Guide complet pour ceux qui veulent devenir un expert en intelligence artificielle

Un guide pour Maîtriser l'IA | Présentation

L'Intelligence Artificielle en abrégé IA est la stimulation de l'intelligence humaine par des machines. C'est en contraste avec l'intelligence naturelle montrée par l'homme. Depuis que John McCarthy a inventé le terme intelligence artificielle en 1995, l'utilisation de l'IA et son développement ont tellement augmenté qu'aujourd'hui nous voyons l'utilisation de l'IA presque partout, de la robotique aux services Internet en passant par l'assistant personnel d'iOS Siri.

Avec le développement de l'IA, les inquiétudes croissantes parmi les masses concernant les robots reçoivent un tel pouvoir. Il ne restait plus que la sortie de superproductions telles que Terminator pour endiguer davantage de peur parmi les masses contre la propagation de l'IA. Mais les chances qu'un véritable Terminator prenne le contrôle du monde sont hautement improbables. L'IA, en revanche, s'améliorera avec le temps et se développera plus particulièrement en tant que domaine de carrière.

Pourquoi devriez-vous étudier l'IA ?

Pourquoi pas ? Il y a tellement de raisons pour lesquelles vous devriez choisir l'IA comme domaine de carrière. Discutons-en afin que vous ayez une idée de la raison pour laquelle l'IA est cette option de carrière parfaite que vous ne devriez pas ignorer.

• Défi et passionnant : L'IA est sans aucun doute un domaine difficile, mais il est tout aussi passionnant. Il évolue constamment de mieux en mieux et personne ne connaît vraiment la limite. Des voitures autonomes à la prédiction du comportement humain et aux robots parlants, la façon dont ce domaine se développe est imprévisible.
• Forte demande de l'industrie : Oui, la demande de scientifiques des données et de spécialistes de l'IA sur le marché est en fait très élevée. Il a non seulement plus d'options d'emploi pour vous, mais a également une valeur croissante.
• Salaire élevé : Pour ceux d'entre vous qui craignent de ne pas être bien payés, n'ayez crainte. Ce travail est tout aussi enrichissant qu'exigeant. C'est, en fait, l'un des emplois les mieux rémunérés aujourd'hui.

Toujours pas convaincu ? Continuez à lire et peut-être serez-vous enclin à changer d'avis. Nous allons maintenant discuter de la façon dont vous pouvez devenir un professionnel de l'IA.

Niveau 0 :Configuration de votre terrain :

Vous n'êtes pas intimidé par les mathématiques ? Vous aimez coder ? Eh bien, alors ce domaine est parfait pour vous. L'important est d'être clair sur votre base. Bien sûr, vous pouvez toujours pratiquer et perfectionner vos compétences. Alors n'abandonnez pas l'IA si vous pensez que votre codage est médiocre ou que vos compétences en mathématiques doivent être améliorées.

Niveau 1 :Couvrir les bases :

A ce stade, vous devrez d'abord renforcer vos racines et par celles-ci nous entendons la base. Il existe de nombreux concepts qui font tous partie intégrante de ce domaine, vous devriez donc vous faire une idée approfondie de la plupart d'entre eux.

• Couvrir l'algèbre linéaire, les statistiques et les probabilités : Les mathématiques doivent être la chose la plus élémentaire que vous devez couvrir en premier. Tout d'abord, vous devez couvrir les concepts individuels tels que les vecteurs, les matrices, puis gravir les échelons jusqu'à la dimensionnalité, les statistiques et les tests statistiques. Passez ensuite aux concepts de probabilité tels que le théorème de Bayes. Les mathématiques sont une partie cruciale de l'IA, donc si vous n'êtes pas bon, vous pouvez devenir meilleur. Comme mentionné précédemment, ce n'est pas une tâche facile et nécessite de la pratique.
• Sélection d'un langage de programmation : Ensuite, la chose la plus importante concerne les langages de programmation car ils jouent un rôle énorme dans l'IA. Vous devez sélectionner des langages de programmation pour les apprendre et les perfectionner. Il existe de nombreux choix, R, Python, JAVA, C. Choisissez ce que vous pensez être le meilleur en termes d'utilisation et avec lequel il est plus facile de travailler.
• Comprendre les structures de données : Ensuite, vous devez améliorer la façon dont vous résolvez les problèmes impliquant des données, rendre votre analyse des données plus précise afin de pouvoir concevoir vos propres systèmes avec un minimum d'erreurs. Apprenez les différentes parties des langages de programmation qui vous aideront à comprendre les structures de données telles que les piles, les listes chaînées, les dictionnaires, etc.
• Compréhension Régression  : Oui, la régression est importante. Vous devriez en apprendre davantage sur la régression en détail et avoir une bonne compréhension de son concept avant de passer à autre chose. Il vous aidera à faire des prédictions dans des applications réelles et à comprendre les bases de l'apprentissage automatique.
• Comprendre différents modèles d'apprentissage automatique et leur fonctionnement : L'étape suivante consiste à apprendre à connaître les algorithmes d'apprentissage automatique hérités tels que SVM, KNN, les forêts aléatoires, les arbres de décision, etc. Essayez de les mettre en œuvre pour résoudre des problèmes en comprenant parfaitement les algorithmes. Ce n'est pas facile, vous devrez donc travailler dur pour perfectionner vos compétences. L'essentiel est d'être clair et logique.
• Comprendre les problèmes d'apprentissage automatique et leurs solutions : L'étape suivante consiste à comprendre comment un cas utilise des algorithmes d'apprentissage automatique et comment cet algorithme peut être implémenté dans différents cas, là où il convient à sa fonction, etc. Il y a 3 étapes de base dans lesquelles vous devez vous perfectionner :l'apprentissage supervisé, l'apprentissage non supervisé et l'apprentissage par renforcement avant de passer au niveau 2.

