Verstehen Sie die Definition und Geschichte der künstlichen Intelligenz

Erforschen Sie die Hauptzweige der KI, wie z. B. maschinelles Lernen, tiefes Lernen, Verarbeitung natürlicher Sprache usw.

Lineare Algebra, Kalkül, Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik

Das Verständnis der Kalkül und der Optimierungstheorie

Mit Python vertraut und häufig verwendete Bibliotheken wie Numpy, Pandas und Matplotlib verstehen

Beherrschen Sie die Datenstruktur und die Algorithmusstiftung

Lernen Sie, Deep -Lern -Frameworks wie Tensorflow, Pytorch usw. zu verwenden.

Master AI -Dienste von Cloud -Service -Plattformen wie AWS, Google Cloud oder Azure

Schließen Sie sich einem Open -Source -Projekt bei, beitragen Sie Code oder Dokumentation bei

Arbeiten Sie mit dem Team zusammen, um die tatsächlichen KI -Projekte abzuschließen

Entwerfen und implementieren Sie eine kleine KI -Anwendung

Methoden zur Lösung praktischer Probleme durch Projektlernen

Master Lineare Regression, logistische Regression, Entscheidungsbaum, SVM, KNN und andere Algorithmen

Grundlegende Konzepte wie das Lernen überwacht das Lernen, unbeaufsichtigtes Lernen, Verstärkungslernen usw.

Klassische und neueste Papiere im Bereich der KI

Lesen Sie professionelle Bücher und Lehrbücher zur KI

Registrieren Sie sich für Online -Kurse wie KI -Kurse zu Coursera, EDX

Nehmen Sie an akademischen Konferenzen und Seminaren teil und kommunizieren mit Experten

Abonnieren Sie KI-bezogene Tech-Nachrichten und Blogs

Befolgen Sie die Social -Media -Konten von Branchenführern und Forschungsinstitutionen

Nervennetzwerke verstehen, Feedforward -Netzwerke, Faltungsnetzwerke (CNN), wiederkehrende neuronale Netzwerke (RNN) usw.

Tensorflow oder Pytorch lernen, um Modellkonstruktion, Schulung und Bewertung zu meistern

Erfahren Sie, wie Sie die Leistung und Einschränkungen von KI -Modellen bewerten können

Verstehen Sie die Verzerrung und Fairness des Modells

Studieren Sie die Anwendungsethik von KI in verschiedenen Bereichen

Gesetze, Vorschriften und Standards im Zusammenhang mit KI verstehen

Lernen Sie, mit fehlenden Werten, Ausreißern usw. umzugehen.

Beherrschen Sie die Technologie der Merkmalsauswahl, Dimensionalitätsreduzierung usw.

Lernen Sie Psychologie und kognitive Wissenschaft, um die menschliche Intelligenz zu verstehen

Analysieren Sie die sozialen Auswirkungen von KI in Kombination mit Disziplinen wie Wirtschaft und Soziologie

Lesen Sie Papiere und konzentrieren Sie sich auf Top -Konferenzen wie Neurips und ICML

Erfahren Sie die neuesten Kurse über Coursera, EDX und andere Plattformen

Lernen Sie Designdenken und innovative Ansätze

Üben Sie die Verwendung von KI, um interdisziplinäre Probleme zu lösen

Bücher: "Ian Goodfellow", "persönliches maschinelles Lernen" (Personal Warnington)

Kurse: Andrew Ngs maschinelles Lernkurs, Fast.ais Deep Learning Course

Treten Sie LinkedIn, Github und anderen professionellen sozialen Netzwerken bei

Nehmen Sie an Diskussionen des technischen Forums wie Stack Overflow, Reddit und anderen teil

Meister Git

Mit AWS, Google Cloud und anderen Plattformen vertraut

Nehmen Sie an Branchenkonferenzen und Workshops teil

Verbinden und austauschen Sie Erfahrungen mit Experten in der Branche

Lesen Sie regelmäßig technische Trendberichte und Analyseartikel

Konzentrieren Sie sich auf neue Technologien und Forschungsrichtungen

Lernen Sie, in einem Team zusammenzuarbeiten

Erfahren Sie neue Programmiersprachen und Tools

Bewerten und aktualisieren Sie regelmäßig persönliche Fähigkeiten Sets

Entwickeln Sie logisches Denken und Problemlösungsfähigkeiten

Nehmen Sie an AI -Foren teil, Meetup und kommunizieren Sie mit Gleichaltrigen

Teilen Sie Ihre Lernerfahrung über einen Blog oder eine Rede

Analysieren Sie persönliche Interessen und Marktanforderungen

Setzen Sie kurzfristige und langfristige Karriereentwicklungsziele

Professionelle Lebensläufe und Portfolios produzieren

Fähigkeiten zur Vorbereitung auf Interviews und Karriereentwicklung

Wählen Sie Interessensbereiche wie Computer Vision, natürliche Sprachverarbeitung usw.

Erforschen Sie verschiedene Karrierewege im Bereich der KI

Erwägen Sie, ein Unternehmen zu gründen oder ein Startup als Karriereweg beizutragen