Bild vom Autor
KI ist eines der beliebtesten Themen in der Technologiebranche. Wie die Datentechnik ist auch die KI-Technik aufgrund der steigenden Nachfrage nach KI-Produkten populär geworden.
Doch welche Instruments müssen Sie kennen, um KI-Ingenieur zu werden? Diese Liste, die KI-Instruments enthält, wird möglicherweise aufgrund der zunehmenden Popularität erweitert, aber Sie müssen auf dem Laufenden bleiben und sich Kenntnisse über diese Instruments aneignen.
In diesem Artikel werden wir diese Instruments gemeinsam erkunden, aber konzentrieren wir uns zunächst auf AI Engineering. Los geht‘s!
Was ist ein KI-Ingenieur?
Ein KI-Ingenieur ist eine Particular person, die KI-Systeme oder -Anwendungen erstellt, wartet und optimiert. Für solche Tätigkeiten sind Experten erforderlich, die Softwareentwicklung mit maschinellem Lernen integrieren, um intelligente Systeme zu entwickeln, die menschenähnliche Aufgaben ausführen sollen.
Sie entwerfen Vorhersagemodelle und entwickeln autonome Systeme, sodass ihr Wissen nicht nur theoretisches Wissen, sondern auch praktische Fähigkeiten umfasst, die auf reale Probleme angewendet werden können.
Dazu müssen sie natürlich wissen, wie man Systeme programmiert, was Programmierkenntnisse erfordert.
Programmierkenntnisse
Um als KI-Ingenieur erfolgreich zu sein, sind fundierte Programmierkenntnisse unabdingbar. Deshalb ist es wichtig, einige Schlüsselsprachen zu beherrschen.
Python
Python verfügt über dynamische Bibliotheken wie TensorFlow und PyTorch, die sich hervorragend für das Coaching von KI-Modellen eignen. Diese Bibliotheken werden von aktiven Communities auf dem neuesten Stand gehalten.
Diese hochrangige, universelle Programmierung, die Freiheit für schnelles Prototyping und schnelle Iteration der Codes bietet, macht Python zur ersten Wahl unter KI-Ingenieuren.
Hier sind zunächst die Die 30 wichtigsten Fragen und Antworten zu Python-Interviews.
R
Eine weitere wichtige Sprache ist R, insbesondere in der statistischen Analyse und Datenvisualisierung. Sie verfügt über starke Datenverarbeitungsfunktionen und wird in der Wissenschaft und Forschung verwendet. R ist ein Werkzeug für anspruchsvolle statistische Aufgaben und Grafikanforderungen.
Wenn es um die beste Programmiersprache für Knowledge Science geht, werden Sie wahrscheinlich viele Diskussionen zwischen R und Python erleben. Knowledge Science ist vielleicht ein anderes Feld. Um jedoch KI-Ingenieur zu werden, müssen Sie viele Aufgaben erledigen, die ein Knowledge Scientist erledigt.
Deshalb müssen Sie möglicherweise auch eine Antwort auf diese alte Debatte finden: Was ist besser, R oder Python? Um den Vergleich zu sehen, schauen Sie sich das an eins.
Java
Java wurde zum Erstellen großer Systeme und Anwendungen verwendet. Für KI-spezifische Aufgaben ist es nicht so beliebt, spielt aber eine wichtige Rolle bei der Bereitstellung von KI-Lösungen auf vorhandenen Unternehmenssystemen. Javas Leistungsfähigkeit und Skalierbarkeit machen es zu einer nützlichen Waffe für einen KI-Ingenieur.
SQL
Ohne SQL können Sie keine Datenbanken verwalten. Als KI-Ingenieur wird die Arbeit mit relationalen Datenbanken den größten Teil Ihrer Arbeit ausmachen, da dabei große Datensätze verarbeitet und bereinigt werden müssen.
Hier kommt SQL ins Spiel, das Ihnen hilft, diese Daten schnell zu extrahieren, zu bearbeiten und zu analysieren. Auf diese Weise erhalten Sie sauberes, ausgedünntes und strukturiertes Wissen, das Sie an Ihre Modelle weiterleiten können.
Hier ist der ultimative Leitfaden zu den SQL-Fragen Sie müssen sich vorbereiten.
Maschinelles Lernen
Bild vom Autor
Maschinelles Lernen könnte der Kern dieser Operation sein. Aber bevor Sie maschinelles Lernen lernen, müssen Sie sich mit Mathematik, Statistik und linearer Algebra auskennen.
