![\"donn\u00e9es](\"https:\/\/www.startupoasis.co\/wp-content\/uploads\/2021\/11\/hitesh-choudhary-t1PaIbMTJIM-unsplash-1024x575.jpg\")
<\/figure><\/div>\n\n\n\nQu'est-ce que l'intelligence artificielle ?<\/h2>\n\n\n\n
L'id\u00e9e de ce qui distingue l'IA a \u00e9volu\u00e9, m\u00eame si, au fond, l'objectif a toujours \u00e9t\u00e9 de construire des machines intelligentes qui pensent comme des humains.<\/p>\n\n\n\n
Apr\u00e8s tout, les \u00eatres humains se sont r\u00e9v\u00e9l\u00e9s \u00eatre les seuls capables d'interpr\u00e9ter le monde qui les entoure et de faire la diff\u00e9rence sur la base de ce qu'ils apprennent. Cependant, pour construire des machines intelligentes qui pourraient aider le monde \u00e0 accomplir cette t\u00e2che plus efficacement, il est logique de commencer \u00e0 le faire plus efficacement.<\/p>\n\n\n\n
En d'autres termes, l'IA peut \u00eatre consid\u00e9r\u00e9e comme une forme de stimulation artificielle de la pens\u00e9e abstraite, cr\u00e9ative et d\u00e9ductive, en particulier de la capacit\u00e9 d'apprentissage, \u00e0 l'aide d'ordinateurs num\u00e9riques \u00e0 logique binaire. Cependant, l'intelligence artificielle est :<\/p>\n\n\n\n
- Une entit\u00e9 intelligente d\u00e9velopp\u00e9e par les humains<\/li>
- Capable d'ex\u00e9cuter un comportement intelligent sans instructions explicites<\/li>
- Capable de raisonner et d'agir raisonnablement et humainement.<\/li><\/ul>\n\n\n\n
Intelligence artificielle (IA) <\/a>est une branche ou un sous-domaine de l'informatique qui vise \u00e0 construire ou \u00e0 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 utilis\u00e9es par de nombreux syst\u00e8mes d'IA.<\/p>\n\n\n\n
L'IA \u00e9volue rapidement depuis quelque temps, et ce qui \u00e9tait auparavant consid\u00e9r\u00e9 comme faisant partie de l'IA est aujourd'hui simplement consid\u00e9r\u00e9 comme une fonction de l'ordinateur. Une calculatrice, par exemple, pouvait \u00eatre consid\u00e9r\u00e9e comme un composant de l'IA dans le pass\u00e9. Mais, elle est d\u00e9sormais consid\u00e9r\u00e9e comme une op\u00e9ration essentielle.<\/p>\n\n\n\n
L'\u00e9volution de l'intelligence artificielle<\/h2>\n\n\n\n
L'intelligence artificielle, souvent appel\u00e9e IA, est un domaine d'\u00e9tude qui a d\u00e9but\u00e9 en 1956 avec le cr\u00e9ateur du mot, John McCarthy<\/a>. Son importance s'est accrue en raison de l'augmentation des volumes de donn\u00e9es, de la complexit\u00e9 accrue des algorithmes et de la programmation, ainsi que des progr\u00e8s en mati\u00e8re de stockage informatique et de puissance de calcul.<\/p>\n\n\n\n
L'IA \u00e9volue rapidement depuis quelque temps, et ce qui \u00e9tait auparavant consid\u00e9r\u00e9 comme faisant partie de l'IA est aujourd'hui simplement consid\u00e9r\u00e9 comme une fonction de l'ordinateur. Une calculatrice, par exemple, a pu \u00eatre consid\u00e9r\u00e9e comme un composant de l'IA dans le pass\u00e9. Mais elle est d\u00e9sormais consid\u00e9r\u00e9e comme une op\u00e9ration plut\u00f4t basique.<\/p><\/blockquote>\n\n\n\n
Les m\u00e9thodes suivantes sont essentielles \u00e0 la mise en \u0153uvre et \u00e0 la construction de syst\u00e8mes d'IA :<\/p>\n\n\n\n
