¿Qué habilidades necesitas para convertirte en ingeniero de algoritmos de IA?
Este es un artículo extenso sobre cómo convertirse en un ingeniero de algoritmos de IA ~ Los amigos a menudo preguntan en mensajes privados, cómo aprender Python, cómo escribir código y cómo ingresar a la industria de la IA. resumen de cómo convertirse en IA Algunos puntos clave que los ingenieros de algoritmos deben dominar, veamos qué tan lejos está de convertirse en un ingeniero de IA ~
1 Programación
Como la mayoría de los procesos de programas de software de aplicaciones. Al igual que el desarrollo, los desarrolladores también utilizan varios lenguajes para escribir proyectos de inteligencia artificial, pero actualmente no existe un lenguaje informático perfecto que pueda respaldar completamente los proyectos de inteligencia artificial. La elección del lenguaje informático a menudo depende del efecto esperado en el programa de inteligencia artificial.
Por su sintaxis, simplicidad y versatilidad, Python se ha convertido en el lenguaje favorito de los desarrolladores para el desarrollo de inteligencia artificial. Uno de los aspectos más conmovedores de Python es que es portátil y puede usarse en plataformas como Linux, Windows, MacOS y UNIX. Permite a los usuarios crear código interactivo, expresivo, modular, dinámico, portátil y avanzado.
Además, Python es un lenguaje informático multimoderno que soporta programación orientada a objetos, estilos de programación procedimental y funcional. Debido a su biblioteca simple y estructura ideal, Python es adecuado para el desarrollo de redes neuronales y soluciones de PNL.
Para convertirse en un ingeniero de datos de IA calificado, debe utilizar la gramática inglesa básica de Python, oraciones y expresiones de Python, funciones y módulos de control en Python, programación orientada a objetos de Python y operaciones de texto de Python. Dominar la tecnología de programación de datos orientada a objetos establecerá una sólida capacidad de programación para el aprendizaje y la capacitación posteriores en IA.
2. Curso de Matemáticas
Para aprender tecnología de inteligencia artificial, debes dominar las matemáticas avanzadas más básicas, la generación de líneas y la teoría de probabilidad, y al menos conocer las funciones gaussianas y la derivación de matrices. de lo contrario, los conceptos básicos del modelo no se entenderán en absoluto y será imposible hablar sobre la participación del modelo en el entrenamiento.
Matemáticas Avanzadas
El contenido relevante que se debe dominar en matemáticas avanzadas incluye funciones, sucesiones, límites, finales, valores extremos y valores máximos, valores y coeficientes del índice de Williams. .
Álgebra lineal
El contenido del álgebra lineal incluye determinantes, matrices de drenaje, método de mínimos cuadrados, correlación lineal de vectores, transformaciones elementales y rangos de matrices de drenaje, y soluciones a ecuaciones lineales y valores propios matriciales
Estadísticas de probabilidad
Eventos malignos, probabilidad, teorema de Bayes, distribución de probabilidad, expectativa, varianza y estimación de parámetros en estadística de probabilidad
Comprender la aplicación de los sistema de entrenamiento de pensamiento matemático en redes neuronales profundas, ser capaz de comprender fórmulas de funciones matemáticas comunes en redes neuronales profundas y utilizar programas Python para escribir algoritmos de optimización matemática comunes.
3. Red neuronal profunda
Parte de la red neuronal profunda incluye el modelo MLP, la red neuronal convolucional CNN, la red de neuronas cíclicas RNN, la red de neuronas de resistencia generativa GAN, etc.
Modelo de entidad MLP
Debe comprender todo el proceso operativo y los principios básicos del perceptrón de doble capa, y ser capaz de construir un modelo de entidad de perceptrón de doble capa.
Red neuronal convolucional CNN
Comprenda cómo utilizar la red CNN para resolver problemas espaciales, como fotos, videos y otros datos. Comprenda todo el proceso y los principios básicos de convolución, agrupación, deconvolución y antiagrupación. Y se pueden construir modelos de entidades convolucionales de Internet relacionados.
Red de neuronas circulares RNN
Comprenda cómo utilizar RNN para resolver problemas de series temporales, como respuesta inteligente, traducción inteligente, etc. Comprender todo el proceso y los principios básicos del funcionamiento de la red neuronal del sistema cíclico RNN, LSTM y GRU. Se puede construir y mejorar el modelo de red neuronal cíclica relevante.
Red de neuronas de resistencia generativa GAN
Deje que la red de neuronas tenga la capacidad de crear, comprenda los principios básicos de la red de neuronas de resistencia generativa y su red de mutación, y sea capaz de construir variaciones. -La capacitación y optimización del modelo de red numerado puede lograr la generación de imágenes, generación de voz de video, etc.
4. Ejercicios prácticos sobre nuevos proyectos
Realizar algunos ejercicios prácticos sobre nuevos proyectos es muy beneficioso para tu acumulación de experiencia laboral.
Los ingenieros de datos de la industria visual/imagen de inteligencia artificial deben tener experiencia práctica en nuevos proyectos: seguimiento de múltiples bloques YOLOV3/tecnología de reconocimiento de imágenes CenterLoss/segmentación de imágenes Mask-RCNN.
Puede resolver el seguimiento de múltiples objetivos, el reconocimiento de imágenes, la separación de imágenes, la verificación de imágenes y otros proyectos de aplicaciones. Además, a través del proyecto, puede aprender muchos métodos de proyecto, métodos de entrenamiento de modelos y experiencia en ajuste de parámetros en proyectos específicos. Una vez que los domines, estarás un paso más cerca de convertirte en un ingeniero de algoritmos de IA~