L'intelligence artificielle (IA) est un sujet brûlant dont on discute actuellement dans le secteur des logiciels. Que vous ayez travaillé longtemps dans ce domaine ou que vous veniez d'une autre discipline, une solide compréhension de l'IA et de l'apprentissage automatique peut non seulement vous aider à faire progresser votre carrière, mais aussi à élargir votre point de vue sur la manière d'aborder les problèmes, au-delà du domaine algorithmique.
Il existe de nombreux documents, cadres et expériences en ligne pour se familiariser avec cette discipline. Vous n'avez pas besoin d'être parfait en mathématiques ou d'étudier des documents de recherche complexes pour vous lancer.
Suivez le guide de l'intelligence artificielle pour les débutants, quelques cours, des tutoriels, et en un rien de temps ; vous serez opérationnel. C'est merveilleux en théorie, mais avec tant d'options à explorer, il est facile pour un débutant de se perdre et de passer d'innombrables heures à faire des recherches sur le sujet sans vraiment arriver à quelque chose.
C'est là qu'intervient cet article intitulé "Guide du débutant en intelligence artificielle". Cependant, cet article de blog explorera un guide du débutant pour apprendre l'intelligence artificielle et de nombreuses bonnes ressources pour démarrer dans ce monde fascinant.
Qu'est-ce que l'intelligence artificielle ?
L'idée de ce qui distingue l'IA a évolué, même si, au fond, l'objectif a toujours été de construire des machines intelligentes qui pensent comme des humains.
Après tout, les êtres humains se sont révélés être les seuls capables d'interpréter le monde qui les entoure et de faire la différence sur la base de ce qu'ils apprennent. Cependant, pour construire des machines intelligentes qui pourraient aider le monde à accomplir cette tâche plus efficacement, il est logique de commencer à le faire plus efficacement.
En d'autres termes, l'IA peut être considérée comme une forme de stimulation artificielle de la pensée abstraite, créative et déductive, en particulier de la capacité d'apprentissage, à l'aide d'ordinateurs numériques à logique binaire. Cependant, l'intelligence artificielle est :
- Une entité intelligente développée par les humains
- Capable d'exécuter un comportement intelligent sans instructions explicites
- Capable de raisonner et d'agir raisonnablement et humainement.
Intelligence artificielle (IA) est une branche ou un sous-domaine de l'informatique qui vise à construire ou à reproduire l'intelligence humaine dans les machines. Mais que faut-il pour rendre une machine intelligente ? L'apprentissage profond et l'apprentissage automatique sont deux types de techniques d'IA utilisées par de nombreux systèmes d'IA.
L'IA évolue rapidement depuis quelque temps, et ce qui était auparavant considéré comme faisant partie de l'IA est aujourd'hui simplement considéré comme une fonction de l'ordinateur. Une calculatrice, par exemple, pouvait être considérée comme un composant de l'IA dans le passé. Mais, elle est désormais considérée comme une opération essentielle.
L'évolution de l'intelligence artificielle
L'intelligence artificielle, souvent appelée IA, est un domaine d'étude qui a débuté en 1956 avec le créateur du mot, John McCarthy. Son importance s'est accrue en raison de l'augmentation des volumes de données, de la complexité accrue des algorithmes et de la programmation, ainsi que des progrès en matière de stockage informatique et de puissance de calcul.
L'IA évolue rapidement depuis quelque temps, et ce qui était auparavant considéré comme faisant partie de l'IA est aujourd'hui simplement considéré comme une fonction de l'ordinateur. Une calculatrice, par exemple, a pu être considérée comme un composant de l'IA dans le passé. Mais elle est désormais considérée comme une opération plutôt basique.
Les méthodes suivantes sont essentielles à la mise en œuvre et à la construction de systèmes d'IA :
Traitement du langage naturel : Le traitement du langage naturel, parfois appelé NLP, est l'étude de la manière dont les ordinateurs interagissent avec un langage humain naturel et développent une compréhension pour prendre des mesures appropriées.
Deux types de technologies NLP (traitement du langage naturel) sont la reconnaissance et la synthèse vocales. Par exemple, les assistants vocaux tels que Siri, Google Assistant, Alexa d'Amazon et d'autres sont des applications NLP (traitement du langage naturel).
L'analyse syntaxique, la reconnaissance de texte, le marquage de la parole, l'exploration de texte, la traduction automatique et la recherche d'informations ne sont que quelques-unes des approches utilisées.