Niveau 2 :Apprentissage en profondeur impliquant l'IA

Vient ensuite la partie complexe de l'IA où vous commencez à apprendre des concepts plus approfondis.

• En savoir plus sur Réseaux de neurones  : Un réseau de neurones est essentiellement un système informatique calqué sur le cerveau et le système nerveux humains. Il fonctionne en incorporant des données via un algorithme sur lequel il est construit. Ce sont les bases du fonctionnement des machines IA, il est donc important de bien les comprendre
• Comprendre les mathématiques derrière les réseaux de neurones : Les réseaux de neurones sont construits en couches. Chaque couche a des « nœuds » qui sont interconnectés et chaque nœud a une « fonction d'activation ». La « couche d'entrée » présente des modèles au réseau et les couches internes effectuent le traitement à l'aide de « connexions ». Les couches cachées internes donnent ensuite une sortie à la « couche de sortie ». Vous devrez étudier les mathématiques derrière toute cette opération et ce traitement. Certains mots clés de base que vous apprendrez incluent les poids, les fonctions d'activation, la réduction des pertes, la rétropropagation, l'approche de descente de gradient, etc.
• Maîtriser différents réseaux de neurones : Vous devez maintenant en savoir plus sur les différents types de réseaux de neurones et leur utilisation dans différents cas. Les fonctions mathématiques de base sont les mêmes mais la mise en œuvre peut être différente et il peut y avoir quelques modifications. Les perceptrons multicouches, les réseaux de neurones récurrents, les réseaux de neurones convolutifs, les LSTMS, etc. sont quelques types de réseaux de neurones.
• En savoir plus sur les domaines de l'IA : Vous êtes maintenant prêt à découvrir les applications de ces réseaux de neurones et à créer vos propres applications. Chaque application peut être différente et peut nécessiter des approches différentes et parfois vous ne pouvez pas maîtriser tous les domaines de l'IA à la fois, alors allez-y étape par étape. D'abord, optez pour un domaine spécifique, puis passez à d'autres domaines.
• Apprentissage Mégadonnées  : Cette étape n'est pas obligatoire mais c'est une grande partie de l'IA, par conséquent, il est suggéré que vous ayez une idée de base du Big Data car cela vous aidera dans ce domaine.

Niveau 3 :Maîtriser l'IA

Le dernier niveau implique une application plus poussée de ce que vous avez appris jusqu'à présent. C'est la dernière étape pour maîtriser l'IA.

• Maîtriser l'optimisation des algorithmes :L'optimisation des algorithmes permet essentiellement de minimiser ou de maximiser une fonction objectif (fonction d'erreur). Ces fonctions dépendent des paramètres apprenables internes des modèles qui jouent un rôle dans l'efficacité et la précision des résultats. C'est pourquoi vous devez apprendre à appliquer des stratégies et des algorithmes d'optimisation aux paramètres du modèle pour obtenir la précision et les valeurs optimales de ces paramètres.
• Mettez votre cerveau à l'épreuve : L'étape suivante consiste à vous faire connaître en participant à des compétitions. Participez à des compétitions de science des données et à des hackathons pour approfondir vos connaissances dans le domaine pratique et mettre en œuvre vos connaissances.
• Recherche sur l'édition et la lecture : Ensuite, vous devez aller plus loin et vous lancer dans la recherche. Commencez à lire des articles de recherche sur l'IA et apprenez à devenir un innovateur. Essayez de commencer vos propres recherches et de comprendre les cas qui sont encore en développement. Les tests sont également cruciaux.
• Déployez votre propre algorithme : Après avoir fait des recherches, la prochaine étape consiste à créer vos propres algorithmes pour résoudre de tels cas. Essayez de contourner les mathématiques et voyez comment elles peuvent s'intégrer à l'IA de toutes les manières possibles. On ne sait jamais, vous pourriez apporter la prochaine révolution.

Conclusion :

À la fin, vous pensez peut-être que c'est trop compliqué. Nous ne mentirons pas; c'est compliqué et prend du temps à maîtriser. Cependant, cela ne le rend pas impossible. Tout ce que cela demande, c'est du travail acharné et de la pratique, soyez cohérent dans votre travail et bientôt vous maîtriserez l'IA.