Traitement du langage naturel :<\/strong> Le traitement du langage naturel, parfois appel\u00e9 NLP, est l'\u00e9tude de la mani\u00e8re dont les ordinateurs interagissent avec un langage humain naturel et d\u00e9veloppent une compr\u00e9hension pour prendre des mesures appropri\u00e9es.<\/p>\n\n\n\n
Deux types de technologies NLP (traitement du langage naturel) sont la reconnaissance et la synth\u00e8se 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).<\/p>\n\n\n\n
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 utilis\u00e9es.<\/p>\n\n\n\n
Machines vectorielles :<\/strong> Ces machines sont utilis\u00e9es pour identifier des donn\u00e9es en fonction de la valeur d'un param\u00e8tre. L'utilisation de la diff\u00e9renciation 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.<\/p>\n\n\n\n
Heuristique :<\/strong> L'heuristique utilise les processus d'apprentissage par essais et erreurs pour encourager les gens \u00e0 apprendre de leurs erreurs et \u00e0 les \u00e9viter. Cela implique la mise en correspondance des erreurs et des corrections, \u00e0 l'instar d'un cerveau humain.<\/p>\n\n\n\n
R\u00e9seaux neuronaux artificiels :<\/strong> La technique des r\u00e9seaux neuronaux artificiels (ANN) est bas\u00e9e sur le c\u00e2blage et le comportement du cerveau humain, dans lequel des mod\u00e8les sont d\u00e9tect\u00e9s dans les entr\u00e9es de donn\u00e9es.<\/p>\n\n\n\n
Les ANN (r\u00e9seaux de neurones artificiels) traitent les big data pour identifier des mod\u00e8les et les cartographier afin de prendre des d\u00e9cisions qui imitent le cerveau humain. Il imite le comportement d'apprentissage humain en employant l'apprentissage supervis\u00e9, l'apprentissage non supervis\u00e9, la reconnaissance des formes, l'apprentissage renforc\u00e9, l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond.<\/p>\n\n\n\n
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<\/figure><\/div>\n\n\n\nLes diff\u00e9rents niveaux de syst\u00e8mes d'IA<\/h2>\n\n\n\n
L'intelligence artificielle se compose de trois niveaux distincts<\/em>:<\/p>\n\n\n\n
- Intelligence artificielle \u00e9troite<\/li>
- Intelligence g\u00e9n\u00e9rale artificielle<\/li>
- Superintelligence artificielle<\/li><\/ul>\n\n\n\n
Intelligence Artificielle \u00c9troite (ANI)<\/h3>\n\n\n\n
L'intelligence artificielle \u00e9troite est un type de syst\u00e8me d'IA faible qui se sp\u00e9cialise dans des objectifs particuliers. \u00c9galement appel\u00e9e IA \u00e9troite ou intelligence artificielle minimale, elle est con\u00e7ue pour une seule chose : accomplir une seule t\u00e2che.<\/p>\n\n\n\n
Ces programmes sont consid\u00e9r\u00e9s 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 crit\u00e8res sp\u00e9cifiques.<\/p>\n\n\n\n
L'IA \u00e9troite est un type d'intelligence artificielle qui utilise le traitement du langage naturel pour effectuer des op\u00e9rations. Les technologies d'IA, telles que les chatbots et les syst\u00e8mes de reconnaissance vocale comme Google assistant et la reconnaissance faciale, en sont des exemples. L'apprentissage profond permet de personnaliser l'exp\u00e9rience utilisateur, comme les assistants virtuels qui conservent vos donn\u00e9es pour am\u00e9liorer votre exp\u00e9rience future.<\/p>\n\n\n\n
Intelligence g\u00e9n\u00e9rale artificielle (AGI)<\/h3>\n\n\n\n
L'intelligence g\u00e9n\u00e9rale artificielle, parfois appel\u00e9e AGI, est un terme utilis\u00e9 pour d\u00e9crire l'intelligence artificielle au niveau des machines qui peuvent imiter l'intellect humain tout en d\u00e9montrant la capacit\u00e9 d'appliquer leurs connaissances pour r\u00e9soudre des difficult\u00e9s.<\/p>\n\n\n\n
L'AGI est \u00e9galement appel\u00e9e IA forte ou IA profonde car elle implique une forme d'intelligence g\u00e9n\u00e9rale artificielle. Les exemples sont la reconnaissance, le rappel, la v\u00e9rification d'hypoth\u00e8ses et bien d'autres choses encore.<\/p>\n\n\n\n
Super Intelligence Artificielle (ASI)<\/h3>\n\n\n\n
La superintelligence est encore une id\u00e9e sp\u00e9culative \u00e0 l'heure actuelle. Les gens pensent qu'elle pourrait \u00eatre d\u00e9velopp\u00e9e dans le futur, mais elle n'existe pas dans la r\u00e9alit\u00e9 pour le moment. La superintelligence peut \u00eatre caract\u00e9ris\u00e9e comme le moment o\u00f9 une machine d\u00e9passe les capacit\u00e9s humaines et devient consciente d'elle-m\u00eame.<\/p>\n\n\n\n
Ce concept a inspir\u00e9 de nombreux films et romans de science-fiction dans lesquels des robots capables de d\u00e9velopper des sentiments et des \u00e9motions pourraient vaincre l'humanit\u00e9 elle-m\u00eame. La superintelligence artificielle est un concept que les gens connaissent encore mal, ses effets sont impr\u00e9visibles et son influence ne peut pas encore \u00eatre quantifi\u00e9e.<\/p>\n\n\n\n
Comment devenir un ing\u00e9nieur en IA en huit \u00e9tapes simples<\/h2>\n\n\n\n
Il peut \u00eatre utile de se demander si vous souhaitez ou non vous impliquer profond\u00e9ment dans la recherche sur l'IA lorsque vous d\u00e9cidez de devenir ing\u00e9nieur en intelligence artificielle. Si tel est le cas, un dipl\u00f4me de math\u00e9matiques, d'informatique ou de science des donn\u00e9es suivi d'une ma\u00eetrise ou d'un doctorat en IA pourrait \u00eatre une excellente voie.<\/p>\n\n\n\n
Chaque carri\u00e8re est diff\u00e9rente, mais voici le guide du d\u00e9butant en intelligence artificielle (IA), \u00e9tape par \u00e9tape, qui peut vous mettre sur la bonne voie pour votre carri\u00e8re. Vous pouvez ainsi vous lancer dans le d\u00e9veloppement de logiciels d'intelligence artificielle (IA) de la bonne mani\u00e8re :<\/p>\n\n\n\n
Acqu\u00e9rir l'\u00e9ducation n\u00e9cessaire<\/h3>\n\n\n\n
La premi\u00e8re \u00e9tape dans la poursuite d'une carri\u00e8re dans l'intelligence artificielle est de recevoir un certificat d'aptitude professionnelle. dipl\u00f4me universitaire pertinent<\/a>. Un baccalaur\u00e9at en informatique, en science des donn\u00e9es, en ing\u00e9nierie, en physique, en math\u00e9matiques, en statistiques ou dans un autre domaine quantitatif est n\u00e9cessaire.<\/p>\n\n\n\n
Les certifications en IA ou en science des donn\u00e9es peuvent vous aider \u00e0 r\u00e9pondre aux exigences en mati\u00e8re d'\u00e9ducation et \u00e0 acqu\u00e9rir une expertise technique. Un dipl\u00f4me de master peut \u00eatre n\u00e9cessaire dans certaines situations.<\/p>\n\n\n\n
Concentrez-vous sur ce que vous voulez construire.<\/h3>\n\n\n\n
\u00c9noncez clairement vos objectifs et veillez \u00e0 ce qu'ils soient clairs et concis, par exemple \"d\u00e9velopper des algorithmes qui pr\u00e9disent la tension art\u00e9rielle d'une personne\".<\/p>\n\n\n\n
Ce n'est qu'apr\u00e8s avoir d\u00e9fini vos objectifs que vous pourrez d\u00e9composer vos activit\u00e9s en petites parties. De plus, limitez votre champ d'action, car l'intelligence artificielle (IA) est un terme d\u00e9courageant par son ampleur, et d\u00e9terminez les ressources dont vous aurez besoin.<\/p>\n\n\n\n
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<\/figure>\n\n\n\nMettez vos connaissances \u00e0 l'\u00e9preuve en r\u00e9solvant un probl\u00e8me simple pour commencer<\/h3>\n\n\n\n
Vous pouvez commencer par des r\u00e9seaux neuronaux modestes et \u00e9voluer vers des r\u00e9seaux plus complexes au fil du temps. Commencez par des probl\u00e8mes simples. Exp\u00e9rimentez diverses m\u00e9thodes pour exploiter la prise de d\u00e9cision algorithmique tout en essayant de les r\u00e9soudre, et effectuez des recherches de base.<\/p>\n\n\n\n
Trouver la solution la plus rapide \u00e0 un probl\u00e8me sp\u00e9cifique est la premi\u00e8re \u00e9tape pour se lancer dans l'IA. Cr\u00e9ez un algorithme simple d'apprentissage automatique et testez-le. Ensuite, pour am\u00e9liorer votre expertise, affinez votre solution imm\u00e9diate - exp\u00e9rimentez la mise \u00e0 niveau de diff\u00e9rentes parties et voyez comment elles influent sur les performances globales.<\/p>\n\n\n\n
Lancez-vous dans l'apprentissage profond : D\u00e9couvrez les r\u00e9seaux neuronaux artificiels<\/h3>\n\n\n\n
En tant que d\u00e9butant, 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 r\u00e9seaux neuronaux artificiels.<\/p>\n\n\n\n
C'est l\u00e0 que les ressources en ligne sur l'apprentissage profond peuvent \u00eatre plus utiles. Cependant, pour tester vos comp\u00e9tences r\u00e9cemment d\u00e9velopp\u00e9es, le cadre open-source \u00e0 utiliser est le suivant :<\/p>\n\n\n\n
- L'une des saveurs les plus populaires bas\u00e9es sur Python est TensorFlow, qui est aliment\u00e9e par le moteur TensorFlow de Google.<\/li>
- Tous les frameworks bas\u00e9s sur Python, tels que Theano, Scikit-learn, Keras, et<\/li>
- Deep-learning-4j, un cadre Java<\/li><\/ul>\n\n\n\n
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<\/figure><\/div>\n\n\n\nChoisissez votre langage de programmation<\/h3>\n\n\n\n
Pensez \u00e0 langage de programmation<\/a> \u00e0 apprendre pour se lancer dans le d\u00e9veloppement de l'intelligence artificielle. Le choix du langage de programmation n'est pas si essentiel. Choisissez un langage grand public (m\u00eame si vous pouvez aussi faire de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique avec des langages de programmation moins connus). Un que :<\/p>\n\n\n\n
- Il vous offre un grand nombre d'outils et de biblioth\u00e8ques de haute qualit\u00e9.<\/li>
- se distingue en termes de performances<\/li>
- \u00c7a pourrait \u00eatre C++, Java, Python<\/a>ou Octave<\/li><\/ul>\n\n\n\n
Chaque langage de programmation poss\u00e8de ses propres caract\u00e9ristiques et limites en termes de performances et de disponibilit\u00e9 des biblioth\u00e8ques.<\/p>\n\n\n\n
D\u00e9velopper un mat\u00e9riel informatique puissant ou utiliser un mat\u00e9riel en nuage (cloud)<\/h3>\n\n\n\n
Attendez-vous \u00e0 un haut degr\u00e9 de sophistication technique lorsqu'il s'agit d'utiliser l'apprentissage automatique de l'intelligence artificielle. Un syst\u00e8me mat\u00e9riel puissant utilisant la combinaison de GPU et de CPU tr\u00e8s performants est n\u00e9cessaire si vous pensez :<\/p>\n\n\n\n