Machines vectorielles : Ces machines sont utilisées pour identifier des données en fonction de la valeur d'un paramètre. L'utilisation de la différenciation pour la division est cruciale dans l'application des machines vectorielles. Des exemples de machines vectorielles sont la reconnaissance des visages, la reconnaissance des textes et la reconnaissance des images.
Heuristique : L'heuristique utilise les processus d'apprentissage par essais et erreurs pour encourager les gens à apprendre de leurs erreurs et à les éviter. Cela implique la mise en correspondance des erreurs et des corrections, à l'instar d'un cerveau humain.
Réseaux neuronaux artificiels : La technique des réseaux neuronaux artificiels (ANN) est basée sur le câblage et le comportement du cerveau humain, dans lequel des modèles sont détectés dans les entrées de données.
Les ANN (réseaux de neurones artificiels) traitent les big data pour identifier des modèles et les cartographier afin de prendre des décisions qui imitent le cerveau humain. Il imite le comportement d'apprentissage humain en employant l'apprentissage supervisé, l'apprentissage non supervisé, la reconnaissance des formes, l'apprentissage renforcé, l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond.
Les différents niveaux de systèmes d'IA
L'intelligence artificielle se compose de trois niveaux distincts:
- Intelligence artificielle étroite
- Intelligence générale artificielle
- Superintelligence artificielle
Intelligence Artificielle Étroite (ANI)
L'intelligence artificielle étroite est un type de système d'IA faible qui se spécialise dans des objectifs particuliers. Également appelée IA étroite ou intelligence artificielle minimale, elle est conçue pour une seule chose : accomplir une seule tâche.
Ces programmes sont considérés comme intelligents, mais ils fonctionnent avec peu de limitations, c'est pourquoi on les appelle l'IA minimale. Elle n'essaie pas de reproduire l'intelligence humaine ; au contraire, elle invoque le comportement humain en fonction de critères spécifiques.
L'IA étroite est un type d'intelligence artificielle qui utilise le traitement du langage naturel pour effectuer des opérations. Les technologies d'IA, telles que les chatbots et les systèmes de reconnaissance vocale comme Google assistant et la reconnaissance faciale, en sont des exemples. L'apprentissage profond permet de personnaliser l'expérience utilisateur, comme les assistants virtuels qui conservent vos données pour améliorer votre expérience future.
Intelligence générale artificielle (AGI)
L'intelligence générale artificielle, parfois appelée AGI, est un terme utilisé pour décrire l'intelligence artificielle au niveau des machines qui peuvent imiter l'intellect humain tout en démontrant la capacité d'appliquer leurs connaissances pour résoudre des difficultés.
L'AGI est également appelée IA forte ou IA profonde car elle implique une forme d'intelligence générale artificielle. Les exemples sont la reconnaissance, le rappel, la vérification d'hypothèses et bien d'autres choses encore.
Super Intelligence Artificielle (ASI)
La superintelligence est encore une idée spéculative à l'heure actuelle. Les gens pensent qu'elle pourrait être développée dans le futur, mais elle n'existe pas dans la réalité pour le moment. La superintelligence peut être caractérisée comme le moment où une machine dépasse les capacités humaines et devient consciente d'elle-même.
Ce concept a inspiré de nombreux films et romans de science-fiction dans lesquels des robots capables de développer des sentiments et des émotions pourraient vaincre l'humanité elle-même. La superintelligence artificielle est un concept que les gens connaissent encore mal, ses effets sont imprévisibles et son influence ne peut pas encore être quantifiée.
Comment devenir un ingénieur en IA en huit étapes simples
Il peut être utile de se demander si vous souhaitez ou non vous impliquer profondément dans la recherche sur l'IA lorsque vous décidez de devenir ingénieur en intelligence artificielle. Si tel est le cas, un diplôme de mathématiques, d'informatique ou de science des données suivi d'une maîtrise ou d'un doctorat en IA pourrait être une excellente voie.
Chaque carrière est différente, mais voici le guide du débutant en intelligence artificielle (IA), étape par étape, qui peut vous mettre sur la bonne voie pour votre carrière. Vous pouvez ainsi vous lancer dans le développement de logiciels d'intelligence artificielle (IA) de la bonne manière :
Acquérir l'éducation nécessaire
La première étape dans la poursuite d'une carrière dans l'intelligence artificielle est de recevoir un certificat d'aptitude professionnelle. diplôme universitaire pertinent. Un baccalauréat en informatique, en science des données, en ingénierie, en physique, en mathématiques, en statistiques ou dans un autre domaine quantitatif est nécessaire.
