AI의 시작 (3)

AI 프로젝트 작업

AI 알고리즘에 대한 이해를 발전시키는 가장 좋은 방법은 처음부터 알고리즘을 구축하는 것입니다. 간단한 알고리즘이 필요한 프로젝트부터 시작한 다음 더 어려운 프로젝트를 수행하면서 필요한 기술 수준을 점차적으로 높입니다. 

 

AI를 마스터하려고 할 때 이론만으로는 충분하지 않습니다. 실용적이고 실제적인 접근 방식은 학습을 강화하고 기술을 향상시킵니다.

 

 

프로젝트를 선택하는 방법

AI 프로젝트를 선택하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. AI는 모든 산업에 적용할 수 있기 때문에 옵션이 압도적으로 보일 수 있습니다. 관심사, 기본 프로젝트 및 커뮤니티에 가치를 추가하는 프로젝트를 기반으로 프로젝트를 선택하여 시작하십시오. 

 

관심사에 따라 프로젝트 선택

 

학습 AI와 다른 취미 및 관심사를 결합한 프로젝트를 선택하십시오. 열렬한 게이머라면 상대할 수 있는 게임을 디자인하십시오. 체스는 고전적인 옵션입니다. 

 

기본 프로젝트 작업

초보자에게 일상적으로 권장되는 몇 가지 전통적인 프로젝트가 있습니다. 이 프로젝트는 재미있고 기본적인 기술을 가르칩니다. 무엇이 AI의 기본으로 간주되는지에 대한 논란이 있지만 , 엄청난 양의 데이터에서 하나의 모델을 훈련하는 방법을 학습한 다음 이를 다른 애플리케이션에 적용하는 것이 AI의 기본 기술이라는 데는 의심의 여지가 없습니다. 결국 이 모델이 기초가 아니라고 판단하더라도 여전히 많은 실용적인 용도가 있습니다. 

 

초보자에게 권장되는 일반적인 기본 프로젝트 중 하나는 Enron의 이메일 데이터베이스를 사용하여 소셜 네트워크를 분석하거나 이상 징후를 감지하는 것입니다. 2001년 엔론 파산은 최근 역사상 가장 거대한 사기 스캔들 중 하나였습니다. 조사 결과 공개적으로 보관된 50만 개 이상의 이메일 데이터베이스가 생성되었습니다. 

 

전문적이고 개인적으로 가치 있는 프로젝트 구축

포트폴리오를 돋보이게 만드는 한 가지 방법은 개인적으로 중요한 프로젝트를 포함하고 커뮤니티에 가치를 추가하는 것입니다. 자신에게 중요한 문제를 선택하고 소셜 미디어 게시물을 사용하여 우울증을 예측하는 것과 같이 이와 관련된 문제를 해결하기 위한 알고리즘을 설계합니다. 

 

시작하기 위한 아이디어

 

어떤 프로젝트도 생각나지 않거나 단지 영감을 찾고 있다면 다음과 같은 몇 가지 아이디어가 있습니다. 

• 가짜 뉴스 탐지
• 번역
• 주가 예측
• 얼굴 인식
• 인간 활동 인식
• 판매 가격 예측

AI 도구 학습 및 작업

선택할 수 있는 많은 AI 도구가 있지만 이들은 현재 사용 중인 가장 인기 있는 프레임워크 및 도구 중 일부입니다.

SciKit 학습

SciKit-Learn은 ML 라이브러리에서 가장 인기 있는 도구 중 하나입니다. 비감독 및 관리 계산과 함께 사용됩니다. SciKit은 풋내기에게 사용할 수 있는 훌륭한 도구입니다. 

TensorFlow

TensorFlow는 다양한 기계 학습 작업에 사용할 수 있지만 심층 신경망의 훈련 및 추론에 특히 유용합니다. 

파이토치

PyTorch는 Facebook에서 개발했습니다. 주로 자연어 처리 및 컴퓨터 비전과 같은 응용 프로그램에 사용됩니다. 

 

AI 코스 선택

AI 학습에 대해 단편적인 접근 방식을 취할 수 있지만 공식 과정을 선택하면 프로세스가 가속화되고 일부 구조가 제공됩니다. 질문이나 문제가 발생하면 클래스에서 책임, 피드백 및 리소스를 제공할 수 있습니다.

가장 잘 배우는 방법에 따라 자기주도형 MOOC , 정식 대학원 학위 프로그램 또는 부트캠프를 선택할 수 있습니다 . 

인턴쉽 신청

수업을 마치고 포트폴리오를 만든 후 인턴십에 지원하면 구직을 더 쉽게 할 수 있는 실제 경험을 얻을 수 있는 좋은 방법입니다. 인턴십 기회를 높이려면 다음을 수행할 수 있습니다.

• 인턴십을 찾고 있다는 것을 직업 및 개인 네트워크에 있는 사람들에게 알리십시오.
• 지역 모임 및 AI 해커톤 참석 
• 전문 네트워킹 계정을 최신 상태로 유지 
• 교과 과정에서 경력 자원을 활용하십시오. 
• 기술 면접 준비 

일자리

인턴십은 취업에 도움이 되는 경험과 전문적인 인맥을 제공해야 합니다. 인턴십을 마치면 당신이 개발한 연락처에 연락하여 영구적인 위치를 찾고 있음을 알립니다.

 

AI 인턴십의 가장 중요한 측면은 실제 문제를 해결할 수 있는 기회입니다. 장래의 고용주와 포트폴리오에 대해 논의할 때 구체적인 기여를 포함하여 인턴십 기간 동안 작업한 AI 프로젝트를 강조하십시오. 

 

스스로 AI를 배울 수 있습니까?

 

Python과 같은 프로그래밍 언어를 배우는 것보다 복잡하지만 스스로 AI를 배울 수 있습니다. YouTube 비디오 , 블로그 및 무료 온라인 과정을 포함하여 스스로 AI를 학습할 수 있는 많은 리소스가 있습니다.

 

AI에는 선형 함수, 선형 대수, 확률, 통계, 논리와 같은 고급 수학적 개념이 포함되어 있기 때문에 조직화된 과정의 일부로 학습하는 것이 더 쉬울 수 있습니다. 그러나 종합적인 학습 계획이 있고 헌신적이라면 스스로 학습할 수 있습니다.