如何在没有经验的情况下成为人工智能专家
成为 AI 专家有很多途径。我的旅程充满了学习、挑战和成长。随着知识的增加，我向自己承诺，我会带尽可能多的人一起踏上这段旅程。我希望我的故事能激励你从任何地方开始你的旅程。
人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 正在改变行业并创造新的机遇。如果您热衷于进入这个令人兴奋的领域，但之前没有任何经验，请不要担心 - 只要有决心和正确的方法，您绝对可以实现目标。在这篇文章中，我将分享有关如何开始使用 AI/ML 的实用建议，概述进入该领域的不同途径，并提供我的旅程见解。
我是如何开始成为一名人工智能从业者的
我进入人工智能领域的旅程始于对自己的个人挑战。最初，我认为掌握这项技术将非常困难，我需要博士学位或在研究实验室工作的经验才能开始。这完全不是事实。我学到的第一课是机器学习 (ML) 比人们通常认为的要容易。有了正确的资源和学习意愿，我发现即使是复杂的人工智能概念，任何人都可以理解和应用，无论他们的背景如何。
我开始从事人工智能的关键步骤
1. 亲身实践
我通过实践学习得最好，所以我的第一步是研究和确定一个使用案例，这个案例既有趣又可以用机器学习来解决。电影《少数派报告》中的“预防犯罪”概念让我着迷，即在犯罪发生之前就能预测到犯罪。受这个想法的启发，我创建了一个机器学习模型来预测犯罪的可能性。
这个项目非常有趣，它提供了实用且具有挑战性的 ML 技术应用。它促使我深入研究数据分析、特征工程和模型评估，最终帮助我理解机器学习的核心原理和机器学习生命周期。了解机器学习生命周期至关重要，因为它提供了一种结构化的方法来解决问题并有条不紊地处理每个项目阶段。
2.学习不同的语言和工具
我探索了几种可以帮助我构建解决方案的工具。我研究了来自 Amazon Web Service (AWS) 等云提供商的 AI/ML 服务，并发现了无代码选项和高级 AI 服务，如果我提供数据，它们可以处理大部分工作。然而，考虑到我的编程背景，我选择了一种更实际的构建方法，这需要我学习 Python 语言基础知识和Jupyter Notebooks。
在学习 Python 的过程中，我发现了 Pandas、NumPy、Matplotlib 和 Scikit-Learn 等数据科学库。这些库帮助我有效地准备、清理和可视化犯罪数据，并从头开始训练机器学习模型。
3. 深入人工智能社区
参与 AI 社区对我的学习之旅至关重要。我加入了各种 AI 和 ML 社区，参加了聚会，并积极参与讨论论坛。我还开始分享我学到的经验教训，为其他人揭开这项技术的神秘面纱。这些互动加速了我的学习，并让我保持动力。
如何开始使用 AI
成为 AI 专家没有固定的路径，所以你需要从现状出发，规划前进的道路。无论你是技术出身还是毫无经验的新手，关键是迈出第一步并坚持不懈。
1. 确定一个令你兴奋的项目
这个项目可以是任何内容，从预测房价、分析社交媒体情绪，到创建电影或书籍推荐系统。选择一个你感兴趣的项目将激励你整个学习过程。
2.熟悉机器学习生命周期
了解生命周期至关重要，因为它提供了解决问题的结构化方法，并且包含几个可重复的阶段：数据收集、数据预处理、模型训练、模型评估和部署。
3. 获取项目所需的数据
数据是任何 AI 项目的基础。寻找符合您项目想法的免费公共数据集。确保您选择的数据足够相关且丰富，能够提供有意义的见解。在准备数据时，请确保将其处理成机器可以学习的格式。
追求人工智能职业生涯的下一步
一旦您选择了项目、了解了 ML 生命周期并收集了必要的数据，您的下一步将根据您的起点而有所不同。
无需 IT 背景，即可成为 AI 从业者
如果您没有 IT 背景，也不要气馁！许多成功的 AI 专业人士都是从其他各个领域转行过来的，他们为 AI 世界带来了不同的观点和技能。
好消息是，有许多无代码和低代码 AI 工具可用，它们可以帮助您轻松实现您的想法，即使没有丰富的编程知识。这些工具旨在简化创建 AI 模型的过程，而无需丰富的 IT 知识。
成为具有 IT 经验（但没有编码经验）的 AI 从业者
如果您有 IT 经验但不熟悉编码，那么您拥有坚实的基础。以下是您可以过渡到 AI 的方法：
从编程基础开始： 首先学习人工智能中常用的编程语言，例如 Python。Python易于使用，并在人工智能社区中得到广泛支持。
利用高级 AI 服务： 探索AWS等云平台提供的高级 AI 服务 。这些服务提供预构建的模型和工具，帮助您无需深厚的编码专业知识即可开始使用。
利用您的 IT 背景：您现有的 IT 知识可以成为一项重要优势。例如，了解数据库可以帮助您更有效地管理和预处理数据。同样，在生产环境中部署机器学习模型时，您在 IT 基础设施方面的经验也会大有裨益。
凭借现有的编码经验开始成为 AI 从业者
如果您已经拥有编程经验，那么您就非常适合深入研究 AI 和 ML。以下是您可以如何利用自己的技能：
学习 Jupyter Notebooks： Jupyter Notebooks 是数据科学家和 AI 从业者必备的工具。它们允许你在交互式环境中编写和执行代码，从而更轻松地尝试不同的算法并可视化结果。
掌握 Python： Python 是人工智能和机器学习领域最受欢迎的语言，因为它简单易用且支持广泛的库。即使你已经精通其他语言，学习 Python 也会大有裨益。重点是理解 Python 语法、数据结构和函数。
熟悉数据科学库： Python 拥有丰富的专为数据科学和机器学习设计的库生态系统。您应该学习的关键库包括 Pandas、 NumPy、 Matplotlib、 Seaborn、 Scikit-Learn、 TensorFlow和 PyTorch。
加深对 AI 和 ML 概念的理解：借助您的编码技能，您可以更深入地探索 AI 和 ML 的理论方面。参加 涵盖监督和无监督学习、神经网络、深度学习、强化学习和自然语言处理的高级课程。
结论：从零开始进入人工智能领域完全有可能
成为没有任何经验的 AI 专家具有挑战性，但绝对可以实现。凭借扎实的基础、持续的学习、实践经验和正确的心态，您可以成功完成这一旅程。请记住，在 AI 领域，没有单一的成功之路。根据您的目标和情况选择最佳路线，并坚持学习和成长。
其他学习资源
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