Les certifications en IA ou en science des données peuvent vous aider à répondre aux exigences en matière d'éducation et à acquérir une expertise technique. Un diplôme de master peut être nécessaire dans certaines situations.
Concentrez-vous sur ce que vous voulez construire.
Énoncez clairement vos objectifs et veillez à ce qu'ils soient clairs et concis, par exemple "développer des algorithmes qui prédisent la tension artérielle d'une personne".
Ce n'est qu'après avoir défini vos objectifs que vous pourrez décomposer vos activités en petites parties. De plus, limitez votre champ d'action, car l'intelligence artificielle (IA) est un terme décourageant par son ampleur, et déterminez les ressources dont vous aurez besoin.
Mettez vos connaissances à l'épreuve en résolvant un problème simple pour commencer
Vous pouvez commencer par des réseaux neuronaux modestes et évoluer vers des réseaux plus complexes au fil du temps. Commencez par des problèmes simples. Expérimentez diverses méthodes pour exploiter la prise de décision algorithmique tout en essayant de les résoudre, et effectuez des recherches de base.
Trouver la solution la plus rapide à un problème spécifique est la première étape pour se lancer dans l'IA. Créez un algorithme simple d'apprentissage automatique et testez-le. Ensuite, pour améliorer votre expertise, affinez votre solution immédiate - expérimentez la mise à niveau de différentes parties et voyez comment elles influent sur les performances globales.
Lancez-vous dans l'apprentissage profond : Découvrez les réseaux neuronaux artificiels
En tant que débutant, vous devez avoir une forte envie d'apprendre le deep learning. Cependant, si vous voulez en savoir plus sur cette approche d'apprentissage automatique (deep learning), vous devez comprendre les bases des réseaux neuronaux artificiels.
C'est là que les ressources en ligne sur l'apprentissage profond peuvent être plus utiles. Cependant, pour tester vos compétences récemment développées, le cadre open-source à utiliser est le suivant :
- L'une des saveurs les plus populaires basées sur Python est TensorFlow, qui est alimentée par le moteur TensorFlow de Google.
- Tous les frameworks basés sur Python, tels que Theano, Scikit-learn, Keras, et
- Deep-learning-4j, un cadre Java
Choisissez votre langage de programmation
Pensez à langage de programmation à apprendre pour se lancer dans le développement de l'intelligence artificielle. Le choix du langage de programmation n'est pas si essentiel. Choisissez un langage grand public (même si vous pouvez aussi faire de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique avec des langages de programmation moins connus). Un que :
- Il vous offre un grand nombre d'outils et de bibliothèques de haute qualité.
- se distingue en termes de performances
- Ça pourrait être C++, Java, Pythonou Octave
Chaque langage de programmation possède ses propres caractéristiques et limites en termes de performances et de disponibilité des bibliothèques.
Développer un matériel informatique puissant ou utiliser un matériel en nuage (cloud)
Attendez-vous à un haut degré de sophistication technique lorsqu'il s'agit d'utiliser l'apprentissage automatique de l'intelligence artificielle. Un système matériel puissant utilisant la combinaison de GPU et de CPU très performants est nécessaire si vous pensez :
Il existe un grand nombre de modèles différents ; vous testerez de nombreux modèles avant de faire votre choix. Des expériences de plus en plus complexes dans lesquelles l'IA est utilisée sont menées.
Dans ce cas, vous pouvez soit développer une super machine puissante, soit opter pour une solution alternative basée sur le cloud computing. Cependant, vous pouvez envisager les alternatives suivantes pour le cloud computing :
Cloud TPU est un matériel informatique personnalisé conçu pour accélérer les opérations tensorielles plus efficacement qu'un GPU ou un CPU.
Google CoLab: un environnement Jupyter notebook immédiatement pré-activé qui ne nécessite pas de configuration ; vous avez un accès rapide au GPU basé sur le cloud pour exécuter vos scripts.
Se familiariser avec les algorithmes d'apprentissage automatique les plus courants
Supposons que vous souhaitiez vous lancer dans le développement de l'IA. Dans ce cas, vous devrez être à l'aise avec les SVM (machines à vecteurs de support), les RNN (réseaux neuronaux récurrents), l'apprentissage profond et d'autres arbres de décision et forêts aléatoires.
