Panduan Lengkap untuk Mereka yang ingin menjadi Ahli Kecerdasan Buatan

Panduan untuk Menguasai AI | Pengantar

Kecerdasan Buatan disingkat AI adalah stimulasi kecerdasan manusia oleh mesin. Hal ini berbeda dengan kecerdasan alami yang ditunjukkan oleh manusia. Sejak John McCarthy menciptakan istilah kecerdasan buatan pada tahun 1995, penggunaan AI dan perkembangannya telah berkembang sedemikian rupa sehingga hari ini kita melihat penggunaan AI hampir di mana-mana, dari robotika hingga layanan berbasis internet hingga asisten pribadi iOS Siri.

Dengan perkembangan AI, kekhawatiran di antara massa semakin meningkat tentang robot yang diberi kekuatan seperti itu. Yang tersisa hanyalah rilis blockbuster seperti Terminator untuk membendung lebih banyak ketakutan di antara massa terhadap penyebaran AI. Tetapi kemungkinan Terminator yang sebenarnya mengambil alih dunia sangat kecil kemungkinannya. AI, di sisi lain, akan meningkat dari waktu ke waktu dan tumbuh lebih terutama sebagai bidang karir.

Mengapa Anda harus Belajar AI?

Kenapa tidak? Ada begitu banyak alasan mengapa Anda harus memilih AI sebagai bidang karir Anda. Mari kita diskusikan sehingga Anda mendapatkan gambaran mengapa AI adalah pilihan karir yang sempurna yang tidak boleh Anda abaikan.

• Menantang dan Menyenangkan: AI adalah bidang yang menantang, tidak diragukan lagi, tetapi sama-sama mengasyikkan. Itu terus berkembang tumbuh lebih baik dan lebih baik dan tidak ada yang benar-benar tahu batasnya. Dari mobil otonom hingga prediksi perilaku manusia dan robot yang bisa berbicara, cara bidang ini berkembang tidak dapat diprediksi.
• Permintaan Industri Tinggi: Ya, permintaan akan ilmuwan data dan spesialis AI di pasar sebenarnya sangat tinggi. Ini tidak hanya memiliki lebih banyak pilihan pekerjaan untuk Anda tetapi juga memiliki nilai yang meningkat.
• Gaji Tinggi: Bagi Anda yang takut tidak dibayar dengan baik, jangan takut. Pekerjaan ini sama bermanfaatnya dengan menuntut. Faktanya, ini adalah salah satu pekerjaan dengan bayaran paling tinggi saat ini.

Masih belum yakin? Baca terus dan mungkin Anda cenderung berubah pikiran. Sekarang kita akan membahas bagaimana Anda bisa menjadi seorang profesional AI.

Level 0:Menyiapkan Tempat Anda:

Tidak terintimidasi oleh matematika? Suka kode? Nah, maka bidang ini sangat cocok untuk Anda. Yang penting adalah menjadi jelas tentang basis Anda. Tentu saja, Anda selalu dapat berlatih dan memoles keterampilan Anda. Jadi jangan menyerah pada AI jika menurut Anda pengkodean Anda biasa-biasa saja atau keterampilan matematika Anda perlu ditingkatkan.

Tingkat 1:Mencakup Dasar-dasar:

Pada tahap ini, pertama-tama Anda harus memperkuat akar Anda dan yang kami maksud adalah dasar. Ada banyak konsep yang merupakan bagian integral dari bidang ini sehingga Anda harus mendapatkan ide yang mendalam tentang sebagian besar dari mereka.

• Mencakup Aljabar Linier, Statistik, dan Probabilitas: Matematika harus menjadi hal paling dasar yang perlu Anda pelajari terlebih dahulu. Pertama, Anda harus membahas konsep individual seperti vektor, matriks, dan kemudian menaiki tangga ke dimensi, statistik, dan uji statistik. Selanjutnya beralih ke konsep probabilitas seperti Teorema Bayes. Matematika adalah bagian yang sangat penting dari AI jadi jika Anda tidak baik, Anda bisa menjadi lebih baik. Seperti disebutkan sebelumnya, ini bukan tugas yang mudah dan membutuhkan latihan.
• Memilih Bahasa Pemrograman: Selanjutnya yang paling penting adalah mencakup bahasa pemrograman karena memainkan peran besar dalam AI. Anda harus memilih bahasa pemrograman untuk dipelajari dan disempurnakan. Ada banyak pilihan, R, Python, JAVA, C. Pilih yang menurut Anda lebih baik dalam hal penggunaan dan lebih mudah untuk Anda kerjakan.
• Memahami Struktur Data: Selanjutnya Anda harus meningkatkan cara Anda memecahkan masalah yang melibatkan data, membuat analisis data Anda lebih akurat sehingga Anda dapat merancang sistem Anda sendiri dengan kesalahan minimum. Pelajari berbagai bagian bahasa pemrograman yang akan membantu Anda memahami struktur data seperti Tumpukan, daftar tertaut, kamus, dll.
• Memahami Regresi : Ya, regresi itu penting. Anda harus belajar tentang regresi secara mendetail dan memiliki pemahaman yang kuat tentang konsepnya sebelum Anda melanjutkan. Ini akan membantu Anda membuat prediksi dalam aplikasi kehidupan nyata dan memahami dasar-dasar pembelajaran mesin.
• Memahami berbagai Model Pembelajaran Mesin dan Cara Kerjanya: Langkah selanjutnya adalah mengenal algoritme pembelajaran mesin lama seperti SVM, KNN, Hutan Acak, Pohon keputusan, dll. Cobalah menerapkannya dalam memecahkan masalah dengan memahami algoritme sepenuhnya. Ini tidak mudah sehingga Anda harus bekerja keras untuk menyempurnakan keterampilan Anda. Kuncinya harus jelas dan logis.
• Memahami Masalah dan Solusi Machine Learning: Langkah selanjutnya adalah memahami bagaimana sebuah kasus menggunakan algoritma pembelajaran mesin dan bagaimana algoritma tersebut dapat diimplementasikan dalam kasus yang berbeda, di mana sesuai dengan fungsinya dan seterusnya. Ada 3 langkah dasar yang Anda perlukan untuk menyempurnakan diri Anda, Pembelajaran dengan Pengawasan, Pembelajaran Tanpa Pengawasan, dan Pembelajaran Penguatan sebelum Anda naik ke level 2.

