Кога првпат одлучив да се пробие во АИ и машинско учење, се чувствував како да влегувам во лавиринт без мапа. Каде и да погледнав, постојат бескрајни туториали, блогови и bootcamps кои ветуваат успех во текот на ноќта. Но длабоко во себе се прашував: Дали ги учам вистинските работи? Или најлошото... Дали го губам моето време? Ги направив сите класични грешки: 
 
 
 
 
 Јас ги прогонував сјајните курсеви наместо да градам вистински проекти Скокнав во напредни теми пред да ги совладам основите Подценил сум колку навистина се важни вештините за распоредување Мислев дека знаењето на неколку алгоритми е доволно - и тоа не беше Ако можев да почнам од денес, знаејќи сè што знам сега, ќе го следам многу поостриот, безглупав пат. Оној кој гради вештини подготвени за работа, наместо да ве остават заглавени во бескраен "режим на учење". Во оваа статија, јас го поставувам токму како ќе го направам тоа. Клучните вештини на кои треба да се фокусирате, ресурсите кои всушност вредат вашето време и стапиците што треба да ги избегнете за да одите од почетник до готов за работа во АИ / МЛ што е можно побрзо. Ајде да потонеме. Чекор 1: Магистерски Python и основни библиотеки Нема Python, нема AI. Тоа е толку едноставно. Пред да размислите за моделите за машинско учење, треба да стекнете течност во Python и неговите основни библиотеки со податоци.Овие се секојдневните алатки на кои ќе се потпирате за чистење на податоците, изградба на модели и визуелизација на резултатите. Прескокнете го овој чекор и ќе се поставите за неуспех. Key Topics: 
 
 
 
 
 
 
 Вовед во Python – синтаксис, функции, кругови и OOP Напредна Python - AI-специфични Python концепти scikit-learn — имплементација на ML алгоритми NumPy - Нумерички компјутери и низа Matplotlib & Seaborn — Визуелизација на податоци Панди - манипулација со податоци и анализа Влезете во Python Напреден Python Скит-учење Број Matplotlib и Seaborn Панда Resources: 
 
 
 Курсот за Python на CS50 - почетник-пријателски вовед Прирачник за Python за наука за податоци - Фокусирање на примероци за користење на AI / ML Курс за Python CS50 Python за податоци науката прирачник • 3-4 недели Timeline Чекор 2: Изградба на рок солидна математичка фондација Повеќето почетници го прескокнуваат овој чекор. Голема грешка Без линеарна алгебра, веројатност и калкулација, нема да разберете што вашите модели всушност прават. Key Topics: 
 
 
 
 Линеарна алгебра – матрици, сопствени вредности и векторски простори. Веројатност и статистика — Бајезиско размислување, дистрибуции, тестирање на хипотеза. Калкулација – деривати, интеграли, градиенти, оптимизација Линеарна алгебра Веројатност и статистика пресметка Resources: 
 
 
 
 Суштината на линеарната алгебра (3Blue1Brown) — Најдобро визуелно објаснување Khan Academy — Multivariable Calculus — Gradients & оптимизација Вовед во веројатност (MIT) – опфаќа веројатност суштини Суштината на линеарната алгебра (3Blue1Brown) Кан академија - Мултивариален пресметка Вовед во веројатност (MIT) 4-6 недели Timeline: Чекор 3: Научете ги основите на машинското учење Овој дел е тежок. Но, тоа е пресвртната точка каде што престанувате да бидете почетник. Мастеринг на основите, и ќе почнете да размислувате како вистински AI / ML инженер - рано откривање на проблемите, брзо поправање на моделите и градење на интуицијата потребна за реалниот свет проекти. Не пропуштајте го овој чекор. Key Topics: 
 
 
 
 Надгледувано vs. ненадгледувано учење Зајакнување на учењето Длабоко учење Надгледувано vs. ненадгледувано учење Зајакнување на учењето Длабоко учење Resources: 
 
 
 
 
 Google ML Crash Course – Брзо воведување во ML Сто страници МЛ книга – Концизни, практични увид Awesome AI/ML Resources – Збирка на најдобри бесплатни ресурси Машинско учење од Ендрју Нг - Оди на основниот курс Google ML Crash курсот Книга со стотина страници Неверојатни AI / ML ресурси Машинско учење од Ендрју Нг 6 – 8 недели Timeline: Чекор 4: Ставете ги рацете валкани со проекти Теоријата не ве ангажира, проектите го прават тоа. Изградете вистински AI/ML апликации – дури и мали. Заборавете на бескрајните упатства. Вие учат со испорака, со правење грешки, и со дознавање на работите на патот. Key Topics: 
 
 
 
