人工智能 （AI） 和機器學習 （ML） 每天都在改變各行各業并創造新的機會。如果您熱衷于進入這個激動人心的領域，但之前沒有經驗，請不要擔心，您絕對可以憑借決心和正確的方法到達那里。在這篇文章中，我將分享有關如何開始使用 AI/ML 的實用建議，概述進入該領域的不同途徑，并提供我的旅程中的見解。

我是如何開始成為一名 AI 從業者的

我的人工智能之旅始于對自己的個人挑戰。最初，我認為掌握這項技術會非常困難，我需要博士學位或在研究實驗室工作的經驗才能開始。這與事實相去甚遠。我學到的第一個教訓是，機器學習 （ML） 比人們通常想象的要容易。有了合適的資源和學習的意愿，我發現即使是復雜的人工智能概念，任何人都可以理解和應用，無論他們的背景如何。

我開始接觸 AI 所采取的關鍵步驟

1. 進行動手實踐

我在實踐中學習效果最好，所以我的第一步是研究并確定一個用例，這個用例的構建起來會很有趣，而且用機器學習來解決起來也是可行的。我對電影《少數派報告》中的“犯罪前”概念很著迷，在犯罪發生之前就預測到了犯罪。受到這個想法的啟發，我創建了一個機器學習模型來預測犯罪的可能性。

這個項目很有意思，并提供了機器學習技術的實際和具有挑戰性的應用。它促使我深入研究數據分析、特征工程和模型評估，最終幫助我理解了機器學習和機器學習生命周期的核心原理。了解機器學習生命周期至關重要，因為它提供了一種解決問題的結構化方法，并有條不紊地解決每個項目階段。

2. 學習不同的語言和工具

我探索了幾種工具來幫助我構建解決方案。我研究了亞馬遜網絡服務（AWS）等云提供商的AI/ML服務，并發現了無代碼選項和高級AI服務，如果我提供數據，它們可以處理大部分工作。但是，鑒于我的編程背景，我選擇了一種更實際的構建方法，這需要我學習 Python 語言基礎知識和 Jupyter Notebooks。

在學習 Python 的過程中，我發現了 Pandas、NumPy、Matplotlib 和 Scikit-Learn 等數據科學庫。這些庫在幫助我有效地準備、清理和可視化犯罪數據以及從頭開始訓練機器學習模型方面發揮了重要作用。

3. 深入 AI 社區

與 AI 社區互動對我的學習之旅至關重要。我加入了各種 AI 和 ML 社區，參加了聚會，并積極參與了討論論壇。我也開始分享我學到的經驗教訓，為其他人揭開這項技術的神秘面紗。這些互動加速了我的學習，讓我保持了動力。

如何開始使用 AI

成為 AI 專家沒有單一的路徑，因此您需要從您所在的位置開始并規劃前進的道路。無論您是來自技術背景還是沒有經驗的新起點，關鍵是邁出第一步并保持堅持不懈。

1. 確定一個讓你興奮的項目

這個項目可以是任何事情，從預測房價、分析社交媒體情緒，到為電影或書籍創建推薦系統。選擇一個你感興趣的項目將在整個學習過程中激勵你。

2. 熟悉機器學習生命周期

了解生命周期至關重要，因為它提供了一種解決問題的結構化方法，并且由幾個可重復的階段組成：數據收集、數據預處理、模型訓練、模型評估和部署。

3. 獲取項目所需的數據

數據是任何 AI 項目的基礎。尋找與您的項目理念相符的免費公共數據集。確保您選擇的數據具有相關性且足夠豐富，以提供有意義的見解。在準備數據時，請確保將其處理為機器可以學習的格式。

追求 AI 職業生涯的下一步

一旦你選擇了你的項目，了解了ML生命周期，并收集了必要的數據，你的后續步驟將根據你的起點而有所不同。

作為沒有 IT 背景的 AI 從業者開始

如果您沒有 IT 背景，請不要氣餒！許多成功的人工智能專業人士都是從其他各個領域過渡過來的，為人工智能世界帶來了不同的觀點和技能。

好消息是，有許多無代碼和低代碼的人工智能工具可以幫助你輕松地將你的想法變為現實，即使沒有廣泛的編程知識。這些工具旨在簡化無需大量 IT 知識即可創建 AI 模型的過程。

作為具有 IT（但沒有編碼）經驗的 AI 從業者開始

如果您有 IT 經驗但不熟悉編碼，那么您就有一個堅實的基礎可以構建。以下是過渡到 AI 的方法：

• 從編程基礎開始： 首先學習 AI 中常用的編程語言，例如 Python。Python 用戶友好，在 AI 社區中得到廣泛支持。

• 利用高級 AI 服務： 探索由 AWS 等云平臺提供的高級 AI 服務。這些服務提供預構建的模型和工具，可幫助您無需深厚的編碼專業知識即可開始使用。

• 充分利用您的 IT 背景： 您現有的 IT 知識可以成為一個顯著的優勢。例如，了解數據庫可以幫助您更有效地管理和預處理數據。同樣，在生產環境中部署機器學習模型時，您在 IT 基礎設施方面的經驗也會有所幫助。

作為具有現有編碼經驗的 AI 從業者入門

如果您已經有編碼經驗，那么您處于深入研究 AI 和 ML 的絕佳位置。以下是您如何利用您的技能：

• 學習 Jupyter Notebooks：Jupyter Notebooks 是數據科學家和 AI 從業者的必備工具。它們允許您在交互式環境中編寫和執行代碼，從而更輕松地試驗不同的算法并可視化您的結果。

• Master Python：Python 是 AI 和 ML 最受歡迎的語言，因為它簡單易用且支持廣泛的庫。即使您已經精通另一種語言，學習 Python 也將非常有益。專注于理解 Python 語法、數據結構和函數。

• 熟悉數據科學庫：Python 擁有豐富的庫生態系統，專為數據科學和機器學習而設計。您應該學習的關鍵庫包括 Pandas、NumPy、Matplotlib、Seaborn、Scikit-Learn、TensorFlow 和 PyTorch。

• 加深對 AI 和 ML 概念的理解： 借助您的編碼技能，您可以更深入地探索 AI 和 ML 的理論方面。參加涵蓋監督學習和無監督學習、神經網絡、深度學習、強化學習和自然語言處理的高級課程。

結論：從頭開始進入人工智能是完全可能的

成為沒有經驗的人工智能專家是具有挑戰性的，但絕對可以實現。您可以通過堅實的基礎、持續的學習、實踐經驗和正確的心態成功地完成這段旅程。請記住，在 AI 領域沒有單一的成功途徑。根據您的目標和情況選擇最佳路線，并致力于您的學習和成長。