Rejoignez une communauté Kaggle et partagez votre code
Mettez en pratique vos compétences nouvellement acquises. Participez à un Concours Kaggle pour vous aider à en savoir plus sur les problèmes sur lesquels travaillent d'autres développeurs d'IA. Expérimentez diverses techniques et choisissez celle qui fonctionne le mieux.
Non seulement vous avez la possibilité de mettre à l'épreuve vos compétences en matière de développement de logiciels d'IA, mais vous avez également l'occasion de partager vos connaissances avec des ingénieurs en IA.
Vous ferez partie d'une grande communauté, vous poserez des questions sur une plateforme de discussion axée sur l'IA et vous partagerez vos concepts révolutionnaires au fur et à mesure que vous apprendrez l'intelligence artificielle.
La meilleure façon d'apprendre est de partager ses connaissances. Vous pouvez apprendre des autres lorsque vous partagez vos connaissances avec eux. Vous pouvez partager votre expertise sur GitHub ou sur la communauté Kaggle pour que les développeurs professionnels de l'IA fassent des commentaires pour l'améliorer.
Cela vous aidera à apprendre et à rendre votre programme plus efficace et plus précis. Ainsi, cela vous aidera à obtenir un bon résultat de votre système informatique.
Huit compétences nécessaires pour devenir un ingénieur en IA
Les tâches effectuées par les ingénieurs en IA dépassent de loin le champ de compréhension de la plupart des gens. Pour être honnête, l'idée de construire et de mettre en œuvre des algorithmes d'apprentissage automatique semble tout droit sortie d'un film de science-fiction. Pour être en mesure de le faire, voici les compétences que tout ingénieur en IA doit posséder :
1. Analytique
Pour être en mesure de construire des algorithmes d'apprentissage profond qui détectent des modèles, une solide compréhension de l'analytique est nécessaire. Une bonne maîtrise de l'analytique vous aidera à tester et à configurer l'IA.
2. Mathématiques appliquées
Les mathématiques appliquées sont indispensables si vous vous intéressez à l'ingénierie de l'intelligence artificielle, car elles sont au cœur des systèmes d'IA. Une connaissance approfondie de la descente de gradient, de la programmation quadratique et d'autres sujets tels que l'optimisation convexe est nécessaire.
3. Statistiques et algorithmes
Lorsqu'on utilise des algorithmes, il est nécessaire d'avoir une solide connaissance des statistiques. Les développeurs d'IA doivent être familiarisés avec l'écart-type, les probabilités et les modèles tels que le modèle de Markov caché et le modèle de Naive Bayes.
4. Maîtrise du langage de programmation
Cela ne devrait pas être une surprise. Pour réussir en tant qu'ingénieur en IA ou développeurvous devrez maîtriser au moins deux langages de programmation. Python est le langage le plus populaire parmi les ingénieurs en IA, mais il s'avère souvent insuffisant à lui seul. Il est essentiel d'être extrêmement bon dans différents langages, tels que C, C++ et Java.
5. Compétences en matière de résolution de problèmes et de communication
Vous devrez sortir des sentiers battus. Si vous êtes dans une situation difficile, vous découvrirez qu'il n'y a pas de règles ou d'instructions à suivre pour vous aider.
L'intelligence artificielle nécessite souvent une utilisation innovante des modèles d'apprentissage automatique et une réflexion hors des sentiers battus. Vous devrez également communiquer vos idées à vos coéquipiers qui n'ont peut-être pas la compréhension nécessaire du problème.
6. Connaissance des réseaux neuronaux
L'efficacité des réseaux neuronaux est une autre capacité nécessaire. Un réseau neuronal est un type de logiciel qui imite le cerveau humain et aide à la reconnaissance des formes, à la résolution de problèmes complexes et à la catégorisation des images, ce qui constitue une partie essentielle des systèmes d'IA.
Les développeurs en IA travaillent fréquemment avec des réseaux neuronaux. Une connaissance approfondie du sujet est donc nécessaire.
7. Gestion de l'équipe
Vous travaillerez très probablement seul. Toutefois, certaines fonctions vous permettent de communiquer avec des humains plutôt qu'avec des machines. En tant qu'ingénieur en IA, vous devrez transmettre vos idées aux différents ingénieurs et développeurs de votre équipe.
Par conséquent, les capacités de communication et la gestion du personnel sont utiles lorsque vous tentez de travailler sur un projet. Ainsi, lorsque vous travaillez sur vos compétences en mathématiques pour vous préparer à une carrière, assurez-vous de le faire avec d'autres personnes autour de vous.
8. Connaissance des nuages
Avoir une idée claire de l'architecture en nuage est l'une des compétences essentielles que les experts en IA doivent posséder. La différence entre ces systèmes et l'architecture en nuage est importante.
Non seulement vous devrez gérer la capacité de stockage, mais vous devrez également décider quel système de stockage sécurisé est idéal pour votre projet.
Le salaire moyen d'un ingénieur en IA en 2021
Le salaire d'un ingénieur en IA est déterminé par l'expérience, la certification et le lieu d'emploi, mais en général, les ingénieurs en IA sont bien rémunérés.
Le salaire moyen des ingénieurs en IA aux États-Unis est de $114 121 par an en 2021, selon Glassdoor. Mais selon d'autres sources, le salaire des ingénieurs en IA varie de $240 625 à $248 000. Il semble donc que vous pourrez bientôt obtenir la maison de vos rêves dans la Silicon Valley.
Quels sont les meilleurs cours gratuits d'IA en ligne ?
Le cours gratuit de Google sur l'IA
Google est un acteur majeur de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique, et il propose gratuitement des cours de formation à l'apprentissage automatique. Il s'agit de la même formation que celle que suivent tous leurs développeurs en IA.
Ce cours sera utile à toute personne intéressée par l'IA, que vous souhaitiez vous renseigner ou faire des recherches. Bien que le cours ne permette pas d'obtenir une certification en apprentissage automatique, il est fortement recommandé aux spécialistes du marketing.
Cours gratuit sur l'IA à Stanford
Andrew Ng est une personnalité éminente dans le domaine de l'apprentissage automatique de l'intelligence artificielle. Il a déjà travaillé chez Baidu et a été professeur adjoint à Stanford. Il est également le cofondateur de Coursera et l'un des noms les plus célèbres de l'IA.
Il est également l'un des rares instructeurs du cours de certification en apprentissage automatique de Coursera, dispensé à l'université de Stanford. Le cours d'apprentissage automatique de Coursera s'appelle "Apprentissage automatiqueet c'est totalement gratuit.
Ce cours de Coursera fait un travail fantastique en expliquant la stratégie de l'IA et en améliorant les connaissances des étudiants sur le fonctionnement de l'IA et des systèmes d'apprentissage automatique.
Cours gratuit d'Udacity sur l'IA
Peter Norvig et Sebastian Thrun, experts en IA, ont donné une conférence TED il y a quelques années dans laquelle ils évoquaient leur succès dans l'enseignement d'un cours d'IA en ligne avec plus de 100 000 étudiants. Ils ont également ajouté un autre cours d'intelligence artificielle, où vous pouvez apprendre les principes fondamentaux de l'IA et ses applications croissantes dans les entreprises.
Cette formation, d'une durée de quatre mois, est entièrement gratuite, mais elle donne droit à des crédits pour le programme de spécialisation en apprentissage automatique, qui offre un certificat en apprentissage automatique à ceux qui le souhaitent.
L'avenir de l'intelligence artificielle
Les gens ont toujours été intéressés par le progrès technologique. Actuellement, le monde vit dans la période la plus avancée du développement de l'IA, et l'intelligence artificielle est apparue comme l'amélioration la plus significative de l'industrie technologique.
Cela a non seulement influencé le l'avenir de chaque industrieL'intelligence artificielle a été le moteur du développement de nouvelles technologies telles que le big data, la robotique et l'internet des objets (IoT). À ce rythme, il est très raisonnable d'anticiper la croissance continue de l'IA à l'avenir.
Cela montre donc que l'avenir de l'intelligence artificielle est prometteur et qu'avec l'avancement du système d'IA et de ses outils, le besoin d'experts chevronnés dans ce domaine sera de plus en plus grand.
Cela montre que l'avenir de l'intelligence artificielle est prometteur, et qu'avec l'avancement du système d'IA et de ses outils, il y aura un plus grand besoin d'experts chevronnés dans ce domaine.
Conclusion
La compréhension de base de l'intelligence artificielle (IA) et de l'apprentissage machine (ML) est essentielle dans tous les secteurs et toutes les professions. De nos jours, il n'est pas nécessaire d'aller à l'université pour apprendre cette technologie complexe et fascinante.
Même si vous n'avez aucune compétence technique, vous pouvez étudier les systèmes d'IA chez vous et commencer à utiliser vos compétences dans la pratique, en créant des solutions essentielles d'apprentissage automatique et en faisant les premiers pas vers votre nouvelle profession.
