Sut i ddod yn Ddatblygwr AI. Y wybodaeth ddiweddaraf.

Dydych chi ddim yma am nonsens. Rydych chi eisiau llwybr clir ar gyfer Sut i ddod yn Ddatblygwr AI heb foddi mewn tabiau diddiwedd, cawl jargon, na pharlys dadansoddi. Da. Mae'r canllaw hwn yn rhoi'r map sgiliau i chi, yr offer sydd wirioneddol bwysig, y prosiectau sy'n cael galwadau yn ôl, a'r arferion sy'n gwahanu tincian oddi wrth gludo. Gadewch i ni eich cael chi i adeiladu.

Erthyglau y gallech fod eisiau eu darllen ar ôl yr un hon:

🔗 Sut i gychwyn cwmni AI
Canllaw cam wrth gam i adeiladu, ariannu a lansio eich busnes newydd AI.

🔗 Sut i greu AI ar eich cyfrifiadur
Dysgwch greu, hyfforddi a rhedeg modelau AI yn lleol yn rhwydd.

🔗 Sut i greu model AI
Dadansoddiad cynhwysfawr o greu model AI o'r cysyniad i'r defnydd.

🔗 Beth yw AI symbolaidd
Archwiliwch sut mae deallusrwydd artiffisial symbolaidd yn gweithio a pham ei fod yn dal yn bwysig heddiw.

Beth sy'n gwneud Datblygwr AI rhagorol✅

Nid yw datblygwr AI da yn berson sy'n cofio pob optimeiddiwr. Dyma'r person sy'n gallu cymryd problem aneglur, ei fframio , gwnïo data a modelau at ei gilydd, anfon rhywbeth sy'n gweithio, ei fesur yn onest, ac ailadrodd heb ddrama. Ychydig o farciau:

• Cysur gyda'r ddolen gyfan: data → model → gwerthuso → defnyddio → monitro.

• Rhagfarn dros arbrofion cyflym dros ddamcaniaeth ddilys... gyda digon o ddamcaniaeth i osgoi trapiau amlwg.

• Portffolio sy'n profi y gallwch chi gyflawni canlyniadau, nid llyfrau nodiadau yn unig.

• Meddylfryd cyfrifol ynghylch risg, preifatrwydd a thegwch - nid perfformiadol, ymarferol. Mae sgaffaldiau diwydiant fel Fframwaith Rheoli Risg AI NIST ac Egwyddorion AI OECD yn eich helpu i siarad yr un iaith ag adolygwyr a rhanddeiliaid. [1][2]

Cyffes fach: weithiau byddwch chi'n cludo model ac yna'n sylweddoli bod y llinell sylfaen yn ennill. Mae'r gostyngeiddrwydd hwnnw - yn rhyfedd ddigon - yn uwch-bŵer.

Crynodeb byr: adeiladodd tîm ddosbarthwr ffansi ar gyfer blaenoriaethu cymorth; roedd y rheolau allweddair sylfaenol yn well na'r disgwyl ar amser ymateb cyntaf. Fe wnaethon nhw gadw'r rheolau, defnyddio'r model ar gyfer achosion ymyl, a chyflwyno'r ddau. Llai o hud, mwy o ganlyniadau.

Y ffordd ar gyfer Sut i ddod yn Ddatblygwr AI 🗺️

Dyma lwybr main, ailadroddus. Ewch ati i'w gylchdroi ychydig o weithiau wrth i chi lefelu i fyny:

1. Rhuglder rhaglennu Canllaw Defnyddiwr scikit-learn hefyd yn gweithredu fel gwerslyfr ymarferol annisgwyl. [3]

2. Sylfeini dysgu ar lefel amlen trwy faes llafur strwythuredig: modelau llinol, rheoleiddio, croes-ddilysu, metrigau. Mae nodiadau darlith clasurol a chyfuniad o gwrs dwys ymarferol yn gweithio'n dda.

3. Offer dysgu dwfn : dewiswch PyTorch neu TensorFlow a dysgwch ddigon i hyfforddi, cadw a llwytho modelau; trin setiau data; a dadfygio gwallau siâp cyffredin. Dechreuwch gyda'r Tiwtorialau PyTorch os ydych chi'n hoffi "codio yn gyntaf". [4]

4. Prosiectau sy'n cael eu cludo mewn gwirionedd : pecynnu gyda Docker, olrhain rhediadau (nid yw hyd yn oed log CSV yn curo dim), a defnyddio API lleiaf posibl. Dysgwch Kubernetes pan fyddwch chi'n tyfu'n rhy fawr i ddefnyddiadau blwch sengl; Docker yn gyntaf. [5]

5. Haen AI gyfrifol : mabwysiadu rhestr wirio risg ysgafn wedi'i hysbrydoli gan NIST/OECD (dilysrwydd, dibynadwyedd, tryloywder, tegwch). Mae'n cadw trafodaethau'n goncrit ac archwiliadau'n ddiflas (mewn ffordd dda). [1][2]

6. Arbenigwch ychydig : NLP gyda Transformers, gweledigaeth gyda convs/ViTs modern, argymhellwyr, neu apiau ac asiantau LLM. Dewiswch un lôn, adeiladwch ddau brosiect bach, yna canghennwch.

Byddwch chi'n ailymweld â chamau 2–6 am byth. A dweud y gwir, dyna'r swydd.

Pentwr sgiliau y byddwch chi'n ei ddefnyddio'r rhan fwyaf o ddyddiau 🧰

• Python + Ymdrechu Data : sleisio araeau, ymuno, grwpio, fectoreiddio. Os gallwch chi wneud i bandas ddawnsio, mae hyfforddi'n symlach a'r gwerthuso'n lanach.

• Craidd ML : holltiadau trên-prawf, osgoi gollyngiadau, llythrennedd metrig. Mae'r canllaw scikit-learn yn dawel bach yn un o'r testunau gorau ar y ramp. [3]

• Fframwaith DL : dewiswch un, cael y model i weithio o'r dechrau i'r diwedd, yna edrychwch ar y llall yn ddiweddarach. Mae dogfennau PyTorch yn gwneud y model meddyliol yn glir. [4]

• Hylendid arbrofion : rhediadau trac, paramedrau ac arteffactau. Mae Future-you yn casáu archaeoleg.

• Cynwysyddion a threfnu : Docker i becynnu eich pentwr; Kubernetes pan fydd angen replicâu, graddio awtomatig, a diweddariadau rholio arnoch. Dechreuwch yma. [5]

• Hanfodion GPU : gwybod pryd i rentu un, sut mae maint y swp yn effeithio ar drwybwn, a pham mae rhai gweithrediadau wedi'u rhwymo gan gof.

• AI cyfrifol : dogfennu ffynonellau data, asesu risgiau, a chynllunio lliniariadau gan ddefnyddio priodweddau clir (dilysrwydd, dibynadwyedd, tryloywder, tegwch). [1]

Cwricwlwm cychwynnol: yr ychydig gysylltiadau sy'n rhagori ar eu pwysau 🔗

• Sylfeini ML : set o nodiadau sy'n llawn damcaniaeth + cwrs dwys ymarferol. Parwch nhw ag ymarfer yn scikit-learn. [3]

• Fframweithiau : y Tiwtorialau PyTorch (neu'r Canllaw TensorFlow os yw'n well gennych Keras). [4]

• Hanfodion gwyddor data : Canllaw Defnyddiwr i fewnoli metrigau, piblinellau, a gwerthuso. [3]

• Llongau Dechrau Arni Docker fel bod “yn gweithio ar fy mheiriant” yn troi’n “yn gweithio ym mhobman.” [5]

Nodwch y rhain. Pan fyddwch chi'n sownd, darllenwch un dudalen, rhowch gynnig ar un peth, ailadroddwch.

Tri phrosiect portffolio sy'n cael cyfweliadau 📁

1. Cwestiwn wedi'i ehangu gan adferiad yn ateb ar eich set ddata eich hun

   • Crafu/mewnforio cronfa wybodaeth arbenigol, adeiladu mewnosodiadau + adfer, ychwanegu UI ysgafn.

   • Tracio oedi, cywirdeb ar set C&A sydd wedi'i dal allan, ac adborth gan ddefnyddwyr.

   • Cynhwyswch adran fer ar “achosion methiant”.

2. Model gweledigaeth gyda chyfyngiadau defnyddio go iawn

   • Hyfforddwch ddosbarthwr neu ganfyddwr, gwasanaethwch drwy FastAPI, cynhwysyddwch gyda Docker, ysgrifennwch sut y byddech chi'n graddio. [5]

   • Canfod drifft dogfennau (mae ystadegau poblogaeth syml dros nodweddion yn ddechrau da).

