Quando ho deciso per la prima volta di entrare in AI e machine learning, mi è sembrato come entrare in un labirinto senza una mappa. Ovunque mi guardi, ci sono infiniti tutorial, post sul blog e bootcamp che promettono successo durante la notte. Ma in fondo mi sono sempre chiesto: Sto imparando le cose giuste? O peggio... Sto sprecando il mio tempo? Ho commesso tutti gli errori classici: 
 
 
 
 
 Ho inseguito corsi brillanti invece di costruire progetti reali Ho saltato in argomenti avanzati prima di padroneggiare i fondamenti Ho sottovalutato quanto siano importanti le competenze di distribuzione Ho pensato che conoscere alcuni algoritmi fosse sufficiente - e non era Se potessi ricominciare oggi, sapendo tutto quello che so ora, seguerei un percorso molto più nitido e senza senso. Una che costruisce competenze pronte al lavoro invece di lasciarti intrappolato in un infinito “modo di apprendimento”. In questo articolo, sto descrivendo esattamente come lo farò. Le competenze chiave su cui concentrarsi, le risorse che valgono davvero il tuo tempo e le trappole da evitare per passare dal principiante al pronto lavoro in AI/ML il più velocemente possibile. Andiamo a immergersi. Passo 1: Master Python e librerie di base No Python, no AI. È così semplice. Prima di pensare ai modelli di Machine Learning, è necessario acquisire fluidità in Python e nelle sue librerie di dati di base.Questi sono gli strumenti quotidiani su cui ti affiderai per pulire i dati, costruire modelli e visualizzare i risultati. Salta questo passo e ti stai impostando per il fallimento. Key Topics: 
 
 
 
 
 
 
 Introduzione a Python: sintesi, funzioni, loop e OOP Python avanzato - concetti Python specifici per l'IA Scikit-learn - Implementazione di algoritmi ML NumPy - Computazione Numerica e Array Matplotlib & Seaborn – Visualizzazione dei dati Pandas - Manipolazione e analisi dei dati Introduzione a Python Python avanzato Scuola-apprendimento Numero di Matplotlib & Seaborn Panda Resources: 
 
 
 Corso di Python CS50 - Introduzione amichevole per principianti Python for Data Science Handbook – Focus su casi di utilizzo AI/ML Corso di Python CS50 Python per la scienza dei dati • 3-4 settimane Timeline Passo 2: Costruire una Fondazione di Matematica Rock-Solid La maggior parte dei principianti salta questo passo. Un grande errore. Senza algebra lineare, probabilità e calcolo, non capirai cosa stanno realmente facendo i tuoi modelli. sarai bloccato copiando tutorial invece di creare soluzioni reali, incapace di regolare, debuggere o fidarti del tuo lavoro. Key Topics: 
 
 
 
 Algebra lineare: matrici, valori propri e spazi vettoriali. Probabilità e Statistica - Pensiero bayesiano, distribuzioni, test di ipotesi. Calcolo - derivati, integrali, gradienti e ottimizzazione. Algebra lineare Probabilità e statistiche Il calcolo Resources: 
 
 
 
 Essenza dell'Algebra Lineare (3Blue1Brown) - Miglior spiegazione visiva Khan Academy - Calcolo multivariato - Gradienti e ottimizzazione Introduzione alla probabilità (MIT) – copre le probabilità essenziali Essenza dell'Algebra Lineare (3Blue1Brown) Khan Academy - Calcolo multivariato Introduzione alla Probabilità (MIT) 4-6 settimane Timeline: Passo 3: Imparare le basi dell'apprendimento automatico Questa parte è dura. Ma è il punto di svolta in cui smetti di essere un principiante. Maestro dei fondamenti, e si inizierà a pensare come un vero ingegnere AI / ML - individuare i problemi in anticipo, risolvere i modelli rapidamente, e costruire l'intuizione necessaria per i progetti del mondo reale. Non saltare questo passo. Key Topics: 
 
 
 
 L’apprendimento supervisionato vs. non supervisionato Il rafforzamento dell’apprendimento Apprendimento profondo L’apprendimento supervisionato vs. non supervisionato Il rafforzamento dell’apprendimento Apprendimento profondo Resources: 
 
 
 
 
 Google ML Crash Course – Rapida introduzione alla ML Il libro ML di centinaia di pagine – informazioni concise e pratiche Awesome AI/ML Resources – Raccolta delle migliori risorse gratuite Machine Learning di Andrew Ng - Il corso di Go-to Foundation Corso di crash di Google ML Il libro di 100 pagine ML Ottime risorse AI/ML Machine Learning di Andrew Ng 6-8 settimane Timeline: Passo 4: Metti le mani sporche con i progetti La teoria non ti assume, i progetti lo fanno. Costruisci app AI/ML reali, anche quelle più piccole. Dimenticate gli infiniti tutorial: imparate navigando, commettendo errori e scoprendo le cose lungo il percorso. Key Topics: 
 