 
 Hands-On ML со Scikit-Learn, Keras и TensorFlow – Практичен водич за ML Практично длабоко учење за кодери - Практичен курс за длабоко учење Структурирани МЛ проекти – Научете како да ги структурирате и имплементирате моделите Изградете свој GPT – Изградете мал модел сличен на GPT Hands-On ML со Scikit-Learn, Keras и TensorFlow Практично длабоко учење за кодери Структурирани МЛ проекти Изградба на сопствен GPT Постојано Timeline: Чекор 5: Научете за MLOps Моделите за обука се само почеток. MLOps ве учи како да ги распоредите, следите и одржувате моделите во реалниот свет - на скала. Ова се вештините кои ги одвојуваат хобиите од професионалците - и оние за кои компаниите всушност плаќаат. Key Topics: 
 
 
 
 Вовед во MLOps - Основи на MLOps Full Stack Длабоко учење - Целосно распоредување на ML Три нивоа на ML софтвер – најдобри практики за производство ML Влезете во MLOPS Потполно длабоко учење Три нивоа на ML софтвер 3-4 недели Timeline: Чекор 6: Специјализирање Откако ќе ги дознаете основните работи, . Време е да одиме длабоко Изберете фокус - НЛП, Трансформери, Компјутерска визија - и го совладате. Специјализацијата ве претвора од "пристоен кандидат" во "мора да ангажирате талент". Key Topics: 
 
 
 
 
 
 Компјутерска визија – AI базирана на слики Длабоко учење - Напредни невронски мрежи Обработка на природен јазик – текстови базирани на АИ Трансформери – архитектурата зад ChatGPT Зајакнување на учењето - AI за донесување одлуки Компјутерска визија Длабоко учење Природна обработка на јазикот Трансформатори Зајакнување на учењето Постојано Timeline: Чекор 7: Држете се напред AI се движи брзо. Блескајте, и ќе бидете застарени. За да останете на врвот, . следат врвни истражувања и креаторите го обликуваат полето Ова е како да ги задржите вашите вештини релевантни и вашиот профил конкурентен. Key Topics: 
 
 
 ArXiv – Најдоброто место за наоѓање на истражувачки документи за АИ Open AI Key Papers во Deep RL - Колекција на мора да се прочита статии од OpenAI Архива Отворете AI клучни документи во Deep RL Key Creators: 
 
 
 
 
 
 
 
 Пол Јустин Паоло Перон Максим Лабон Златните грејки Дејвид Бенедикт Себастијан Рачка Мариам Миради, д-р Пол Јустин Паоло Перон Максим Лабон Златните грејки Дејвид Бенедикт Себастијан Рачка Мариам Миради, д-р Постојано Timeline: Чекор 8: Подгответе се за интервју за работа . Интервјуто prep не е опционално Треба да бидете во можност да објасните модели, да ги дебитирате во живо и да дизајнирате системи за АИ / МЛ од нула. Нема прекини тука - подготвеноста ја прави разликата. Key Topics: 
 
 
 Вовед во интервјуа за ML - заеднички прашања за интервјуа за ML Дизајн на ML системи - Системски дизајн за AI Влезете во ML Интервјуа Дизајн на ML системи 4-6 недели Timeline: Заклучок Ми требаа години на проба и грешка за да го прекинам бучавата и да дознаам што навистина е важно во АИ / МЛ. Не мора да го трошите тоа време. . Следете ја оваа патека и ќе одите од целосен почетник до готов за работа АИ / МЛ инженер побрзо, попаметно и посилно од речиси секој кој се обидува да го "измисли" на свој. Нема флуф. Нема прекини. Само вистински вештини за кои компаниите плаќаат. Внесете се во работата, останете непоколебливи и ќе бидете подготвени за сè што ќе ви дојде на пат. Се гледаме на другата страна. Сакате да слушате од мене почесто? Контактирајте со мене на LinkedIn! ! Контактирајте со мене на LinkedIn Контактирајте со мене на LinkedIn Споделување Активни увид, совети и ажурирања кои ќе ви помогнат да избегнете скапи грешки и да останете напред во светот на АИ. секојдневно Дали сте технолошки професионалец кој сака да ја зголеми својата публика преку пишување? Не пропуштајте го нашиот билтен! Не пропуштајте го нашиот билтен! е полн со акционални стратегии за пишување и градење на публика кои помогнаа на стотици професионалци да се издвојат и да го забрзаат нивниот раст. The Tech Audience Accelerator Техничкото забрзување на публиката

The is an opinion piece based on the author’s POV and does not necessarily reflect the views of HackerNoon.

Walkthroughs, tutorials, guides, and tips. This story will teach you how to do something new or how to do something better.

This story will praise and/or roast a product, company, service, game, or anything else people like to review on the Internet.

👉 Join The Tech Audience Accelerator 👈

Read My Stories

Ова аудио е произведено на оригиналниот јазик на приказната!

Од почетник до AI / ML Pro во 2025 година: чекор по чекор картата што ве ангажира

About Author

КОМЕНТАРИ

ВИСЕТЕ ТАГОВИ

ОВОЈ СТАТИЈА БЕШЕ ПРЕТСТАВЕН ВО

Related Stories

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps