Избегая тем, связанных с ИИ и машинным обучением, я начал беспокоиться о том, чтобы не отстать в этой области. Какие задачи обычно ставятся перед разработчиками на Python? Насколько глубоко следует погружаться в теорию, или достаточно базовых знаний, таких как "ИИ за 24 часа"? Иными словами, какие типовые инструменты используются для решения типичных запросов заказчиков?
С использованием Python и технологий искусственного интеллекта можно реализовать множество интересных и востребованных проектов как на полной ставке, так и на фрилансе. Вот некоторые виды проектов и типовые задачи, которые могут быть интересны: ### Виды проектов с использованием Python и ИИ: 1. **Анализ данных**: - Разработка систем для сбора, обработки и визуализации данных. - Создание дашбордов для отслеживания ключевых показателей бизнеса. 2. **Обработка естественного языка (NLP)**: - Чат-боты и виртуальные ассистенты. - Системы для анализа настроений в текстах (например, отзывы клиентов). - Генерация текстов на основе заданных параметров. 3. **Компьютерное зрение**: - Проекты, связанные с распознаванием лиц, объектов или жестов. - Обработка и анализ изображений и видео (например, для медицины или автопилота). 4. **Рекомендательные системы**: - Создание систем рекомендаций для онлайн-магазинов или стриминговых сервисов. 5. **Автоматизация и роботы**: - Разработка скриптов для автоматизации рутинных задач (например, парсинг сайтов, обработка данных). 6. **Игры и симуляции**: - Разработка игр с элементами ИИ (например, для создания сложных противников). 7. **Обучение и образовательные платформы**: - Использование ИИ для создания адаптивных учебных систем. ### Углубление в теорию vs. базовые знания: - Глубокое понимание теории может быть полезно, особенно для разработки современных ИИ-решений. Хорошо бы изучить такие темы, как глубокое обучение, нейронные сети, алгоритмы машинного обучения и их применение. - Тем не менее, если вы планируете работать на фрилансе или выполнять менее сложные задачи, базовых знаний может быть достаточно, чтобы начать. Книги и курсы вроде "ИИ за 24 часа" могут стать хорошей отправной точкой. ### Типовые инструменты и библиотеки: 1. **Библиотеки для машинного обучения и ИИ**: - **TensorFlow** и **Keras**: для построения нейронных сетей. - **PyTorch**: еще одна популярная библиотека для создания нейронных сетей. - **Scikit-learn**: для классических алгоритмов машинного обучения. - **NLTK** и **spaCy**: для обработки естественного языка. - **OpenCV**: для компьютерного зрения. 2. **Инструменты для анализа данных**: - **Pandas**: для работы с данными таблиц. - **NumPy**: для научных вычислений и работы с массивами. 3. **Визуализация данных**: - **Matplotlib**, **Seaborn** и **Plotly** для создания графиков и визуализаций. 4. **Платформы для разработки**: - Jupyter Notebook: для интерактивной разработки и демонстрации решений. - Anaconda: для управления библиотеками и средами. ### Заключение: Если вы хотите оставаться конкурентоспособным, рекомендуется не только освоить инструменты и библиотеки, но и периодически углубляться в теорию и новые технологии. Начните с практических проектов, улучшайте свои навыки и постепенно расширяйте свои знания в области ИИ, чтобы быть готовым к более сложным заданиям и вызовам на рынке.
Задачи? список где в бизнесе не применяется AI будет короче.
Например, оптимизация поиска, пользователь ввел на сайте описание товара, и получил наиболее подходящие результаты. Звучит просто, а по факту все сложно. Например может потребоваться, создание своего трансформера (нейронной сети, определенной архитектуры), которая на вход получает, текстовое описание , а на выходе, эмбеддинг. Затем, ты создашь, для всех текстовых описаний эмбеддинги и поместишь их в векторную базу данных. Затем конечный пользователь вводит текст, твой трансофмер, создает эмбединг и делает запрос к векторной базе данных, и база возвращает n-ближайших товаров.
Замени, товары на документы, текст, на картинки, звук, видео, любое представление информации. Возможности для бизнеса безграничны.
ИИ за 24 часа, это всегда потеря времени. Развитие это своего рода, сложный процент + определенный шум. Что бы это работало, нужно основание больше 1 и время. Основание, это математика, и дело не в каких то формулах, а в определенном развитии мышления.