Сборник идей от Эндрю Нг, основателя DeepLearning.AI
«Мы считаем, что ИИ — это новое электричество, которое изменит и улучшит практически все сферы человеческой жизни». Эндрю Нг.
Программирование ИИ — это новая грамотность
Сегодня мы считаем само собой разумеющимся, что многие люди умеют читать и писать. Я надеюсь, что когда-нибудь люди будут так же часто знать, как писать код, специально для ИИ. Несколько сотен лет назад общество не считало языковую грамотность необходимым навыком. Небольшое количество людей научилось читать и писать, а все остальные позволяли им читать и писать. Потребовались века, чтобы грамотность распространилась, и теперь общество стало намного богаче.
Слова обеспечивают глубокую человеческую коммуникацию. Код — это самая глубокая форма общения человека с машиной. По мере того, как машины становятся все более важными в повседневной жизни, это общение становится все более важным.
Традиционная разработка программного обеспечения — написание программ, которые явно указывают компьютеру последовательность шагов, которые нужно выполнить, — была основным путем к грамотности кода. Но ИИ, машинное обучение и наука о данных предлагают новую парадигму, в которой компьютеры извлекают знания из данных.
Эта технология предлагает другой путь к кодированию, который кажется мне еще более многообещающим. Часто по воскресеньям я покупаю кусок пиццы в соседней пиццерии. У джентльмена за прилавком может быть мало причин учиться создавать программные приложения (помимо личного роста и удовольствия от приобретения нового навыка).
Но искусственный интеллект и наука о данных имеют большое значение даже для производителя пиццы. Модель линейной регрессии могла бы позволить ему лучше оценить спрос, чтобы он мог оптимизировать кадровый состав ресторана и цепочку поставок.
Он мог лучше предсказывать продажи гавайской пиццы — моей любимой! — чтобы он мог приготовить больше гавайских пирогов заранее и сократить время ожидания клиентов. Использование ИИ и науки о данных можно найти практически в любой ситуации, связанной с производством данных, и я считаю, что самые разные профессии найдут больше применений для пользовательских приложений ИИ и выводов, полученных из данных, чем для традиционной разработки программного обеспечения.
Это делает грамотность в программировании, ориентированном на ИИ, даже более ценным, чем традиционные навыки. Это может позволить бесчисленному количеству людей использовать данные, чтобы сделать свою жизнь богаче. Я надеюсь, что обещание создания базовых приложений ИИ, даже больше, чем создание базовых традиционных приложений, побудит больше людей научиться программировать.
Если общество воспримет эту новую форму грамотности, поскольку у него есть способность читать и писать, мы все выиграем.
ИИ продолжает создавать множество захватывающих карьерных возможностей, и я знаю, что многие из вас стремятся сделать карьеру в этой области. Хотя прохождение онлайн-курсов по техническим темам является важным шагом, для того, чтобы стать профессионалом в области искусственного интеллекта, требуется нечто большее, чем просто технические навыки.
В последнее время я думал о том, как сделать больше, чтобы поддержать всех вас, кто хочет построить карьеру в области ИИ.
Учитывая людей, находящихся на разных этапах своей карьеры, каковы некоторые из ключей к успеху?
- Технические навыки
При изучении нового навыка прохождение онлайн-курса или чтение учебника, в котором эксперт представляет важные концепции в удобном для восприятия формате, является одним из наиболее эффективных путей продвижения вперед.
2. Практический опыт
После приобретения навыка необходимо практиковать его — и изучать профессиональные хитрости — применяя этот навык в важных проектах. Модели машинного обучения, которые хорошо работают в лаборатории, могут столкнуться с проблемами в реальном мире. Практический проектный опыт остается важной составляющей в преодолении таких проблем.
3. Выбор проекта
Выбор проектов для работы — один из самых сложных навыков в области искусственного интеллекта. Мы можем работать только над определенным количеством проектов одновременно, и выбор тех, которые являются одновременно осуществимыми и ценными, чтобы у них были хорошие шансы на достижение значимого успеха, является важным шагом, который необходимо делать неоднократно в течение карьеры.
4. Работа в команде
Когда мы беремся за большие проекты, мы добиваемся большего успеха, работая в команде, чем индивидуально. Способность сотрудничать с другими, влиять на них и находиться под их влиянием имеет решающее значение. Сюда входят как межличностные, так и коммуникативные навыки. (Кстати, я был довольно плохим собеседником.)
5. Нетворкинг
Я ненавижу сеть! Для интроверта необходимость пойти на вечеринку, чтобы улыбнуться и пожать как можно больше рук, — занятие, граничащее с ужасом. Я лучше останусь дома и почитаю книгу. Тем не менее, мне повезло найти много настоящих друзей в сфере ИИ; люди, за которых я бы с удовольствием побоился и на которых я рассчитываю. Ни один человек не является островом, и сильная профессиональная сеть может помочь вам двигаться вперед в те моменты, когда вам нужна помощь или совет.
6. Поиск работы
Из всех шагов в построении карьеры этому уделяется наибольшее внимание. К сожалению, я нашел много плохих советов по этому поводу в Интернете. (Например, многие статьи призывают занять враждебную позицию по отношению к потенциальным работодателям, что, на мой взгляд, бесполезно). Хотя может показаться, что найти работу — это конечная цель, это всего лишь один маленький шаг на долгом пути карьеры.
7. Личная дисциплина
Мало кто узнает, проводите ли вы свои выходные за учебой или за просмотром телевизора (если вы не расскажете им об этом в социальных сетях!), но со временем они заметят разницу. Многие успешные люди вырабатывают хорошие привычки в еде, физических упражнениях, сне, личных отношениях, работе, обучении и уходе за собой. Такие привычки помогают им двигаться вперед, оставаясь при этом здоровыми.
8. Альтруизм
Я обнаружил, что люди, стремящиеся воодушевлять других на каждом этапе своего пути, часто добиваются лучших результатов для себя. Как мы можем помочь другим, даже строя захватывающую карьеру для себя?
………………………….. ______________ ……………………………………..
подпишитесь на мои статьи Daily Data Science on. Отказ от ответственности. Хотя каждый из этих пунктов представляет собой сложную тему, достойную целой книги, в этой статье я постараюсь максимально кратко изложить наиболее важные моменты от Эндрю Нг, основателя DeepLearning.AI.
