Када сам први пут одлучио да се пробијем у АИ и машинско учење, осећао сам се као да сам ушао у лавиринт без мапе. Svuda gde sam gledao, bilo je beskonačnih tutoriala, blog postova i bootcampova koji su obećavali uspeh preko noći. Ali duboko u sebi, nastavio sam da se pitam: Da li učim prave stvari? Ili najgore... Da li gubim vreme? Ја сам направио све класичне грешке: 
 
 
 
 
 Pratio sam sjajne kurseve umesto da gradim stvarne projekte Скочио сам у напредне теме пре него што сам савладао основе Potcenio sam koliko su važne veštine u sprovođenju Мислио сам да је познавање неколико алгоритама довољно - и није било Да бих могао да почнем од данас, знајући све што знам сада, пратио бих много оштрији, без глупости пут. Онај који гради вештине спремне за посао уместо да вас заглави у бескрајном "реду учења". У овом чланку, постављам тачно како бих то урадио. Кључне вештине на које се треба усредсредити, ресурси који су заиста вредни вашег времена и замке које треба избегавати да бисте ишли од почетника до спремног за посао у АИ / МЛ што је брже могуће. Hajde da uđemo. Корак 1: Мастер Питон и основне библиотеке Nema Pythona, nema AI. To je tako jednostavno. Пре него што чак и размислите о моделима машинског учења, потребно је да стекнете флуид у Питону и његовим кључним библиотекама података. Preskočite ovaj korak i postavljate se za neuspeh. Key Topics: 
 
 
 
 
 
 
 Увод у Пајтон - Синтакса, функције, петље и ООП Напредни Питхон - АИ-специфични Питхон концепти scikit-learn — Имплементација МЛ алгоритама NumPy – Numerical Computing and Array – Бројно израчунавање и матрице Matplotlib & Seaborn — Vizualizovanje podataka Панде - манипулација подацима и анализа Uvod u Python Напредни Python Учитељски Број Руте у Matplotlib & Seaborn Панда Resources: 
 
 
 CS50's Python Course - почетник-пријатељски увод Пхитон за приручник за науку о подацима - Фокуси на случајеве коришћења АИ / МЛ CS50 Python курс Python за науку о подацима : 3 - 4 недеље Timeline Корак 2: Изградите рок солидну математичку фондацију Већина почетника прескочи овај корак. Велика грешка Без линеарне алгебре, вероватноће и калкулације, нећете разумети шта ваши модели заправо раде. Key Topics: 
 
 
 
 Линеарна алгебра - матрице, сопствене вредности и векторски простори. Вероватноћа и статистика — Бајезијско размишљање, дистрибуције, тестирање хипотезе. Рачун - деривати, интеграли, градијенти, оптимизација Линеарна алгебра Вероватноћа и статистика Рачунање Resources: 
 
 
 
 Суштина линеарне алгебре (3Blue1Brown) — Најбоље визуелно објашњење Khan Academy — Multivariable Calculus — Gradients & optimizacija Увод у вероватноћу (МИТ) – покрива основне вероватноће Суштина линеарне алгебре (3Blue1Brown) Khan akademija - Multivariable Calculus Uvod u verovatnoću (MIT) 4-6 недеља Timeline: Корак 3: Научите основе машинског учења Ovaj deo je težak. Али то је прекретница у којој престајете да будете почетник. Савладајте основе, а ви ћете почети да размишљате као прави АИ / МЛ инжењер - рано откривање проблема, брзо поправљање модела и изградњу интуиције потребне за реалне пројекте. Nemojte preskočiti ovaj korak. Key Topics: 
 
 
 
 Надгледано vs. ненадгледано учење Ојачано учење Дубоко учење Надгледано vs. ненадгледано учење Ојачано учење Дубоко учење Resources: 
 
 
 
 
 Google ML Crash Course — Брзо увод у ML The Hundred-Page ML Book — Концизна, практична увид Авесоме АИ/МЛ Ресоурцес — Збирка најбољих бесплатних ресурса Машинско учење од стране Ендрјуе Нг - Полазак на темељни курс Google ML Crash Курс Књига о стотинама страница МЛ Одлични АИ / МЛ ресурси Машинско учење од Ендру Нг 6-8 недеља Timeline: Корак 4: Узмите руке прљаве са пројектима Теорија вас не запошљава.Пројекти раде. Изградите стварне АИ / МЛ апликације - чак и мале. Заборавите бескрајне туторијале. учите бродом, грешкама и проналажењем ствари на путу. Key Topics: 
 
 
 
 
 Hands-On ML sa Scikit-Learn, Keras i TensorFlow – Praktičan vodič za ML Практично дубоко учење за кодера - Практични курс дубоког учења Структурирани МЛ пројекти - Научите да структурирате и распоредите моделе Изградите сопствени ГПТ - Изградите модел сличан малом ГПТ-у Hands-On ML sa Scikit-Learn, Keras i TensorFlow Практично дубоко учење за кодера Strukturisani ML projekti Изградите сопствени ГПТ U toku Timeline: Корак 5: Научите о МЛОП-у Модели обуке су само почетак. МЛОпс вас учи како да распоредите, пратите и одржавате моделе у стварном свету - на скали. То су вештине које одвајају хобије од професионалаца - и за које компаније заправо плаћају. Key Topics: 
 
