Wie man KI eigenständig lernt (ein Selbststudienleitfaden) - Towards Data Science

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Thu VuTowards Data Science

Wenn Ihre Hände zur Arbeit eine Tastatur berühren, wird künstliche Intelligenz in den nächsten Jahren Ihren Job verändern.

In diesem Blogbeitrag werde ich mit Ihnen einen Fahrplan für die Erweiterung Ihres KI-Fachwissens sowie die Lernressourcen teilen.

Dieser Fahrplan geht zurück zu den Grundlagen, also selbst wenn Sie keine Vorkenntnisse in maschinellem Lernen, Mathematik oder Programmierung haben, hoffe ich, dass Sie einige nützliche Ideen bekommen, wo Sie anfangen können.

👉 Hinweis: Sie können auch die Video-Version dieses Blog-Beitrags ansehen und die vollständige Roadmap-PDF auf meinem Youtube-Kanal herunterladen:

Jetzt geht's los! 💪

Warum sollten Sie KI lernen?

Künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und Deep Learning existieren seit den 1950er Jahren. Dieses Gebiet hat im letzten Jahrzehnt (und besonders in den letzten Jahren) aufgrund von Fortschritten in Algorithmen, Rechenleistung und vor allem der Fülle von Daten an Fahrt gewonnen.

Die KI, über die wir heute oft sprechen, ist Generative KI, die eine Unterkategorie des maschinellen Lernens und des Deep Learning ist.

Beziehung zwischen Generative AI, Deep Learning, Machine Learning und KI. Bild von Autor.

Generative KI kann jetzt Code schreiben, atemberaubende Bilder generieren, Musik komponieren, seltene Krankheiten diagnostizieren, Präsentationsentwürfe erstellen, Bilder lesen und vieles mehr.

Unternehmen auf der ganzen Welt sind im Wettlauf, um Wert aus generativer KI zu schaffen, und versuchen, sie zu nutzen, um bessere Dienstleistungen und Produkte zu schaffen, Prozesse zu verbessern und zeitaufwändige Aufgaben zu automatisieren.

Große Unternehmen drängen darauf, KI-Lösungen zu implementieren, um ihre spezifischen Probleme zu lösen. Dies ist ein Goldgrube, da alles noch sehr neu ist. Wenn Sie das Wissen haben und wissen, wie man Dinge mit KI entwickelt, können Sie einen enormen Einfluss schaffen.

Wie bei allem in seinen Anfangstagen haben KI-Modelle immer noch viele Probleme, die gelöst werden müssen. Sie sind noch nicht zuverlässig oder stabil, sie besitzen potenziell Vorurteile und andere Probleme. Deshalb brauchen wir mehr Menschen, die ein tiefgreifendes Verständnis haben und auf den Grund gehen können...

Zusammenfassen
Der Artikel beschreibt, wie künstliche Intelligenz (KI) in den nächsten Jahren die Arbeitswelt verändern wird und bietet eine Roadmap zur Erweiterung der KI-Fähigkeiten. Es wird betont, dass auch Personen ohne Vorkenntnisse in maschinellem Lernen, Mathematik oder Programmierung von den Informationen profitieren können. Die Bedeutung des Lernens von KI wird hervorgehoben, da KI, maschinelles Lernen und Deep Learning aufgrund von Algorithmus- und Rechenleistungsfortschritten sowie der Verfügbarkeit von Daten in den letzten Jahren stark an Bedeutung gewonnen haben. Generative KI, ein Teilbereich von maschinellem Lernen und Deep Learning, wird als besonders relevant dargestellt, da sie vielfältige Anwendungen wie das Schreiben von Code, das Generieren von Bildern und Musik sowie die Diagnose seltener Krankheiten ermöglicht. Unternehmen weltweit investieren in generative KI, um bessere Produkte und Dienstleistungen zu schaffen, Prozesse zu verbessern und zeitaufwändige Aufgaben zu automatisieren. Es wird betont, dass KI-Modelle noch viele Probleme aufweisen, die gelöst werden müssen, und dass mehr Fachleute mit fundiertem Verständnis benötigt werden, um diese Herausforderungen anzugehen.