​​Машинное обучение стремительно развивается, как и использование нами «умных» технологий. Так что если вы ищете востребованную профессию, то получение навыков работы с искусственным интеллектом — хорошее решение.

Вот восемь советов, которым вы можете следовать уже сейчас 👇

1. Поймите, что представляет из себя машинное обучение
Этот пункт может показаться очевидным, но очень важно иметь представление о том, что такое машинное обучение, понимать базовые математические основы.

2. Будьте любопытны
Машинное обучение и ИИ — вещи современные, и в будущем они будут продолжать развиваться. Поэтому наличие здорового чувства любопытства и любви к обучению важно для изучения новых технологий и того, что с ними происходит. Читайте актуальные статьи, записывайтесь на онлайн-курсы и пробуйте новое. Быть успешным = быть любопытным.

3. Переводите бизнес-задачи на математический язык
Машинное обучение — это профессия для тех, кто мыслит логически. Она сочетает в себе технологии, математику и бизнес-анализ. Конечно, вы должны сосредоточиться на первых двух пунктах, но вам не достичь успеха без понимания проблем бизнеса и умения перевести их на понятный вам язык математики.

4. Будьте командным игроком
Раньше машинное обучение ассоциировалось с образом одинокого программиста, окруженного компьютерами. Однако в наши дни над проектами работает не один человек, а целая команда. Если хотите достичь успеха, будьте готовы стать ее частью.

5. В идеале, нужно иметь опыт в анализе данных
Если вы аналитик данных, то следующий логичный шаг в вашей карьере — это машинное обучение. В этой сфере неотъемлемым является аналитическое мышление, то есть умение думать о причинах и последствиях, понимать, что работает хорошо, а что не очень.

6. Изучите Python и пользуйтесь библиотеками для машинного обучения
Всем начинающим настоятельно рекомендуем как можно скорее начать изучение Python и библиотек Scikit-learn и Tensor Flow.

7. Пройдите онлайн-курсы
На данном этапе ваша цель — получение практических навыков в машинном обучении. Запишитесь на онлайн-курсы, посвященные программированию и практике в машинном обучении.

8. Узнайте больше о сфере, в которой вы хотите работать
Машинное обучение, как и любая сфера, не существует в вакууме. Каждая ее отрасль уникальна. Так что чем больше вы сможете узнать о той отрасли, в которой мечтаете работать, тем лучше.

От смартфонов до чат-ботов — спрос на машинное обучение и специалистов по ИИ будет только расти, поэтому сейчас у вас есть идеальная возможность поймать волну и стать хорошим специалистом.

В Ватикане разработали этические принципы для искусственного интеллекта. Отмечается, что ИИ должен уважать неприкосновенность частной жизни, работать надежно и без предвзятости, учитывать «потребности всех» людей, а также действовать прозрачно — https://amp.gs/J4b1 🤖

Идея составить документ появилась после того, как в октябре прошлого года Папа Римский Франциск выразил опасение по поводу ИИ. Тогда глава католической церкви призвал разработчиков ответственно подойти к созданию новых технологий, чтобы они не навредили людям.

Ну вот, теперь точно никакого восстания машин.

Врываемся в весну с новыми стартами: от аналитики до дизайна на курсах от наших партнеров из школы Contented 🔥

🔸 4 марта — курс «Python для анализа данных» — https://amp.gs/Jslf

🔸 5 марта — курс «UX-исследователь» — https://amp.gs/Jslk

🔸 6 марта — курс «Deep Learning и нейронные сети» — https://amp.gs/Jsl7

🔸 6 марта — специализация «Python
для веб-разработки» — https://amp.gs/Jslh

🔸 11 марта — специализация «Data Science» — https://amp.gs/Jslg

🔸 12 марта — курс «Data Engineering» — https://amp.gs/JslV

🔸 16 марта — специализация «Frontend-разработчик» — https://amp.gs/JslR

🔸 19 марта — курс «Анализ данных в BI» — https://amp.gs/Jsld

🔸 23 марта — специализация «Аналитик данных» — https://amp.gs/Jslr

🔸 23 марта — курс «Аналитика для руководителей и владельцев бизнеса» — https://amp.gs/JslN

🔸 23 марта — курс «Мастер Google таблиц» — https://amp.gs/Jsls

🔸 24 марта — курс «Машинное обучение» — https://amp.gs/Jsli

🔸 26 марта — курс «Big Data для менеджеров» — https://amp.gs/JslD

🔸 27 марта — курс «Математика для Data Science» — https://amp.gs/Jslu

🔸 30 марта — курс «Тренажер product-менеджера» — https://amp.gs/JslJ

Внезапно, но в Data Science нет ничего сверхъестественного! Возможно, у вашей специализации даже есть с ней что-то общее.

Узнайте, какая профессия в Data Science вам ближе и чему вы можете научиться — https://amp.gs/Jsn1 👈

Академические дискуссии вокруг нейронных сетей шли еще в 40-х годах прошлого века, реальная их жизнь началась в 2000-х с алгоритмами глубинного обучения.

Рассказываем о проектах, благодаря которым мир познакомился с технологиями машинного обучения.

👉 https://amp.gs/JHHW

Как аналитические системы помогают улучшить управление персоналом, попутно избавляя HR-специалистов от рутины и бумажной работы.

🙌 https://amp.gs/JbBg

❓ Как называлась первая в мире компьютерная игра?

❗️ Самая первая компьютерная игра — дуэль двух космических кораблей — называлась Spacewar. За пару месяцев в свободное от работы время ее создали несколько программистов из Массачусетского технологического института.

На круглом дисплее отображалось поле битвы — ночное небо на которое было скопировано звезды, которые по расположению напоминали те, что над Кембриджем. С помощью клавиатуры или джойстика могли свободно перемещать свои боевые корабли. Количество запасов топлива, а так же боеприпасов были ограничены. Для того что бы перехитрить противника можно было совершать гиперпрыжок — это действие, когда один корабль исчезал и появлялся в любом месте карты. Можно еще было повернуться вокруг звезды, которая находилась в центре карты, пуская в ход ее гравитацию.

Интересно, что своим создателям Spacewar не принесла никакого дохода, кроме славы в узких программистских кругах.

Инженеры Стэнфорда создали мягкого робота, который меняет форму.

В простейшей версии робот представляет собой трубку, проходящую через три механизма, сжимающих ее в треугольник. Для создания более сложного робота можно объединить несколько «треугольников». Создатели робота экспериментируют с его разными формами и изучают возможность погружать его в воду, чтобы понять, сможет ли он плавать.

Потенциально мягкого робота можно использовать в работе срочных служб при стихийных бедствиях, а также отправлять его на другие планеты, где он мог бы преодолевать сложные препятствия в незнакомой окружающей среде.

Источник