland.ai Laat uw gedicht achter

kunstmatige intelligentie is een van de belangrijkste doorbraken van de 21ste eeuw. Experts uit verschillende industrieën bestuderen de mogelijkheden ervan en ontdekken nieuwe manieren van toepassing. We noemen AI een opkomende technologie, maar wetenschappers werken al sinds de jaren vijftig in deze richting.

In het begin was AI verre van slimme robots die we in scifi-films zien. Dankzij technologieën als machine learning en deep learning is AI desondanks een van de meest veelbelovende gebieden van de IT-industrie geworden. De vraag naar AI-ontwikkelaars groeit voortdurend en sommige experts stellen zich een toekomst voor waarin computers mensen vervangen. Ook al is het te vroeg om te spreken van kunstmatige intelligentie als een bedreiging voor het personeel, moderne werknemers zullen zeker baat hebben bij het leren van meer over deze technologie omdat het hen in staat zal stellen zich voor te bereiden op de toekomstige veranderingen in hun industrieën en vertrouwd te raken met een nieuwe , effectief en interessant hulpmiddel.

 

Belangrijke redenen om AI te gaan studeren AI

komt ons leven op veel verschillende manieren binnen. We gebruiken bijvoorbeeld assistenten zoals Amazon Echo, Google Assistant of Siri. Als we videogames spelen, is AI altijd onze vijand. Niet iedereen weet echter dat AI aanwezig is, zelfs in Google Translate en in tools die spam-berichten detecteren.

Het begrip van kunstmatige intelligentie biedt veel kansen. Het is voldoende om de basis van deze technologie onder de knie te krijgen om te begrijpen hoe eenvoudige tools werken. Naarmate je meer te weten komt over AI, krijg je de kans om een ​​ontwikkelaar te worden die geavanceerde AI-applicaties zoals van WatsonIBM of zelfrijdende auto’s gaat maken. Er zijn eindeloze mogelijkheden op dit gebied. Het bestuderen van AI is noodzakelijk voor een carrière in software-engineering, voor het geval je wilt werken met mens-machine-interfaces, neurale netwerken en kwantum kunstmatige intelligentie. Bedrijven zoals Amazon en Facebook gebruiken AI om boodschappenlijst aanbevelingen te doen en big data te analyseren. Het begrip van AI is ook noodzakelijk voor hardware-ingenieurs die thuisassistenten en parkeerassistenten creëren.

Degenen die willen beginnen met het leren van AI hebben tal van opties beschikbaar. Via internet kan iedereen zich bijvoorbeeld inschrijven voor online cursussen. Sommigen van hen zijn gericht op mensen die al een bepaald niveau van technische kennis hebben en zich richten op codering, terwijl andere cursussen zelfs degenen zullen helpen die geen eerdere expertise hebben in programmeren en engineering.

De beste online AI-cursussen voor 2018

  • Leren met Google AI – Dit is een nieuw project dat is gelanceerd door Google om het grote publiek te laten begrijpen wat AI is en hoe het werkt. Hoewel de bron langzaam groeit, heeft deze al een machine learning-cursus voor beginners met de TensorFlow-bibliotheek van Google. Deze cursus helpt zelfs diegenen die niets van AI weten, over de basisprincipes van machine learning, de introductie van TensorFlow en de uitleg van de cruciale principes van het ontwerpen van neurale netwerken.
  • Stanford University – Machine Learning – De cursus is beschikbaar op Coursera. Het wordt gegeven door de oprichter van Google Brain, Andrew Ng. Je kunt gratis van deze cursus genieten of betaalde opties kiezen als je een certificaat wilt dat in de toekomst kan worden gebruikt bij het maken van de eerste stappen naar je carrière in software-engineering. In deze cursus maakt u kennis met de voorbeelden van AI-aangedreven technologieën uit het echte leven, zoals geavanceerde mechanismen voor zoeken op het web en spraakherkenning. Je zult ook begrijpen hoe neurale netwerken leren.
  • Nvidia – Fundamentals of Deep Learning for Computer Vision – Computer vision is een discipline die zich richt op het creëren van computers die in staat zijn de visuele informatie te analyseren zoals het menselijk brein dat doet. Deze cursus behandelt de noodzakelijke technische basisprincipes, samen met de praktische toepassingen van objectclassificatie en objectherkenning. Je kunt in je eigen tempo studeren en leren hoe je je eigen neurale nettoepassing kunt bouwen.

