人工知能のエキスパートになりたい人のための完全ガイド
ガイドAIをマスターする | はじめに
AIと略される人工知能は、機械による人間の知性への刺激です。それは、人間が示す自然な知性とは対照的です。ジョン・マッカーシーが 1995 年に人工知能という用語を作り出して以来、AI の使用とその開発は非常に大きく成長しており、今日では、ロボット工学からインターネット ベースのサービス、iOS のパーソナル アシスタント Siri まで、ほぼあらゆる場所で AI の使用が見られます。 
AI の発展に伴い、ロボットにそのような力が与えられることについて、大衆の間で懸念が高まっています。残されたのは、ターミネーターなどの大ヒット作をリリースして、AI の普及に対する大衆の恐怖を食い止めることだけでした。しかし、実際のターミネーターが世界を支配する可能性はほとんどありません。一方、AI は時間の経過とともに改善され、特にキャリア分野としてさらに成長します。
なぜ AI を勉強する必要があるのですか?
なぜですか？キャリア分野として AI を選択すべき理由はたくさんあります。 AI が無視してはならない完璧なキャリアの選択肢である理由を理解できるように、それらについて説明しましょう。
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挑戦的でエキサイティング: AI は難しい分野であることは間違いありませんが、同じように刺激的です。それは常に進化し、ますます良くなっており、誰も本当に限界を知りません.自動運転車から人間の行動予測、会話ロボットまで、この分野の成長は予測不可能です。
高い業界需要: はい、市場におけるデータ サイエンティストと AI スペシャリストの需要は実際には非常に高いです。仕事の選択肢が増えるだけでなく、価値も高まります。
高給: 十分な報酬が得られないのではないかと心配している方も、恐れる必要はありません。この仕事は、要求が厳しいのと同じくらいやりがいがあります。実際、それは今日最も高給取りの仕事の 1 つです。
まだ納得できませんか?読み進めると、気が変わったかもしれません。ここでは、AI の専門家になる方法について説明します。
レベル 0:グラウンドのセットアップ:
数学は怖くありませんか?コーディングが好きですか？さて、この分野はあなたにぴったりです。重要なことは、自分のベースを明確にすることです。もちろん、いつでも練習してスキルを磨くことができます。したがって、自分のコーディングが平凡だと思ったり、数学のスキルに改善が必要だと思ったりしても、AI をあきらめないでください。
レベル 1:基本事項:
この段階では、まず自分のルーツを強化する必要があります。この分野にはすべて不可欠な概念がたくさんあるので、それらのほとんどについて深い考えを得る必要があります。
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線形代数、統計、確率をカバー: 数学は、最初にカバーする必要がある最も基本的なものでなければなりません。まず、ベクトル、行列などの個々の概念について説明し、次に、次元、統計、および統計テストへのはしごを上っていく必要があります。次に、ベイズの定理などの確率の概念に進みます。数学は AI の非常に重要な部分であるため、下手でも上手になることができます。前述したように、これは簡単な作業ではなく、練習が必要です。
プログラミング言語の選択: 次に最も重要なことは、AI で大きな役割を果たしているプログラミング言語をカバーすることです。プログラミング言語を選択して学習し、完成させる必要があります。 R、Python、JAVA、Cといろいろありますが、自分が使いやすい、使いやすいと思うものを選んでください。
データ構造について: 次に、データに関連する問題を解決する方法を改善し、データの分析をより正確にして、エラーを最小限に抑えて独自のシステムを設計できるようにする必要があります。スタック、リンク リスト、辞書などのデータ構造を理解するのに役立つプログラミング言語のさまざまな部分を学びます。
理解 回帰 : はい、回帰は重要です。先に進む前に、回帰について詳しく学び、その概念をしっかりと把握しておく必要があります。実際のアプリケーションで予測を行い、機械学習の基礎を理解するのに役立ちます。
さまざまな機械学習モデルとその機能について理解する: 次のステップは、SVM、KNN、ランダム フォレスト、デシジョン ツリーなどの従来の機械学習アルゴリズムを理解することです。アルゴリズムを完全に理解して、問題を解決する際にそれらを実装してみてください。これは簡単なことではないので、自分のスキルを完璧にするために一生懸命働かなければなりません。重要なのは、明確かつ論理的であることです。
