Blueprint Ahli AI Ultima: Peta Jalan Langkah demi Langkah Anda

Panduan untuk Menguasai AI | Pendahuluan

Kecerdasan Buatan disingkat sebagai AI adalah simulasi kecerdasan manusia oleh mesin. Ini berbanding terbalik dengan kecerdasan alami yang ditunjukkan oleh manusia. Sejak John McCarthy menciptakan istilah kecerdasan buatan pada tahun 1995 penggunaan AI dan pengembangannya telah berkembang sebesar sehingga saat ini kita melihat penggunaan AI hampir di mana-mana, dari robotika hingga layanan berbasis internet hingga asisten pribadi iOS Siri.

Dengan berkembangnya AI meningkatkan kekhawatiran di kalangan masyarakat mengenai robot yang diberikan kekuatan tersebut. Yang tinggal adalah peluasan blockbuster seperti Terminator untuk menumbuhkan lebih banyak ketakutan di kalangan masyarakat terhadap penyebaran AI. Namun kemungkinan Terminator aktual yang mengambil alih dunia sangat kecil. AI, di sisi lain, akan meningkat seiring waktu dan tumbuh lebih banyak terutama sebagai bidang karir.

Mengapa Anda Harus Belajar AI?

Mengapa tidak? Ada begitu banyak alasan mengapa Anda harus memilih AI sebagai bidang karir Anda. Mari kita bahas mereka sehingga Anda mendapatkan ide mengapa AI adalah opsi karir yang sempurna yang tidak boleh Anda abaikan.

• Mengantarkan dan Menarik: AI adalah bidang yang menantang tidak diragukan lagi, tetapi sama menarik. Ini terus berkembang menjadi lebih baik dan lebih baik dan tidak ada yang benar-benar mengetahui batasnya. Dari mobil otonom hingga prediksi perilaku manusia dan robot bicara, cara bidang ini berkembang tidak dapat diprediksi.
• Permintaan Industri yang Tinggi: Ya, permintaan ilmuwan data dan spesialis AI di pasar sebenarnya sangat tinggi. Ini tidak hanya memberikan lebih banyak opsi pekerjaan bagi Anda tetapi juga nilai yang meningkat.
• Gaji Tinggi: Bagi Anda yang takut tidak akan mendapat gaji yang baik, jangan takut. Pekerjaan ini sama menguntungkan dengan menuntut. Ini sebenarnya salah satu pekerjaan yang paling banyak dibayar saat ini.

Masih tidak yakin? Baca lebih lanjut dan mungkin Anda akan cenderung untuk mengubah pikiran Anda. Sekarang kita akan membahas bagaimana Anda dapat menjadi profesional AI.

Level 0: Menyiapkan Dasar Anda:

Tidak terintimidasi dengan matematika? Suka koding? Nah, maka bidang ini sempurna untuk Anda. Hal penting adalah jelas tentang dasar Anda. Tentu saja, Anda selalu dapat berlatih dan mengasah keterampilan Anda. Jadi jangan menyerah pada AI jika Anda pikir koding Anda biasa atau keterampilan matematika Anda perlu perbaikan.

Level 1: Meliputi Dasar-dasar:

Pada tahap ini, Anda akan pertama-tama harus memperkuat akar Anda dan dengan itu kami berarti dasar. Ada banyak konsep yang merupakan bagian integral dari bidang ini jadi Anda harus mendapatkan pemahaman yang mendalam tentang sebagian besarnya.

• Meliputi Aljabar Linier, Statistik, dan Probabilitas: Matematika harus hal paling dasar yang harus Anda cakup terlebih dahulu. Pertama, Anda harus mencakup konsep individual seperti vektor, matriks dan kemudian bekerja ke tangga ke dimensi, statistik, dan uji statistik. Selanjutnya pindah ke konsep probabilitas seperti Teorema Bayes. Matematika adalah bagian yang sangat penting dari AI jadi jika Anda tidak baik, Anda dapat menjadi lebih baik. Seperti disebutkan sebelumnya, ini bukan tugas yang mudah dan memerlukan latihan.
• Memilih Bahasa Pemrograman: Selanjutnya hal yang paling penting adalah mencakup bahasa pemrograman karena memainkan peran besar dalam AI. Anda harus memilih bahasa pemrograman untuk dipelajari dan menyempurnakannya. Ada banyak pilihan, R, Python, JAVA, C. Pilih apa yang menurut Anda lebih baik dari segi penggunaan dan lebih mudah bagi Anda untuk bekerja.
• Memahami Struktur Data: Selanjutnya Anda harus memperbaiki cara Anda menyelesaikan 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 Stacks, linked lists, dictionaries dll.
• Memahami Regresi: Ya, regresi penting. Anda harus mempelajari regresi secara detail dan memiliki pemahaman yang kuat tentang konsepnya sebelum Anda melanjutkan. Ini akan membantu Anda membuat prediksi dalam aplikasi kehidupan nyata dan memahami dasar-dasar machine learning.
• Memahami Berbagai Model Machine Learning dan Cara Kerjanya: Langkah berikutnya adalah mengenal algoritma machine learning warisan seperti SVM, KNN, Random Forests, Decision trees dll. Coba implementasikan dalam menyelesaikan masalah dengan memahami algoritma sepenuhnya. Ini tidak mudah jadi Anda harus bekerja keras untuk menyempurnakan keterampilan Anda. Kunci adalah untuk jelas dan logis.
• Memahami Masalah dan Solusi Machine Learning: Langkah berikutnya adalah memahami bagaimana kasus menggunakan algoritma machine learning dan bagaimana algoritma tersebut dapat diimplementasikan dalam kasus yang berbeda, di mana sesuai dengan fungsinya dan seterusnya. Ada 3 langkah dasar yang harus Anda perfeksikan diri sendiri, Supervised Learning, Unsupervised Learning, dan Reinforcement Learning sebelum Anda pindah ke level 2.

