Руководство с проверенными стратегиями

Искусственный интеллект и машинное обучение — это быстрорастущие области с высоким спросом на квалифицированных специалистов.

По мере того, как все больше компаний внедряют технологии искусственного интеллекта, ощущается острая нехватка кадров, что создает широкие возможности для тех, кто хочет проникнуть в отрасль.

Получение работы AI/ML требует самоотверженности и стратегического планирования. Просто иметь технические навыки недостаточно — нужно уметь эффективно демонстрировать свои способности работодателям.

Шаг 1. Получите необходимые навыки и образование в области ML/AI

Первым шагом является развитие соответствующих сложных навыков.

Хотя требования различаются в зависимости от конкретной роли, большинство работодателей ищут:

Математические навыки. Работа в сфере машинного обучения/ИИ связана со статистикой, вычислениями, линейной алгеброй и вероятностями. Освежите в памяти эти концепции и будьте готовы их применять. При необходимости подумайте о том, чтобы пройти университетские курсы математики.

Программирование. Python и R — самые популярные языки. Изучите как минимум одну из них, включая ключевые библиотеки, такие как TensorFlow, PyTorch, Keras и Pandas.

Теория ML/AI: понимание обучения с учителем и без учителя, нейронных сетей, НЛП, компьютерного зрения и основных алгоритмов, таких как регрессия, классификация и кластеризация. Пройдите онлайн-курсы, чтобы восполнить пробелы в знаниях.

Облачные платформы. Azure, GCP и AWS обычно используются для создания и развертывания систем машинного обучения в масштабе. Получите практическую практику с этими платформами.

Основы CS: знание основных концепций информатики, таких как структуры данных, алгоритмы и операционные системы. Они обеспечивают прочную основу для инженерных ролей машинного обучения.

Для новичков в этой области степень магистра или учебный курс могут эффективно заложить основу навыков искусственного интеллекта и машинного обучения. При оценке программ убедитесь, что они охватывают как теорию, так и практическое применение.

Шаг 2: Создавайте передовые проекты

Когда у вас появятся основные навыки, закрепите свое обучение с помощью реальных проектов. Проекты демонстрируют, что вы можете применять концепции для решения реальных проблем.