Карьерный трек в сфере ИИ включает освоение теоретической сферы машинного обучения, развитие навыков и работу над конкретными проектами – от классификации изображений до компьютерного зрения.
Путь к знаниям, навыкам, нетворкингу:
- создать прочный фундамент в математике и информатике. Для освоения ИИ необходимо знание высшей математики, линейной алгебры, математического исчисления, математической статистики, теории вероятностей, структуры данных, алгоритмов;
- изучить языки программирования. Python - один из самых популярных языков программирования, используемых в ИИ. Также можно освоить Java, C++ и R. Понадобится и язык запросов SQL;
- разобраться с различными отраслями искусственного интеллекта: машинное обучение, обработка естественного языка, компьютерное зрение, робототехника. Выбрать область, которая интересна и сосредоточиться на ее углубленном изучении;
- освоить машинное обучение как фундаментальную область ИИ. Можно начать с основ контролируемого и неконтролируемого обучения, линейной регрессии и деревьев решений. Затем переходить к более сложным темам, например, обучение с подкреплением, нейронные сети, трансформеры;
- постепенно создавать портфолио, работая над реальными проектами ИИ, начиная с небольших, например, классификация изображений или распознавание текста;
- быть в курсе последних разработок: посещать конференции, участвовать в онлайн-форумах, присоединиться к онлайн-сообществам, например, GitHub, Kaggle, Stack Overflow, где можно учиться у экспертов.
Путь в профессию и на рынок труда:
- подкреплять теоретическое обучение конкретными проектами. Начать с самых простых: классификация изображений по различным категориям с помощью TensorFlow или Keras; анализ настроений в тексте , используя библиотеки Python, такие как NLTK и scikit-learn; прогнозирование цен на жилье с помощью многофакторной модели на основе scikit-learn или XGBoost;
- осваивать более сложные проекты: обнаружение объектов на изображении или видео, используя TensorFlow Object Detection API; разработка рекомендательных систем на основе фреймворков Apache Mahout, TensorFlow Recommenders; распознавание речи инструментами Google Cloud Speech-to-Text API или Kaldi toolkit;
- пробовать проекты на уровне экспертов: обработка естественного языка, используя фреймворки spaCy или Stanford NLP; использование AL для интерпретации визуальных данных из окружающего мира на основе OpenCV или TensorFlow; обучение с подкреплением, где понадобятся такие инструменты как OpenAI Gym или агенты TensorFlow;
- мониторить рекрутинговые площадки, группы в социальных сетях и профессиональные форумы в поисках подходящих вакансий. Сформировать портфолио и подготовить несколько резюме под разные запросы работодателей. При необходимости – пройти тренинг у консультанта в сфере IT-карьеры для успешного прохождения интервью;
- не отказываться от собеседований, даже если вакансия не кажется привлекательной. Это позволит сориентироваться в требованиях на рынке труда, прокачать недостающие скиллы и четче осознать свои карьерные запросы и возможности их реализации.
Читать по теме: Как работает виртуальная реальность и какие профессии связаны с этой технологией?