Hoe te beginnen met AI

Het is geen verrassing als u bepaalde moeilijkheden ervaart bij het bestuderen van kunstmatige intelligentie. Als je vastloopt, raden we je aan een oplossing voor Kaggle te zoeken of je vragen op specifieke forums te plaatsen. Het is ook belangrijk om te begrijpen waarop u zich moet concentreren en wat u eerst moet doen.

1. Kies een onderwerp waarin u geïnteresseerd bent

Selecteer eerst een onderwerp dat echt interessant voor u is. Het helpt je gemotiveerd en betrokken te blijven bij het leerproces. Concentreer u op een bepaald probleem en zoek naar een oplossing, in plaats van alleen passief te lezen over alles wat u op internet kunt vinden.

2. Vind een snelle oplossing

Het gaat erom een ​​basisoplossing te vinden die het probleem zoveel mogelijk verhelpt. U hebt een algoritme nodig dat gegevens verwerkt tot een vorm die begrijpelijk is voor machine learning, een eenvoudig model trainen, een resultaat geven en de prestaties ervan evalueren.

3. Verbeter uw eenvoudige oplossing

Zodra u een eenvoudige basis hebt, is het tijd voor creativiteit. Probeer alle componenten te verbeteren en evalueer de wijzigingen om te bepalen of deze verbeteringen uw tijd en moeite waard zijn. Soms geeft bijvoorbeeld het verbeteren van preprocessing en het opschonen van gegevens een hoger rendement op investeringen dan het verbeteren van een leermodel zelf.

4. Deel uw oplossing

Schrijf uw oplossing en deel deze om feedback te krijgen. U krijgt niet alleen waardevol advies van andere mensen, maar het is ook het eerste record in uw portefeuille.

5. Herhaal stappen 1-4 voor verschillende problemen

Kies verschillende problemen en volg dezelfde stappen voor elke taak. Als u bent begonnen met tabel gegevens, kiest u een probleem waarbij u met afbeeldingen of ongestructureerde tekst werkt. Het is ook belangrijk om te leren hoe je problemen voor machine learning goed kunt formuleren. Ontwikkelaars moeten vaak sommige abstracte bedrijfsdoelstellingen omzetten in concrete problemen die aansluiten bij de specifieke kenmerken van machine learning.

6. Voltooi een Kaggle-wedstrijd

deze wedstrijd kun je je vaardigheden testen en dezelfde problemen oplossen waar veel andere ingenieurs aan werken. U wordt gedwongen om verschillende benaderingen te proberen en de meest effectieve oplossingen te kiezen. Deze wedstrijd kan je ook samenwerking leren, omdat je lid kunt worden van een grote gemeenschap en met mensen op het forum kunt communiceren, je ideeën kunt delen en van anderen kunt leren.

7. Gebruik machine learning professioneel

Je moet bepalen wat je carrièredoelen zijn en je eigen portfolio maken. Als u nog niet klaar bent om te solliciteren voor machinaal leren, zoekt u naar meer projecten die uw portfolio indrukwekkend maken. Doe mee met civiele hackathons en zoek naar gegevens gerelateerde posities in de gemeenschapsdienst.

Conclusie

Het basiskennis van AI en machine learning wordt steeds waardevoller in elk vakgebied en in elk beroep. Dankzij verschillende online cursussen hoef je vandaag niet naar de universiteit te gaan om deze complexe en interessante technologie te leren. Zelfs als u geen eerdere ervaring in engineering hebt, kunt u  kunstmatige intelligentie van thuis leren en beginnen met het toepassen van uw kennis in de praktijk, het creëren van eenvoudige machine learning-oplossingen en het zetten van eerste stappen naar uw nieuwe beroep.

Source : https://bigdata-madesimple.com/want-get-started-artificial-intelligence-7-easy-steps/

Auteur : https://bigdata-madesimple.com/author/bertamelder/

Tags : , , , ,

Geef een antwoord

Het e-mailadres wordt niet gepubliceerd.

19 + 19 =

The maximum upload file size: 256 MB. You can upload: image, audio, video, document, spreadsheet, interactive, text, archive, code, other. Links to YouTube, Facebook, Twitter and other services inserted in the comment text will be automatically embedded. Drop file here