Level 2:Pembelajaran Mendalam yang melibatkan AI

Berikutnya adalah bagian kompleks dari AI tempat Anda mulai mempelajari konsep yang lebih mendalam.

• Mempelajari tentang Jaringan Neural : Jaringan saraf pada dasarnya adalah sistem komputer yang dimodelkan pada otak manusia dan sistem saraf. Ia bekerja dengan memasukkan data melalui algoritma yang dibangunnya. Ini adalah dasar-dasar bagaimana mesin AI berfungsi, jadi memiliki pemahaman yang jelas tentangnya adalah penting
• Memahami Matematika di Balik Neural Network: Jaringan saraf dibangun berlapis-lapis. Setiap lapisan memiliki 'node' yang saling berhubungan dan setiap node memiliki 'fungsi aktivasi'. 'Lapisan input' menyajikan pola ke jaringan dan lapisan dalam melakukan pemrosesan dengan bantuan 'koneksi'. Lapisan tersembunyi bagian dalam kemudian memberikan output ke 'lapisan output'. Anda harus mempelajari matematika di balik seluruh operasi dan pemrosesan ini. Beberapa kata kunci dasar yang akan Anda pelajari meliputi bobot, fungsi aktivasi, pengurangan kerugian, propagasi balik, pendekatan penurunan gradien, dll.
• Menguasai berbagai jaringan saraf: Sekarang Anda harus belajar tentang berbagai jenis jaringan saraf dan penggunaannya dalam kasus yang berbeda. Fungsi matematika dasar sama tetapi implementasinya mungkin berbeda dan mungkin ada beberapa modifikasi. Perceptron multilayer, Recurrent Neural Nets, Convolutional Neural Nets, LSTMS, dll. adalah beberapa jenis jaringan neural.
• Mempelajari domain AI: Sekarang Anda siap mempelajari aplikasi jaringan saraf ini dan membuat aplikasi Anda sendiri. Setiap aplikasi bisa berbeda dan mungkin memerlukan pendekatan yang berbeda dan terkadang Anda tidak dapat menguasai semua bidang dalam AI sekaligus, jadi lakukanlah selangkah demi selangkah. Pertama, pilih satu bidang tertentu dan kemudian beralih ke domain lain.
• Mengenal Data Besar : Langkah ini tidak wajib tetapi merupakan bagian besar dari AI, oleh karena itu, disarankan agar Anda mendapatkan ide dasar tentang Big Data karena ini akan membantu Anda dalam bidang ini.

Tingkat 3:Menguasai AI

Tingkat terakhir melibatkan lebih banyak penerapan dari apa yang telah Anda pelajari sejauh ini. Ini adalah tahap terakhir untuk menguasai AI.

• Menguasai Pengoptimalan Algoritma :Optimalisasi algoritma pada dasarnya membantu meminimalkan atau memaksimalkan fungsi tujuan (fungsi kesalahan). Fungsi-fungsi ini bergantung pada parameter internal Model yang dapat dipelajari yang berperan dalam efisiensi dan akurasi hasil. Itulah mengapa Anda perlu belajar menerapkan strategi dan algoritma optimasi pada parameter model untuk mendapatkan akurasi dan nilai optimal dari parameter tersebut.
• Menguji Otak Anda: Langkah selanjutnya adalah menempatkan diri Anda di luar sana dengan mengambil bagian dalam kompetisi. Ikut serta dalam kompetisi ilmu data dan hackathon untuk meningkatkan pengetahuan Anda di bidang praktis dan mengimplementasikan pengetahuan Anda.
• Penerbitan dan Penelitian Membaca: Selanjutnya Anda perlu mengambil langkah lebih jauh dan melakukan penelitian. Mulailah membaca makalah penelitian tentang AI dan belajar menjadi inovator. Cobalah untuk memulai penelitian dan pemahaman Anda sendiri untuk kasus-kasus yang masih berkembang. Pengujian juga penting.
• Meluncurkan Algoritma Anda sendiri: Setelah Anda melakukan riset, tahap selanjutnya adalah mulai membuat algoritma sendiri untuk menyelesaikan kasus-kasus tersebut. Cobalah untuk bekerja di sekitar matematika dan lihat bagaimana hal itu dapat diintegrasikan ke dalam AI dalam semua cara yang memungkinkan. Anda tidak pernah tahu, Anda mungkin saja membawa revolusi berikutnya.

Kesimpulan:

Menjelang akhir, Anda mungkin berpikir ini terlalu rumit. Kami tidak akan berbohong; rumit dan membutuhkan waktu untuk menguasainya. Namun, itu tidak membuatnya mustahil. Yang dibutuhkan hanyalah kerja keras dan latihan, konsisten dalam pekerjaan Anda dan Anda akan segera menguasai AI.