 
 
 Увод у МЛОпс - Основи МЛОпса Потпуно дубоко учење - Пулл Цицле МЛ распоређивање Три нивоа МЛ софтвера – најбоље праксе за производњу МЛ Uvod u MLOPS Full Stack Дубоко учење Три нивоа МЛ софтвера 3-4 недеље Timeline: Корак 6: Специјализација Кад сте сазнали основне ствари, . Време је да идемо дубоко Изаберите фокус - НЛП, трансформатори, компјутерска визија - и овладајте њиме. Специјализација вас претвара из "пристојног кандидата" у "неопходан таленат". Key Topics: 
 
 
 
 
 
 Компјутерска визија - АИ заснована на слици Дубоко учење - напредне неуронске мреже Prirodna obrada jezika – tekst-based AI Трансформери — Архитектура иза ЦхатГПТ Ојачано учење - доношење одлука АИ Рачунарска визија Дубоко учење Природна обрада језика Трансформатори Ојачано учење U toku Timeline: Корак 7: Држите се напред АИ се креће брзо. Блинк, и бићете застарели. Da bi ostala na vrhu, . пратите врхунска истраживања и креаторе који обликују поље На тај начин одржавате своје вештине релевантним и ваш профил конкурентним. Key Topics: 
 
 
 ArXiv — Најбоље место за проналажење истраживачких радова о АИ Отворени АИ кључни папири у дубоком РЛ-у – курирана збирка обавезно прочитаних радова из ОпенАИ-а Архива Отворите АИ кључне документе у дубоком РЛ-у Key Creators: 
 
 
 
 
 
 
 
 Паул Јустин Паоло Перроне Максим Лабоне Aurimas Gricunas Дамијан Беневисте Себастијан Рацхка Мариам Миради, др Паул Јустин Паоло Перроне Максим Лабоне Aurimas Gricunas Дамијан Беневисте Себастијан Рацхка Мариам Миради, др U toku Timeline: Корак 8: Припремите се за интервју за посао . Интервју преп није опционално Морате бити у стању да објасните моделе, дебугирате их уживо и дизајнирате АИ / МЛ системе од нуле.Ако то не можете демонстрирати током интервјуа, очекујте да чујете "вратак ћемо вам". Нема пречица овде - бити спреман чини сву разлику. Key Topics: 
 
 
 Увод у МЛ интервјуе - заједничка МЛ интервју питања Дизајн МЛ система - Системски дизајн за АИ Увод у МЛ интервјуе Дизајн МЛ система 4-6 недеља Timeline: Закључак Требало ми је година покушаја и грешака да прекинем буку и схватим шта је заиста важно у АИ / МЛ. Ne moraš da gubiš to vreme. . Пратите ову путну мапу, а ви ћете ићи од потпуног почетника до спремног за посао АИ / МЛ инжењера брже, паметније и јаче од готово свакога ко покушава да "измисли" самостално. Нема флуфф. Нема пречица. Само стварне вештине које компаније плаћају. Stavite se u posao, ostanite nemilosrdni, i bićete spremni za sve što vam dođe na put. Vidimo se na drugoj strani. Želite da čujete od mene češće? Kontaktirajte me na LinkedInu! ! Kontaktirajte me na Linkedin Kontaktirajte me na Linkedin Делим се Активни увид, савети и ажурирања који ће вам помоћи да избегнете скупе грешке и останете испред света АИ. Пратите ме овде: дневник Да ли сте технолошки професионалац који жели да расте своју публику кроз писање? Ne propustite moj newsletter! Ne propustite naš newsletter! је препуна акционих стратегија копирања и изградње публике које су помогле стотинама професионалаца да се издвоје и убрзају њихов раст. Технички акцелератор публике Технички акцелератор публике

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

Овај аудио је произведен на оригиналном језику приче!

Од почетника до АИ / МЛ Про у 2025: Корак по корак путопис који вас запошљава

About Author

КОМЕНТАРИ

ХАНГ ТАГС

ОВАЈ ЧЛАНАК ЈЕ ПРЕДСТАВЉЕН У

Related Stories

Building the Cloud Future: Sreedevi Velagala's Trek in AWS Architecture

Leadership Success Story: Srinath Muralinathan's Transformative Projects at Amazon

Building a website with React and Bulma

Scaling Web Testing with Automation: Srikanth Srinivas’s Digital Strategy Breakthrough

Building the Cloud Future: Sreedevi Velagala's Trek in AWS Architecture

Leadership Success Story: Srinath Muralinathan's Transformative Projects at Amazon

Building a website with React and Bulma

Scaling Web Testing with Automation: Srikanth Srinivas’s Digital Strategy Breakthrough

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps