Galerie de cartes mentales Comment maîtriser la méthode AI
Il s'agit d'une carte d'esprit de l'apprentissage artificielle détaillé (IA).
Modifié à 2025-02-17 21:59:35Il s'agit d'une carte mentale sur les anévrismes intracrâniens, avec le contenu principal, notamment: le congé, l'évaluation d'admission, les mesures infirmières, les mesures de traitement, les examens auxiliaires, les manifestations cliniques et les définitions.
Il s'agit d'une carte mentale sur l'entretien de comptabilité des coûts, le principal contenu comprend: 5. Liste des questions d'entrevue recommandées, 4. Compétences de base pour améliorer le taux de réussite, 3. Questions professionnelles, 2. Questions et réponses de simulation de scénarios, 1. Questions et réponses de capacité professionnelle.
Il s'agit d'une carte mentale sur les méthodes de recherche de la littérature, et son contenu principal comprend: 5. Méthode complète, 4. Méthode de traçabilité, 3. Méthode de vérification des points, 2. Méthode de recherche inversée, 1. Méthode de recherche durable.
Il s'agit d'une carte mentale sur les anévrismes intracrâniens, avec le contenu principal, notamment: le congé, l'évaluation d'admission, les mesures infirmières, les mesures de traitement, les examens auxiliaires, les manifestations cliniques et les définitions.
Il s'agit d'une carte mentale sur l'entretien de comptabilité des coûts, le principal contenu comprend: 5. Liste des questions d'entrevue recommandées, 4. Compétences de base pour améliorer le taux de réussite, 3. Questions professionnelles, 2. Questions et réponses de simulation de scénarios, 1. Questions et réponses de capacité professionnelle.
Il s'agit d'une carte mentale sur les méthodes de recherche de la littérature, et son contenu principal comprend: 5. Méthode complète, 4. Méthode de traçabilité, 3. Méthode de vérification des points, 2. Méthode de recherche inversée, 1. Méthode de recherche durable.
Comment maîtriser la méthode AI
Apprenez les connaissances de base
Comprendre les concepts de base de l'IA
Comprendre la définition et l'histoire de l'intelligence artificielle
Recherchez les principales branches de l'IA, comme l'apprentissage automatique, l'apprentissage en profondeur, le traitement du langage naturel, etc.
Maître les bases des mathématiques
Master Algèbre linéaire, calcul, théorie des probabilités et statistiques
Comprendre la théorie du calcul et de l'optimisation
Apprenez les langages de programmation
Familier avec Python et comprendre des bibliothèques couramment utilisées telles que Numpy, Pandas et Matplotlib
Maîtrisez la structure de données et la fondation d'algorithme
Expérience de fonctionnement pratique
Utilisation d'outils et de plateformes de développement d'IA
Apprenez à utiliser des cadres d'apprentissage en profondeur tels que TensorFlow, Pytorch, etc.
Master AI Services à partir de plates-formes de services cloud telles que AWS, Google Cloud ou Azure
Participer à la pratique du projet
Rejoignez un projet open source, contribuez du code ou de la documentation
Travailler avec l'équipe pour réaliser des projets d'IA réels
Construire un projet personnel
Concevoir et implémenter une petite application d'IA
Méthodes pour résoudre des problèmes pratiques grâce à l'apprentissage du projet
Algorithmes classiques
Régression linéaire maître, régression logistique, arbre de décision, SVM, KNN et autres algorithmes
Étude théorique
Des concepts de base tels que l'apprentissage supervisé l'apprentissage, l'apprentissage non supervisé, l'apprentissage du renforcement, etc.
Recherche approfondie sur les connaissances du domaine
Lire la littérature et les livres professionnels
Documents classiques et derniers dans le domaine de l'IA
Lire des livres et manuels professionnels liés à l'IA
Participer aux cours et séminaires professionnels
Inscrivez-vous à des cours en ligne tels que les cours d'IA sur Coursera, EDX
Participer à des conférences académiques et des séminaires et communiquer avec des experts
Suivre les dernières tendances technologiques
Abonnez-vous aux nouvelles et blogs Tech liés à l'IA
Suivez les récits de médias sociaux des leaders de l'industrie et des institutions de recherche
Réseau neuronal
Comprendre les réseaux de neurones à l'extérieur, les réseaux de neurones convolutionnels (CNN), les réseaux de neurones récurrents (RNN), etc.
cadre
Apprenez TensorFlow ou Pytorch pour maîtriser la construction, la formation et l'évaluation du modèle
Cultiver la pensée critique
Analyser et évaluer les modèles d'IA
Apprenez à évaluer les performances et les limites des modèles d'IA
Comprendre le parti pris et l'équité du modèle
Explorer les problèmes éthiques et juridiques de l'IA
Étudiez l'éthique de l'application de l'IA dans différents domaines
Comprendre les lois, les réglementations et les normes liées à l'IA
Nettoyage des données
Apprenez à gérer les valeurs manquantes, les valeurs aberrantes, etc.
Maître la technologie de la sélection des fonctionnalités, de la réduction de la dimensionnalité, etc.
Développer une compétence interdisciplinaire
Combiner la connaissance d'autres disciplines
Apprendre la psychologie et les sciences cognitives pour comprendre l'intelligence humaine
Analyser l'impact social de l'IA en combinaison avec des disciplines telles que l'économie et la sociologie
Lire des articles et concentrez-vous sur les conférences supérieures telles que les neirips et ICML
Apprenez les derniers cours via Coursera, EDX et d'autres plateformes
Développer des compétences d'innovation et de résolution de problèmes
Apprenez la pensée du design et les approches innovantes
Entraînez-vous à utiliser l'IA pour résoudre des problèmes interdisciplinaires
Livres: "Ian Goodfellow", "Machine Learning" (Personal Warnington)
Cours: cours d'apprentissage automatique d'Andrew Ng, Fast.Ai's Deep Learning Course
Établir un réseau professionnel
Participer à la communauté et aux forums
Rejoignez LinkedIn, GitHub et d'autres réseaux sociaux professionnels
Participer à des discussions sur le forum technique telles que Stack Overflow, Reddit et autres
Maître git
Familier avec AWS, Google Cloud et d'autres plateformes
Établir des liens de l'industrie
Participer à des conférences et des ateliers de l'industrie
Connecter et échanger des expériences avec des experts de l'industrie
Apprentissage continu et adaptation
Suivi des tendances de développement de la technologie
Lisez régulièrement des rapports de tendance technique et des articles d'analyse
Concentrez-vous sur les technologies émergentes et les instructions de recherche
Apprenez à collaborer dans une équipe
S'adapter aux besoins changeants des compétences
Apprenez de nouveaux langages et outils de programmation
Évaluer et mettre à jour régulièrement les ensembles de compétences personnelles
Développer la pensée logique et les compétences de résolution de problèmes
Participer aux forums de l'IA, Meetup et communiquer avec les pairs
Partagez votre expérience d'apprentissage via un blog ou un discours
Considérez la planification de carrière
Déterminer les objectifs de carrière
Analyser les intérêts personnels et les demandes du marché
Fixez des objectifs de développement de carrière à court et à long terme
Préparer le matériel de développement de carrière
Produire des CV professionnels et des portefeuilles
Compétences pour se préparer aux entretiens et au développement de carrière
Choisissez des domaines d'intérêt, tels que la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel, etc.
Élargir les chemins de carrière
Explorez différents cheminements de carrière dans le domaine de l'IA
Envisagez de démarrer une entreprise ou de rejoindre une startup comme cheminement de carrière