Чтобы стать разработчиком софта под искусственный интеллект (ИИ), рекомендуется начать с изучения следующих навыков и дисциплин:

• Программирование. 26 Знание языков программирования, таких как Python, R, Java и C++, является основой для работы с ИИ. 2 Важно также понимать основные принципы объектно-ориентированного программирования и иметь опыт работы с системами контроля версий, например Git. 2
• Математика и статистика. 26 Разработчики ИИ должны хорошо разбираться в математике, особенно в линейной алгебре, вероятности и статистике. 2 Эти знания необходимы для понимания алгоритмов машинного обучения и их реализации. 2
• Машинное обучение и глубокое обучение. 26 Понимание основных концепций машинного обучения (ML) и глубокого обучения (DL) включает в себя знание различных типов алгоритмов, таких как регрессия, классификация, кластеризация и нейронные сети. 2
• Обработка данных. 2 Способность работать с большими объёмами данных и проводить их предварительную обработку (очистка, нормализация, трансформация) является важным навыком. 2 Знание инструментов для работы с данными, таких как Pandas и NumPy, также необходимо. 2
• Облачные технологии. 2 Многие современные ИИ-проекты требуют использования облачных платформ для хранения данных и вычислений. 2 Знание таких платформ, как AWS, Google Cloud и Microsoft Azure, будет большим плюсом. 2

Для обучения можно воспользоваться следующими ресурсами:

• Онлайн-курсы. 2 Платформы, такие как Coursera, edX, Udacity и DataCamp, предлагают множество курсов по ИИ, машинному обучению и анализу данных. 2 Эти курсы часто включают практические задания и проекты, что позволяет применять полученные знания на практике. 2
• Книги. 2 Существует множество книг, посвящённых ИИ и машинному обучению. 2 Важно также читать книги по смежным областям, таким как математика и программирование, чтобы углублять свои знания. 2
• Блоги и форумы. 2 Чтение блогов и участие в форумах, таких как Towards Data Science, Medium, Stack Overflow и Reddit, может помочь оставаться в курсе последних новостей и тенденций в сфере ИИ. 2
• Конференции и митапы. 2 Участие в конференциях и митапах, таких как NeurIPS, ICML, CVPR и местные встречи по ИИ, позволяет обмениваться опытом с коллегами и узнавать о новейших исследованиях и разработках. 2

Также рекомендуется начать с небольших проектов, таких как простая модель прогнозирования или чат-бот. 4 По мере того, как вы обретаете больше уверенности, можно переходить к более сложным проектам. 4