3. Astudiaeth achos AI cyfrifol

   • Dewiswch set ddata gyhoeddus gyda nodweddion sensitif. Gwnewch adroddiad metrigau a lliniaru sy'n cyd-fynd â phriodweddau NIST (dilysrwydd, dibynadwyedd, tegwch). [1]

Mae angen y canlynol ar bob prosiect: README 1 tudalen, diagram, sgriptiau atgynhyrchadwy, a log newidiadau bach. Ychwanegwch ychydig o steil emoji oherwydd, wel, mae bodau dynol yn darllen y rhain hefyd 🙂

MLOps, defnyddio, a'r rhan nad oes neb yn ei dysgu i chi 🚢

Mae cludo yn sgil. Llif lleiaf posibl:

• Cynhwysyddwch eich ap gyda Docker fel dev ≈ prod. Dechreuwch gyda'r dogfennau Dechrau Arni swyddogol; symudwch i Compose ar gyfer gosodiadau aml-wasanaeth. [5]

• Tracio arbrofion (hyd yn oed yn lleol). Mae paramedrau, metrigau, arteffactau, a thag "enillydd" yn gwneud abladiadau'n onest a chydweithio'n bosibl.

• Trefnwch gyda Kubernetes pan fyddwch angen graddfa neu ynysu. Dysgwch Ddefnyddiadau, Gwasanaethau, a ffurfweddiad datganiadol yn gyntaf; gwrthsefyll yr ysfa i eillio'n ddi-baid.

• Amseroedd rhedeg cwmwl : Cydweithio ar gyfer creu prototeipiau; llwyfannau a reolir (SageMaker/Azure ML/Vertex) ar ôl i chi basio apiau teganau.

• Llythrennedd GPU : nid oes angen i chi ysgrifennu cnewyllyn CUDA; mae angen i chi gydnabod pryd mae'r llwythwr data yn eich tagfa.

Metaffor bach diffygiol: meddyliwch am MLOps fel cychwynnydd surdoes - bwydwch ef ag awtomeiddio a monitro, neu mae'n mynd yn drewllyd.

Deallusrwydd Artiffisial cyfrifol yw eich ffos gystadleuol 🛡️

Mae timau dan bwysau i brofi eu bod yn ddibynadwy. Os gallwch chi siarad yn bendant am risg, dogfennaeth a llywodraethu, chi yw'r person y mae pobl ei eisiau yn yr ystafell.

• Defnyddiwch fframwaith sefydledig : mapio gofynion i briodweddau NIST (dilysrwydd, dibynadwyedd, tryloywder, tegwch), yna eu troi'n eitemau rhestr wirio a meini prawf derbyn mewn PRs. [1]

• Angorwch eich egwyddorion : mae Egwyddorion Deallusrwydd Artiffisial yr OECD yn pwysleisio hawliau dynol a gwerthoedd democrataidd - yn ddefnyddiol wrth drafod cyfaddawdau. [2]

• Moeseg broffesiynol : mae cyfeiriad byr at god moeseg mewn dogfennau dylunio yn aml yn gwahaniaethu rhwng “roedden ni’n meddwl amdano” a “roedden ni’n ei gael ar yr adenydd”.

Nid biwrocratiaeth yw hyn. Crefft ydyw.

Arbenigwch ychydig: dewiswch lôn a dysgwch ei hoffer 🛣️

• LLMs ac NLP : peryglon tocynnu, ffenestri cyd-destun, RAG, gwerthuso y tu hwnt i BLEU. Dechreuwch gyda phiblinellau lefel uchel, yna addaswch.

• Gweledigaeth : cynyddu data, hylendid labelu, a'i ddefnyddio i ddyfeisiau ymyl lle mae oedi yn frenhines.

• Argymhellwyr : rhyfeddodau adborth ymhlyg, strategaethau cychwyn oer, a dangosyddion perfformiad allweddol busnes nad ydynt yn cyd-fynd ag RMSE.

• Defnydd asiantau ac offer : galw swyddogaethau, datgodio cyfyngedig, a rheiliau diogelwch.

A dweud y gwir, dewiswch y parth sy'n eich gwneud chi'n chwilfrydig ar foreau Sul.

Tabl cymharu: llwybrau ar gyfer Sut i ddod yn Ddatblygwr AI 📊

Ydy, mae'r bylchau ychydig yn anwastad. Anaml y bydd byrddau go iawn yn berffaith.

Dolenni astudio sy'n glynu mewn gwirionedd 🔁

• Cylchoedd dwy awr : 20 munud yn darllen dogfennau, 80 munud yn codio, 20 munud yn ysgrifennu i lawr yr hyn a dorrodd.

• Crynodebion un dudalen : ar ôl pob prosiect bach, esboniwch fframio'r broblem, y llinellau sylfaen, y metrigau, a'r dulliau methiant.

• Cyfyngiadau bwriadol : hyfforddi ar y CPU yn unig, neu dim llyfrgelloedd allanol ar gyfer prosesu ymlaen llaw, neu gyllidebu 200 llinell yn union. Mae cyfyngiadau'n magu creadigrwydd, rywsut.

• Sbrintiau papur : gweithredwch y golled neu'r llwythwr data yn unig. Nid oes angen SOTA arnoch i ddysgu llawer.

Os bydd ffocws yn llithro, mae'n normal. Mae pawb yn mynd yn sigledig. Ewch am dro, dewch yn ôl, anfonwch rywbeth bach.

Paratoi ar gyfer cyfweliadau, heb yr holl theatrau 🎯

• Portffolio yn gyntaf : mae repos go iawn yn curo deciau sleidiau. Defnyddio o leiaf un demo bach.

• Eglurwch y cyfaddawdau : byddwch yn barod i fynd trwy ddewisiadau metrig a sut y byddech chi'n dadfygio methiant.

• Meddwl system : braslunio data → model → API → diagram monitro a'i adrodd.

• AI cyfrifol : cadwch restr wirio syml wedi'i halinio â NIST AI RMF - mae'n arwydd o aeddfedrwydd, nid geiriau poblogaidd. [1]

• Rhuglder fframwaith : dewiswch un fframwaith a byddwch yn beryglus gydag ef. Mae dogfennau swyddogol yn gêm deg mewn cyfweliadau. [4]

Llyfr coginio bach: eich prosiect cyntaf o'r dechrau i'r diwedd mewn penwythnos 🍳

1. Data : dewiswch set ddata lân.

2. Sylfaen : model scikit-learn gyda chroes-ddilysu; cofnodi metrigau sylfaenol. [3]

3. Pas DL : yr un dasg yn PyTorch neu TensorFlow; cymharu afalau ag afalau. [4]

4. Tracio : cofnodi rhediadau (hyd yn oed CSV syml + stampiau amser). Tagiwch yr enillydd.

5. Gweini : lapio rhagfynegiad mewn llwybr FastAPI, docio, rhedeg yn lleol. [5]

6. Myfyriwch : pa fetrig sy'n bwysig i'r defnyddiwr, pa risgiau sy'n bodoli, a beth fyddech chi'n ei fonitro ar ôl lansio - benthycwch dermau o NIST AI RMF i'w gadw'n glir. [1]

Ydy hyn yn berffaith? Na. Ydy o'n well na disgwyl am y cwrs perffaith? Yn hollol.

Peryglon cyffredin y gallwch eu hosgoi'n gynnar ⚠️

• Gor-osod eich dysgu i diwtorialau : gwych i ddechrau, ond symudwch i feddwl sy'n canolbwyntio ar y broblem yn fuan.

• Dyluniad gwerthuso hepgor : diffinio llwyddiant cyn hyfforddi. Arbed oriau.

• Anwybyddu contractau data : mae drifft cynllun yn torri mwy o systemau na modelau.

• Ofn defnyddio : Mae Docker yn fwy cyfeillgar nag y mae'n edrych. Dechreuwch yn fach; derbyniwch y bydd yr adeiladwaith cyntaf yn lletchwith. [5]

• Moeseg yn olaf : os yw'n cael ei foltio ymlaen yn ddiweddarach, mae'n troi'n dasg cydymffurfio. Pobwch hi i mewn i ddyluniad - yn ysgafnach, yn well. [1][2]

Y TL;DR 🧡

Os cofiwch chi un peth: sut i ddod yn Ddatblygwr AI yn ymwneud â chronni damcaniaeth na mynd ar ôl modelau disglair. Mae'n ymwneud â datrys problemau go iawn dro ar ôl tro gyda dolen dynn a meddylfryd cyfrifol. Dysgwch y pentwr data, dewiswch un fframwaith DL, llongiwch bethau bach gyda Docker, olrhain yr hyn rydych chi'n ei wneud, ac angorwch eich dewisiadau i ganllawiau uchel eu parch fel NIST ac OECD. Adeiladwch dri phrosiect bach, hoffus a siaradwch amdanynt fel cyd-aelod o'r tîm, nid hudwr. Dyna ni - yn bennaf.

Ac ie, dywedwch yr ymadrodd yn uchel os yw'n helpu: Dw i'n gwybod Sut i ddod yn Ddatblygwr AI . Yna ewch i brofi hynny gydag awr o adeiladu canolbwyntiedig heddiw.

Cyfeiriadau

[1] NIST. Fframwaith Rheoli Risg Deallusrwydd Artiffisial (AI RMF 1.0) . (PDF) - Dolen
[2] OECD. Egwyddorion AI OECD - Trosolwg - Dolen
[3] scikit-learn. Canllaw Defnyddiwr (sefydlog) - Dolen
[4] PyTorch. Tiwtorialau (Dysgu'r Hanfodion, ac ati) - Dolen
[5] Docker. Dechrau Arni - Dolen