Mathe
Das Verständnis von Methoden des maschinellen Lernens erfordert eine solide mathematische Grundlage. Wichtige Abschnitte behandeln Wahrscheinlichkeitstheorie und Infinitesimalrechnung. Während die Wahrscheinlichkeitstheorie Modelle wie Bayessche Netze verdeutlicht, unterstützt die Infinitesimalrechnung Optimierungsmethoden.
Kasse Das Eines, mit dem Sie Ihre Mathematikkenntnisse mit Python üben und mehr über in der Mathematik verwendete Codierungsbibliotheken erfahren können.
Statistiken
Statistiken sind für die Interpretation von Daten und die Überprüfung von Modellen unerlässlich. Hypothesentests, Regression und Verteilung bilden die Grundlagen einer statistischen Studie. Wenn Sie diese kennen, können Sie die Modellleistung beurteilen und datenbasierte Entscheidungen treffen.
Sie können mit dem Lernen beginnen von häufig verwendete statistische Exams in Knowledge Science oder grundlegende Arten statistischer Exams in Knowledge Science. Wie Sie wissen, sollten Sie die gleichen Konzepte sowohl in der Datenwissenschaft als auch in der KI-Technik kennen. Weitere statistische Artikel finden Sie unter Hier.
Lineare Algebra
Lineare Algebra ist die Sprache des maschinellen Lernens. Sie wird in Methoden angewendet, die Vektoren und Matrizen verwenden, die für die Datendarstellung und -transformation grundlegend sind.
Das Verständnis von Algorithmen wie PCA (Hauptkomponentenanalyse) und SVD (Singular Worth Decomposition) hängt von der Kenntnis zentraler Konzepte wie Matrixmultiplikation, Eigenwerten und Eigenvektoren ab.
Hier ist die beste Videoserie von 3Blue1Brown, in der Sie die lineare Algebra vollständig verstehen können.
Große Daten
KI-Lösungen basieren auf der KI-Szene, die von Large Knowledge unterstützt wird. Konkret geht es um die Terabyte an Daten, die jeden Tag generiert werden. Entwickler künstlicher Intelligenz müssen diese Daten angemessen und effektiv verarbeiten. Die folgenden Beispiele zeigen Large-Knowledge-Dienste.
Hadoop
Hadoop ist ein Open-Supply-Software program-Framework zum Speichern und Verarbeiten großer Datensätze in einem verteilten Dateisystem über mehrere Computerknoten hinweg. Es kann auf Tausenden von Servern ausgeführt werden und bietet lokale Rechen- und Speichermöglichkeiten. Damit ist es preferrred für das Coaching in großem Maßstab.
Diese Architektur verfügt über Funktionen, die eine effiziente Handhabung großer Datenmengen ermöglichen und dafür sorgen, dass sie zuverlässig und skalierbar ist.
Funke
Apache Spark ist ein schnelles und universelles Cluster-Computing-System für Large Knowledge. Es bietet Excessive-Stage-APIs in Java, Scala, Python und R sowie eine optimierte Engine, die allgemeine Ausführungsgraphen unterstützt. Vorteile sind:
- Gute Leistung
- Einfach zu bedienen (Spark)
- Kann riesige Datenmengen blitzschnell verarbeiten und ist mit verschiedenen Programmiersprachen kompatibel
Es ist eine mächtige Waffe in den Händen eines KI-Ingenieurs. Wenn Sie mehr über PySpark, eine Python-Apache-Spark-Schnittstelle, erfahren möchten, lesen Sie „Was ist PySpark?“.
NoSQL-Datenbanken
Sie sind für die Speicherung und Verarbeitung großer Mengen unstrukturierter Daten konzipiert und werden als NoSQL-Datenbanken bezeichnet, z. B. MongoDB oder Cassandra. Im Gegensatz zu herkömmlichen SQLs sind NoSQL-Datenbanken skalierbar und flexibel, sodass Sie Daten effizienter speichern und in komplexe Datenstrukturen für KI integrieren können.
Dies wiederum ermöglicht es KI-Ingenieuren, große Datensätze zu speichern und besser zu nutzen, was für die Erstellung leistungsfähiger Vorhersagemodelle (Maschinelles Lernen) und Entscheidungsfindung erforderlich ist, die eine schnelle Datenverarbeitungsgeschwindigkeit erfordert.
Wenn Sie mehr über Large Knowledge und seine Funktionsweise erfahren möchten, lesen Sie hier eins.
Cloud-Dienste
Es stehen viele Cloud-Dienste zur Verfügung, Sie sollten sich jedoch mit den am häufigsten verwendeten vertraut machen.