 
 
 
 Hands-On ML con Scikit-Learn, Keras e TensorFlow - Guida pratica per ML Apprendimento profondo pratico per codificatori - corso di apprendimento profondo pratico Progetti ML strutturati - Imparare a strutturare e implementare modelli Costruisci il tuo GPT - Costruisci un modello simile a GPT su piccola scala Hands-On ML con Scikit-Learn, Keras e TensorFlow L’apprendimento profondo per i codifici Progetti strutturati ML Costruisci il tuo GPT in corso Timeline: Passo 5: Imparare su MLOps I modelli di formazione sono solo l’inizio. MLOps ti insegna come implementare, monitorare e mantenere i modelli nel mondo reale - su scala. Queste sono le competenze che separano gli hobbyisti dai professionisti - e quelle per le quali le aziende pagano effettivamente. Key Topics: 
 
 
 
 Introduzione ai MLOps - Fondamenti dei MLOps Full Stack Deep Learning - Implementazione ML a ciclo completo Tre livelli di software ML - Le migliori pratiche per la produzione di ML Introduzione a MLOPS Full Stack di Deep Learning Tre livelli di software ML 3-4 settimane Timeline: Passo 6: Specializzazione Una volta che hai messo le basi, . È tempo di andare in profondità Scegli un focus - NLP, Transformers, Computer Vision - e padroneggiarlo. La specializzazione ti trasforma da “candidato decente” a “talento da affittare”. Key Topics: 
 
 
 
 
 
 Computer Vision – AI basata sull’immagine Deep Learning – reti neurali avanzate Processing del linguaggio naturale – AI basata sul testo Transformers – l’architettura dietro ChatGPT Apprendimento di rafforzamento – AI decision-making Visione computerizzata Apprendimento profondo Trattamento del linguaggio naturale Trasformatori Il rafforzamento dell’apprendimento in corso Timeline: Passo 7: rimanere in piedi AI si muove velocemente. Blicca, e sarai obsoleto. Per rimanere in cima, . Seguire la ricerca all'avanguardia e i creatori che modellano il campo Questo è il modo in cui mantenete le vostre competenze rilevanti e il vostro profilo competitivo. Key Topics: 
 
 
 ArXiv – Il posto migliore per trovare i documenti di ricerca AI Open AI Key Papers in Deep RL - Una raccolta curata di articoli da leggere da OpenAI archivio Aprire i documenti chiave AI in Deep RL Key Creators: 
 
 
 
 
 
 
 
 Paolo Giusto Paolo Perrone di Maxime Labonne Aurora Grigio di Damien Benveniste di Sebastian Ratschka di Maryam Miradi, PhD Paolo Giusto Paolo Perrone di Maxime Labonne Aurora Grigio di Damien Benveniste di Sebastian Ratschka di Maryam Miradi, PhD in corso Timeline: Passo 8: Preparati per l'intervista di lavoro . Intervista prep non è facoltativo Devi essere in grado di spiegare i modelli, debugliarli dal vivo e progettare i sistemi AI/ML da zero.Se non puoi dimostrarlo durante un colloquio, aspettati di sentire "Ritorneremo a te". Non ci sono scorciatoie qui - essere preparati fa tutta la differenza. Key Topics: 
 
 
 Introduzione alle interviste ML - Domande comuni alle interviste ML Progettazione di sistemi ML - Progettazione di sistemi per l'IA Introduzione alle interviste ML Progettazione di sistemi ML 4-6 settimane Timeline: Conclusione Ci sono voluti anni di prove ed errori per tagliare il rumore e capire cosa conta veramente in AI/ML. Non devi sprecare quel tempo. . Segui questa roadmap e passerai dal principiante totale all'ingegnere AI/ML pronto al lavoro, più veloce, più intelligente e più forte di quasi chiunque cerchi di "imparare" da solo. No fluff, no shortcuts, solo competenze reali per le quali le aziende pagano. Mettete il lavoro, rimanete implacabili, e sarete pronti per qualsiasi cosa arrivi. Ci vediamo dall’altra parte. Vuoi sentire di me più spesso? Contattaci su LinkedIn! ! Contattaci su LinkedIn Contattaci su LinkedIn Io condivido informazioni, suggerimenti e aggiornamenti fattibili per aiutarti a evitare errori costosi e a rimanere all'avanguardia nel mondo dell'IA. quotidiano Sei un professionista della tecnologia che cerca di crescere il tuo pubblico attraverso la scrittura? Non perdetevi la nostra newsletter! Non perdetevi la nostra newsletter! è ricco di copywriting e strategie di costruzione di pubblico che hanno aiutato centinaia di professionisti a distinguersi e accelerare la loro crescita. Acceleratore di pubblico tecnico Acceleratore di pubblico tecnico

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