Die Wahrheit über KI/ML Jobs

Inhaltsverzeichnis

🤖 Einführung in KI und maschinelles Lernen

• Was ist Künstliche Intelligenz (KI)?

• Was ist maschinelles Lernen (ML)?

• Der Hype um KI und ML

• Die Wahrheit über Jobs in KI und ML

🎯 Die Rolle der Mathematik in der KI

• Die Bedeutung von Kalkül in der maschinellen Lernung

• Statistik und Wahrscheinlichkeit in der KI

• Lineare Algebra: Das Rückgrat der maschinellen Lernung

🐍 Programmierung in Python für KI

• Warum Python für KI?

• Python für maschinelles Lernen lernen

• Die Kombination von Python und mathematischen Fähigkeiten

💡 Karriere in der KI und maschinelles Lernen

• Anforderungen und Fähigkeiten für KI-Jobs

• Pros und Cons der KI-Karriere

• Tipps für den Erfolg in der KI-Branche

🚀 Die Zukunft von KI und maschinelles Lernen

• Wie KI unsere Welt verändert

• Die Aussichten für die Zukunft der KI

Die Wahrheit über Jobs in Künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen

Willkommen beim Homeschooling! Nolan ist hier, um Ihnen zu helfen, sich im digitalen Zeitalter des Lernens zurechtzufinden. Ich arbeite in der Tech-Branche und habe in letzter Zeit viel Hype darüber gehört, wie künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen oder KI/ML die Welt übernehmen. Und damit höre ich auch, dass KI/ML ein großartiges Feld ist, um einzusteigen, mit vielen Jobmöglichkeiten. Daher war ich vor ein paar Wochen überrascht, als ich diese Schlagzeile in den Bloomberg News sah, wo ein großes Technologieunternehmen 12.000 Stellenstreichungen in seiner KI-Abteilung ankündigte. Also, was ist hier los? Nun, die Tatsache ist, dass künstliche Intelligenz vielleicht die Welt übernimmt, aber nicht alle Jobs in KI/ML sind gleich geschaffen. In diesem Artikel möchte ich über die Wahrheit hinter den Jobs in künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen sprechen und was es wirklich braucht, um in diesem Bereich erfolgreich zu sein. Aber zuerst möchte ich genau darüber sprechen, was KI/ML eigentlich ist.

Was ist Künstliche Intelligenz (KI)?

Künstliche Intelligenz ist ein Zweig der Informatik, der darauf abzielt, Computersysteme zu entwickeln, die kognitive Aufgaben wie Denken, Schlussfolgern und Entscheiden genauso ausführen können wie ein Mensch. Für mich ist das ultimative Beispiel für künstliche Intelligenz immer noch Commander Data aus der Fernsehserie Star Trek: The Next Generation. Wie Menschen sind auch Maschinen in der Lage zu lernen, und hier kommt maschinelles Lernen ins Spiel. Aber Computer lernen ein wenig anders als Menschen. Das Beispiel, das ich gerne benutze, ist das Lernen des Unterschieds zwischen einer Katze und einem Hund. Nun, es ist ziemlich einfach für einen dreijährigen Menschen, den Unterschied zwischen einer Katze und einem Hund zu lernen, aber für eine Maschine, um den Unterschied zu lernen, müssen ihr Hunderte, wenn nicht Tausende und Abertausende von Bildern dieser Tiere, die als Katze oder Hund beschriftet sind, zugeführt werden. Der Computer wird dann alle Pixel in den Bildern in Zahlen umwandeln und dann versuchen, Muster zu finden, aus denen er ein mathematisches Modell oder eine Formel erstellen kann, um vorherzusagen, ob ein unbeschriftetes Bild entweder eine Katze oder ein Hund ist. Also, um es anders auszudrücken, damit eine Maschine etwas lernt, muss sie mit vielen, vielen Daten gefüttert werden, aus denen sie versuchen kann, Muster zu finden, und die richtige mathematische Formel für intelligente Entscheidungen oder Vorhersagen zu entwickeln.

Die Bedeutung von Kalkül in der maschinellen Lernung

Kalkül ist eine Studie über Änderungsraten, die in der maschinellen Lernung wichtig ist, weil sie bestimmt, wann der Fehler bestimmter mathematischer Modelle mit bestimmten Parametern aufhört, sich zu ändern. Mit anderen Worten, es hilft uns, maschinelle Lernmodelle zu optimieren, um uns die besten Vorhersagen zu geben. Ein sehr beliebter maschineller Lernalgorithmus, der dies tut, heißt Gradientenabstiegsalgorithmus und verwendet Kalkül. Neben dem Kalkül ist das Thema Wahrscheinlichkeit und Statistik auch in der maschinellen Lernung wichtig. Die Wahrscheinlichkeit betrifft die Vorhersage, wie wahrscheinlich ein Ereignis eintritt, und die Statistik betrifft die Analyse vergangener Ereignisse. Wenn Maschinen lernen, müssen sie Statistiken verwenden, um alle Daten zu analysieren, die sie haben, während sie darauf trainiert werden, und dann verwenden sie Wahrscheinlichkeit, um Vorhersagen zu treffen. Aber vielleicht der wichtigste Bereich der Mathematik in Bezug auf maschinelles Lernen ist die lineare Algebra. Lineare Algebra handelt davon, lineare Gleichungssysteme mithilfe von Vektoren und Matrizen zu lösen. Wenn das nicht gerade ein Begriff ist, sind Sie nicht allein. Ich erinnere mich daran, lineare Algebra im College zu belegen, und ich erinnere mich immer noch daran, wie eine meiner Kommilitoninnen sich darüber beschwerte, wie abstrakt sie das Fach fand. Und es war erst, als ich anfing, mich mit maschinellem Lernen zu beschäftigen, dass ich zu schätzen lernte, wie wichtig lineare Algebra im digitalen Zeitalter ist. Maschinelles Lernen lernt aus massiven Datensätzen von Zahlen, und diese Zahlen müssen in Arrays, Vektoren und Matrizen organisiert werden. Und lineare Algebra ist es, was es Ihnen ermöglicht, Probleme mit Arrays, Vektoren und Matrizen zu lösen. Wenn Sie also wirklich tief eintauchen und mehr Hardcore über das Lernen der Mathematik hinter dem maschinellen Lernen erfahren möchten, empfehle ich Ihnen, dieses Buch "Mathematik für maschinelles Lernen" auf Amazon zu überprüfen. Es