Amazon Internet Companies (AWS)
AWS bietet eine breite Palette von Cloud-Diensten, von Speicher über Serverkapazität bis hin zu Modellen für maschinelles Lernen. Zu den wichtigsten Diensten gehören:
- S3 (Einfacher Speicherdienst): Zur Speicherung großer Datensätze.
- EC2 (Elastic Compute Cloud): Für skalierbare Rechenressourcen.
Google Cloud Platform (GCP)
GCP ist auf KI und Large Knowledge zugeschnitten. Zu den wichtigsten Diensten gehören:
- BigQuery: Ein vollständig verwaltetes Knowledge Warehouse zur schnellen Ausführung von SQL-Abfragen unter Verwendung der Infrastruktur von Google.
- TensorFlow und AutoML: KI- und maschinelle Lerntools zum Erstellen und Bereitstellen von Modellen.
Microsoft Azure
Azure bietet mehrere Dienste für KI und Large Knowledge, darunter:
- Azure Blob-Speicher: Massiv skalierbarer Objektspeicher für praktisch unbegrenzte unstrukturierte Daten.
- Azure Machine Studying: Instruments zum Hosten verschiedener ML-Modelle, einschließlich Schnelltraining oder benutzerdefiniert codierter Modelle.
Praxis: Der Weg zum Meister
KI-Meisterschaft ist mehr als Theorie Projekte sind wichtig, um praktische Erfahrung zu sammeln. Hier sind additionally ein paar Abkürzungen, um Ihre AUTHORICIENT-Fähigkeiten zu üben und zu verbessern:
Datenprojekte durchführen
Wenden Sie Ihre Fähigkeiten auf reale Datenprojekte an. Beispielsweise prognostizieren Vorhersage der Lieferzeit von DoorDashDazu gehört:
- Erfassung von Lieferzeitdaten.
- Funktionsentwicklung
- Erstellen eines Vorhersagemodells sowohl im maschinellen Lernen als auch im Deep Studying
Diese Projekte vermitteln praktische Erfahrung im Abrufen, Bereinigen, explorativen Analysieren und Modellieren von Daten. Sie bereiten Sie auf reale Probleme vor.
Kaggle-Wettbewerbe
Kaggle-Wettbewerbe sind die beste Möglichkeit, Datenprojekte zu knacken, wenn Sie am Anfang stehen. Sie liefern Ihnen nicht nur viele Datensätze, sondern einige Wettbewerbe könnten auch eine echte Motivation für Sie sein, da einige mehr als 100.000 US-Greenback bieten.
Open Supply-Beiträge
Open-Supply-Beiträge können der beste Weg sein, sich sicher und kompetent zu fühlen. Selbst Programmieranfänger können in sehr komplexen Codes Fehler finden.
Zum Beispiel langchainist eine Möglichkeit, verschiedene Sprachmodelle zusammen zu verwenden. Besuchen Sie dieses Open-Supply-GitHub-Repository und beginnen Sie mit der Erkundung.
Wenn beim Laden oder Installieren einer der Funktionen Probleme auftreten, melden Sie das Drawback und werden Sie in der Group aktiv.
On-line-Kurse und Tutorials
Wenn Sie ein auf Ihre Fähigkeiten zugeschnittenes Programm sehen und eine Zertifizierung von namhaften Instituten erwerben möchten, besuchen Sie Web sites wie Kursra, EdxUnd Udacity. Sie bieten viele Kurse zu maschinellem Lernen und KI an, die Ihnen gleichzeitig theoretisches und praktisches Wissen vermitteln können.
Abschließende Gedanken
In diesem Artikel haben wir untersucht, was KI-Ingenieure sind und welche Instruments sie kennen müssen, von der Programmierung bis zu Cloud-Diensten.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass KI-Ingenieure durch das Erlernen von Python, R, Large Knowledge-Frameworks und Cloud-Diensten mit den erforderlichen Instruments ausgestattet werden, um robuste KI-Lösungen zu entwickeln, die den modernen Herausforderungen gewachsen sind.
Nate Rosidi ist Datenwissenschaftler und arbeitet in der Produktstrategie. Er ist außerdem außerordentlicher Professor für Analytik und Gründer von StrataScratch, einer Plattform, die Datenwissenschaftlern mit echten Interviewfragen von Prime-Unternehmen bei der Vorbereitung auf ihre Vorstellungsgespräche hilft. Nate schreibt über die neuesten Traits auf dem Arbeitsmarkt, gibt Interviewtipps, teilt Datenwissenschaftsprojekte und deckt alles ab, was mit SQL zu tun hat.