Level 2: Deep Learning yang melibatkan AI

Selanjutnya datang bagian kompleks dari AI di mana Anda mulai mempelajari konsep yang lebih mendalam.

• Mempelajari tentang Jaringan Saraf Tiruan: Jaringan saraf tiruan pada dasarnya adalah sistem komputer yang dipodeling berdasarkan otak dan sistem saraf manusia. Ini bekerja dengan menggabungkan data melalui algoritma yang dibangun. Ini adalah dasar dari cara mesin AI berfungsi sehingga memiliki pemahaman yang jelas tentang mereka penting
• Memahami Matematika di balik Jaringan Saraf Tiruan: Jaringan saraf tiruan dibangun dalam lapisan. Setiap lapisan memiliki ‘simpul’ yang saling terhubung dan setiap simpul memiliki ‘fungsi aktivasi’. ‘Lapisan input’ menyajikan pola ke jaringan dan lapisan dalam melakukan pemrosesan dengan bantuan ‘koneksi’. Lapisan tersembunyi dalam kemudian memberikan output ke ‘lapisannya output’. Anda akan harus mempelajari matematika di balik seluruh operasi dan pemrosesan ini. Beberapa kata kunci dasar yang akan Anda pelajari termasuk bobot, fungsi aktivasi, pengurangan kerugian, backpropagation, pendekatan gradient descent dll.
• Menyelenggarakan berbagai jaringan saraf tiruan: Sekarang Anda harus mempelajari tentang berbagai jenis jaringan saraf tiruan dan penggunaannya dalam kasus yang berbeda. Fungsi matematika dasar sama tetapi implementasinya mungkin berbeda dan mungkin ada beberapa modifikasi. Multilayer perceptrons, Recurrent Neural Nets, Convolutional Neural Nets, LSTMS dll. adalah beberapa jenis jaringan saraf tiruan.
• Mempelajari tentang domain AI: Sekarang Anda siap untuk mempelajari tentang aplikasi dari jaringan saraf tiruan ini dan untuk membangun aplikasi Anda sendiri. Setiap aplikasi dapat berbeda dan mungkin memerlukan pendekatan yang berbeda dan kadang-kadang Anda tidak dapat menguasai semua bidang AI sekaligus jadi ambil langkah demi langkah. Pertama, pilih satu bidang spesifik dan kemudian pindah ke domain lain.
• Mengenal Big Data: Langkah ini tidak wajib tetapi merupakan bagian besar dari AI, oleh karena itu disarankan bahwa Anda mendapatkan ide dasar tentang Big Data karena akan membantu Anda dalam bidang ini.

Level 3: Menguasai AI

Level terakhir melibatkan lebih banyak aplikasi dari apa yang telah Anda pelajari sejauh ini. Ini adalah tahap akhir untuk menguasai AI.

• Menyelenggarakan Optimasi Algoritma: Optimasi algoritma pada dasarnya membantu meminimalkan atau memaksimalkan fungsi objektif (Fungsi Error). Fungsi ini tergantung pada parameter yang dapat dipelajari internal Model yang memainkan peran dalam efisiensi dan akurasi hasil. Itulah sebabnya Anda perlu belajar untuk menerapkan strategi dan algoritma optimasi ke parameter model untuk mendapatkan akurasi dan nilai optimum dari parameter tersebut.
• Memasang Otak Anda ke Ujian: Langkah berikutnya adalah memasang diri Anda di luar sana dengan berpartisipasi dalam kompetisi. Berpartisipasi dalam kompetisi data science dan hackathon untuk meningkatkan pengetahuan Anda dalam bidang praktis dan menerapkan pengetahuan Anda.
• Menerbitkan dan Membaca Riset: Selanjutnya Anda perlu melangkah lebih jauh dan masuk ke riset. Mulai membaca makalah riset tentang AI dan belajar untuk menjadi inovator. Coba untuk memulai riset dan pemahaman Anda sendiri ke kasus-kasus yang masih berkembang. Pengujian juga sangat penting.
• Mengeluarkan Algoritma Anda Sendiri: Setelah Anda melakukan riset, tahap berikutnya adalah mulai membuat algoritma Anda sendiri untuk menyelesaikan kasus-kasus tersebut. Coba untuk bekerja di sekitar matematika dan lihat bagaimana dapat diintegrasikan ke dalam AI dalam semua cara yang mungkin. Anda tidak tahu, Anda mungkin membawa revolusi berikutnya.

Kesimpulan:

Saat mengakhiri, Anda mungkin berpikir terlalu rumit. Kami tidak akan bohong; ini rumit dan memerlukan waktu untuk menguasai. Namun, itu tidak membuatnya mustahil. Yang diperlukan hanyalah kerja keras dan latihan, konsisten dalam bekerja Anda dan segera Anda akan menguasai AI.