Il existe un grand nombre de mod\u00e8les diff\u00e9rents ; vous testerez de nombreux mod\u00e8les avant de faire votre choix. Des exp\u00e9riences de plus en plus complexes dans lesquelles l'IA est utilis\u00e9e sont men\u00e9es.<\/p>\n\n\n\n
Dans ce cas, vous pouvez soit d\u00e9velopper une super machine puissante, soit opter pour une solution alternative bas\u00e9e sur le cloud computing. Cependant, vous pouvez envisager les alternatives suivantes pour le cloud computing :<\/p>\n\n\n\n
Cloud TPU est un mat\u00e9riel informatique personnalis\u00e9 con\u00e7u pour acc\u00e9l\u00e9rer les op\u00e9rations tensorielles plus efficacement qu'un GPU ou un CPU.<\/p>\n\n\n\n
Google CoLab<\/strong>: un environnement Jupyter notebook imm\u00e9diatement pr\u00e9-activ\u00e9 qui ne n\u00e9cessite pas de configuration ; vous avez un acc\u00e8s rapide au GPU bas\u00e9 sur le cloud pour ex\u00e9cuter vos scripts.<\/p>\n\n\n\n
![\"en](\"https:\/\/www.startupoasis.co\/wp-content\/uploads\/2021\/11\/michael-dziedzic-deHhHOttSdk-unsplash-1024x805.jpg\")
<\/figure><\/div>\n\n\n\nSe familiariser avec les algorithmes d'apprentissage automatique les plus courants<\/h3>\n\n\n\n
Supposons que vous souhaitiez vous lancer dans le d\u00e9veloppement de l'IA. Dans ce cas, vous devrez \u00eatre \u00e0 l'aise avec les SVM (machines \u00e0 vecteurs de support), les RNN (r\u00e9seaux neuronaux r\u00e9currents), l'apprentissage profond et d'autres arbres de d\u00e9cision et for\u00eats al\u00e9atoires.<\/p>\n\n\n\n
Rejoignez une communaut\u00e9 Kaggle et partagez votre code<\/h3>\n\n\n\n
Mettez en pratique vos comp\u00e9tences nouvellement acquises. Participez \u00e0 un Concours Kaggle<\/a> pour vous aider \u00e0 en savoir plus sur les probl\u00e8mes sur lesquels travaillent d'autres d\u00e9veloppeurs d'IA. Exp\u00e9rimentez diverses techniques et choisissez celle qui fonctionne le mieux.<\/p>\n\n\n\n
Non seulement vous avez la possibilit\u00e9 de mettre \u00e0 l'\u00e9preuve vos comp\u00e9tences en mati\u00e8re de d\u00e9veloppement de logiciels d'IA, mais vous avez \u00e9galement l'occasion de partager vos connaissances avec des ing\u00e9nieurs en IA.<\/p>\n\n\n\n
Vous ferez partie d'une grande communaut\u00e9, vous poserez des questions sur une plateforme de discussion ax\u00e9e sur l'IA et vous partagerez vos concepts r\u00e9volutionnaires au fur et \u00e0 mesure que vous apprendrez l'intelligence artificielle.<\/p>\n\n\n\n
La meilleure fa\u00e7on 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 communaut\u00e9 Kaggle pour que les d\u00e9veloppeurs professionnels de l'IA fassent des commentaires pour l'am\u00e9liorer.<\/p>\n\n\n\n
Cela vous aidera \u00e0 apprendre et \u00e0 rendre votre programme plus efficace et plus pr\u00e9cis. Ainsi, cela vous aidera \u00e0 obtenir un bon r\u00e9sultat de votre syst\u00e8me informatique.<\/p>\n\n\n\n
Huit comp\u00e9tences n\u00e9cessaires pour devenir un ing\u00e9nieur en IA<\/h2>\n\n\n\n
Les t\u00e2ches effectu\u00e9es par les ing\u00e9nieurs en IA d\u00e9passent de loin le champ de compr\u00e9hension de la plupart des gens. Pour \u00eatre honn\u00eate, l'id\u00e9e de construire et de mettre en \u0153uvre des algorithmes d'apprentissage automatique semble tout droit sortie d'un film de science-fiction. Pour \u00eatre en mesure de le faire, voici les comp\u00e9tences que tout ing\u00e9nieur en IA doit poss\u00e9der :<\/p>\n\n\n\n