機械学習の問題と解決策を理解する: 次のステップは、ケースで機械学習アルゴリズムがどのように使用されるか、そのアルゴリズムがさまざまなケースでどのように実装されるか、その機能に適しているかなどを理解することです。レベル 2 に移行する前に、教師あり学習、教師なし学習、強化学習の 3 つの基本的なステップで自分自身を完成させる必要があります。
レベル 2:AI を使用したディープ ラーニング
次は AI の複雑な部分で、より詳細な概念の学習を開始します。
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について学ぶ ニューラル ネットワーク : ニューラル ネットワークは基本的に、人間の脳と神経系をモデルにしたコンピューター システムです。構築されたアルゴリズムを介してデータを組み込むことで機能します。これらは AI マシンがどのように機能するかの基本であるため、それらを明確に理解することが重要です
ニューラル ネットワークの背後にある数学を理解する: ニューラル ネットワークはレイヤーで構築されます。各層には相互接続された「ノード」があり、各ノードには「活性化機能」があります。 「入力層」はネットワークにパターンを提示し、内部層は「接続」を利用して処理を行います。内側の隠れ層は、出力を「出力層」に渡します。この操作と処理全体の背後にある数学を研究する必要があります。学習する基本的なキーワードには、重み、活性化関数、損失削減、バックプロパゲーション、勾配降下法などがあります。
さまざまなニューラル ネットワークの習得: ここで、さまざまなタイプのニューラル ネットワークと、さまざまなケースでの使用について学習する必要があります。基本的な数学関数は同じですが、実装が異なる場合があり、いくつかの変更がある場合があります。多層パーセプトロン、リカレント ニューラル ネット、畳み込みニューラル ネット、LSTMS などは、ニューラル ネットワークのいくつかのタイプです。
AI のドメインについて学ぶ: これで、これらのニューラル ネットワークのアプリケーションについて学び、独自のアプリケーションを構築する準備が整いました。各アプリケーションは異なる可能性があり、異なるアプローチが必要になる場合があり、AI のすべての分野を一度に習得できない場合があるため、段階的に進めてください。まず、1 つの特定のフィールドを選択してから、他のドメインに進みます。
知りたい ビッグデータ : このステップは必須ではありませんが、AI の大部分であるため、この分野で役立つので、ビッグ データの基本的な考え方を理解することをお勧めします。
レベル 3:AI の習得
最後のレベルでは、これまでに学んだことをさらに応用します。これは、AI をマスターするための最終段階です。
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アルゴリズムの最適化をマスターする :アルゴリズムの最適化は、基本的に目的関数 (エラー関数) を最小化または最大化するのに役立ちます。これらの関数は、結果の効率と精度に影響を与えるモデルの内部学習可能なパラメーターに依存します。そのため、最適化戦略とアルゴリズムをモデルのパラメーターに適用して、そのようなパラメーターの精度と最適値を取得する方法を学ぶ必要があります。
頭脳を試してみよう: 次のステップは、コンテストに参加することによって自分自身をそこに置くことです.データ サイエンス コンペティションやハッカソンに参加して、実践分野の知識を増やし、知識を実装します。
出版と調査研究: 次に、さらに一歩進んで研究に入る必要があります。 AI に関する研究論文を読み始め、イノベーターになる方法を学びましょう。まだ開発中のケースについて、独自の調査と理解を開始してみてください。テストも重要です。
独自のアルゴリズムを展開する: 研究が終わったら、次の段階は、そのようなケースを解決するための独自のアルゴリズムを作成することです。数学を回避して、あらゆる方法で AI に統合する方法を確認してください。次の革命をもたらすかもしれません。
結論:
最後に、複雑すぎると思うかもしれません。私たちは嘘をつきません。複雑で、マスターするのに時間がかかります。しかし、それは不可能ではありません。必要なのはハードワークと練習だけで、仕事に一貫性を持たせれば、すぐに AI を習得できます。