1. Analytique<\/h3>\n\n\n\n
Pour \u00eatre en mesure de construire des algorithmes d'apprentissage profond qui d\u00e9tectent des mod\u00e8les, une solide compr\u00e9hension de l'analytique est n\u00e9cessaire. Une bonne ma\u00eetrise de l'analytique vous aidera \u00e0 tester et \u00e0 configurer l'IA. <\/p>\n\n\n\n
2. Math\u00e9matiques appliqu\u00e9es<\/h3>\n\n\n\n
Les math\u00e9matiques appliqu\u00e9es sont indispensables si vous vous int\u00e9ressez \u00e0 l'ing\u00e9nierie de l'intelligence artificielle, car elles sont au c\u0153ur des syst\u00e8mes d'IA. Une connaissance approfondie de la descente de gradient, de la programmation quadratique et d'autres sujets tels que l'optimisation convexe est n\u00e9cessaire.<\/p>\n\n\n\n
3. Statistiques et algorithmes<\/h3>\n\n\n\n
Lorsqu'on utilise des algorithmes, il est n\u00e9cessaire d'avoir une solide connaissance des statistiques. Les d\u00e9veloppeurs d'IA doivent \u00eatre familiaris\u00e9s avec l'\u00e9cart-type, les probabilit\u00e9s et les mod\u00e8les tels que le mod\u00e8le de Markov cach\u00e9 et le mod\u00e8le de Naive Bayes.<\/p>\n\n\n\n
4. Ma\u00eetrise du langage de programmation<\/h3>\n\n\n\n
Cela ne devrait pas \u00eatre une surprise. Pour r\u00e9ussir en tant qu'ing\u00e9nieur en IA ou d\u00e9veloppeur<\/a>vous devrez ma\u00eetriser au moins deux langages de programmation. Python est le langage le plus populaire parmi les ing\u00e9nieurs en IA, mais il s'av\u00e8re souvent insuffisant \u00e0 lui seul. Il est essentiel d'\u00eatre extr\u00eamement bon dans diff\u00e9rents langages, tels que C, C++ et Java.<\/p>\n\n\n\n
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<\/figure><\/div>\n\n\n\n5. Comp\u00e9tences en mati\u00e8re de r\u00e9solution de probl\u00e8mes et de communication<\/h3>\n\n\n\n
Vous devrez sortir des sentiers battus. Si vous \u00eates dans une situation difficile, vous d\u00e9couvrirez qu'il n'y a pas de r\u00e8gles ou d'instructions \u00e0 suivre pour vous aider.<\/p>\n\n\n\n
L'intelligence artificielle n\u00e9cessite souvent une utilisation innovante des mod\u00e8les d'apprentissage automatique et une r\u00e9flexion hors des sentiers battus. Vous devrez \u00e9galement communiquer vos id\u00e9es \u00e0 vos co\u00e9quipiers qui n'ont peut-\u00eatre pas la compr\u00e9hension n\u00e9cessaire du probl\u00e8me.<\/p>\n\n\n\n
6. Connaissance des r\u00e9seaux neuronaux<\/h3>\n\n\n\n
L'efficacit\u00e9 des r\u00e9seaux neuronaux est une autre capacit\u00e9 n\u00e9cessaire. Un r\u00e9seau neuronal est un type de logiciel qui imite le cerveau humain et aide \u00e0 la reconnaissance des formes, \u00e0 la r\u00e9solution de probl\u00e8mes complexes et \u00e0 la cat\u00e9gorisation des images, ce qui constitue une partie essentielle des syst\u00e8mes d'IA.<\/p>\n\n\n\n
Les d\u00e9veloppeurs en IA travaillent fr\u00e9quemment avec des r\u00e9seaux neuronaux. Une connaissance approfondie du sujet est donc n\u00e9cessaire.<\/p>\n\n\n\n
7. Gestion de l'\u00e9quipe<\/h3>\n\n\n\n
Vous travaillerez tr\u00e8s probablement seul. Toutefois, certaines fonctions vous permettent de communiquer avec des humains plut\u00f4t qu'avec des machines. En tant qu'ing\u00e9nieur en IA, vous devrez transmettre vos id\u00e9es aux diff\u00e9rents ing\u00e9nieurs et d\u00e9veloppeurs de votre \u00e9quipe.<\/p>\n\n\n\n
Par cons\u00e9quent, les capacit\u00e9s de communication et la gestion du personnel sont utiles lorsque vous tentez de travailler sur un projet. Ainsi, lorsque vous travaillez sur vos comp\u00e9tences en math\u00e9matiques pour vous pr\u00e9parer \u00e0 une carri\u00e8re, assurez-vous de le faire avec d'autres personnes autour de vous.<\/p>\n\n\n\n
8. Connaissance des nuages<\/h3>\n\n\n\n
Avoir une id\u00e9e claire de l'architecture en nuage est l'une des comp\u00e9tences essentielles que les experts en IA doivent poss\u00e9der. La diff\u00e9rence entre ces syst\u00e8mes et l'architecture en nuage est importante.<\/p>\n\n\n\n
Non seulement vous devrez g\u00e9rer la capacit\u00e9 de stockage, mais vous devrez \u00e9galement d\u00e9cider quel syst\u00e8me de stockage s\u00e9curis\u00e9 est id\u00e9al pour votre projet.<\/p>\n\n\n\n
Le salaire moyen d'un ing\u00e9nieur en IA en 2021<\/h2>\n\n\n\n
Le salaire d'un ing\u00e9nieur en IA est d\u00e9termin\u00e9 par l'exp\u00e9rience, la certification et le lieu d'emploi, mais en g\u00e9n\u00e9ral, les ing\u00e9nieurs en IA sont bien r\u00e9mun\u00e9r\u00e9s.<\/p>\n\n\n\n
Le salaire moyen des ing\u00e9nieurs en IA aux \u00c9tats-Unis est de $114 121 par an en 2021, selon Glassdoor. Mais selon d'autres sources, le salaire des ing\u00e9nieurs en IA varie de $240 625 \u00e0 $248 000. Il semble donc que vous pourrez bient\u00f4t obtenir la maison de vos r\u00eaves dans la Silicon Valley.<\/p>\n\n\n\n
Quels sont les meilleurs cours gratuits d'IA en ligne ?<\/h2>\n\n\n\n
Le cours gratuit de Google sur l'IA<\/h3>\n\n\n\n
Google est un acteur majeur de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique, et il propose gratuitement des cours de formation \u00e0 l'apprentissage automatique. Il s'agit de la m\u00eame formation que celle que suivent tous leurs d\u00e9veloppeurs en IA.<\/p>\n\n\n\n
Ce cours sera utile \u00e0 toute personne int\u00e9ress\u00e9e 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 recommand\u00e9 aux sp\u00e9cialistes du marketing.<\/p>\n\n\n\n
Cours gratuit sur l'IA \u00e0 Stanford<\/h3>\n\n\n\n
Andrew Ng est une personnalit\u00e9 \u00e9minente dans le domaine de l'apprentissage automatique de l'intelligence artificielle. Il a d\u00e9j\u00e0 travaill\u00e9 chez Baidu et a \u00e9t\u00e9 professeur adjoint \u00e0 Stanford. Il est \u00e9galement le cofondateur de Coursera et l'un des noms les plus c\u00e9l\u00e8bres de l'IA.<\/p>\n\n\n\n
Il est \u00e9galement l'un des rares instructeurs du cours de certification en apprentissage automatique de Coursera, dispens\u00e9 \u00e0 l'universit\u00e9 de Stanford. Le cours d'apprentissage automatique de Coursera s'appelle \"Apprentissage automatique<\/a>et c'est totalement gratuit.<\/p>\n\n\n\n
Ce cours de Coursera fait un travail fantastique en expliquant la strat\u00e9gie de l'IA et en am\u00e9liorant les connaissances des \u00e9tudiants sur le fonctionnement de l'IA et des syst\u00e8mes d'apprentissage automatique.<\/p>\n\n\n\n
![\"reconnaissance](\"https:\/\/www.startupoasis.co\/wp-content\/uploads\/2021\/11\/lagos-techie-kwzWjTnDPLk-unsplash-1024x683.jpg\")
<\/figure>\n\n\n\n![\"apprentissage](\"https:\/\/www.startupoasis.co\/wp-content\/uploads\/2021\/11\/tim-van-der-kuip-CPs2X8JYmS8-unsplash-1024x683.jpg\")
<\/figure><\/div>\n\n\n\n