Kita hidup melalui apa yang sangat mungkin menjadi titik penting dalam sejarah manusia, di mana pentingnya Kecerdasan Buatan (AI) menjadi semakin tak terbantahkan. Pertimbangkan saja statistik ini: 97% pemilik bisnis berharap ChatGPT akan membawa perubahan positif setidaknya di satu area bisnis mereka, menurut survei oleh Forbes Advisor . Selain itu, alat seperti ChatGPT, Midjourney, dan Bard mengantarkan AI ke arus utama. Ini membuat seni dan sains AI lebih relevan dari sebelumnya.

Jika Anda seorang calon ilmuwan data, insinyur pembelajaran mesin, peneliti AI, atau sekadar penggemar AI, panduan ini cocok untuk Anda. Sepanjang artikel ini, kami akan merinci cara mempelajari AI dari awal dan menawarkan wawasan dari pakar industri untuk membantu mengarahkan perjalanan Anda. Selain mencakup keterampilan dan alat yang perlu Anda kuasai, kami juga mengeksplorasi bagaimana bisnis dapat memanfaatkan AI dalam lanskap saat ini.

Apa itu Kecerdasan Buatan (AI)?

AI, atau Kecerdasan Buatan, adalah cabang ilmu komputer yang berfokus pada pembuatan sistem yang dapat melakukan tugas yang biasanya membutuhkan kecerdasan manusia. Tugas-tugas ini berkisar dari memahami bahasa alami, mengenali pola, membuat keputusan, dan belajar dari pengalaman. AI adalah bidang yang luas dengan banyak subbidang, masing-masing dengan tujuan dan spesialisasi yang unik.

Apa saja jenis-jenis kecerdasan buatan?

Seiring semakin populernya AI, teknologi ini dibahas dengan berbagai cara. Untuk menyederhanakan sisa artikel ini, penting untuk melihat berbagai jenis AI. AI dapat dikategorikan menjadi tiga tingkatan berdasarkan kemampuannya:

·         Kecerdasan Sempit Buatan (ANI): Ini adalah bentuk AI paling umum yang berinteraksi dengan kita saat ini. ANI dirancang untuk melakukan satu tugas, seperti pengenalan suara atau rekomendasi pada layanan streaming.

·         Kecerdasan Umum Buatan (AGI): AI dengan AGI memiliki kemampuan untuk memahami, mempelajari, mengadaptasi, dan menerapkan pengetahuan di berbagai tugas pada tingkat manusia. Meskipun model dan alat bahasa besar seperti ChatGPT telah menunjukkan kemampuan untuk menggeneralisasi banyak tugas—pada tahun 2023, ini masih merupakan konsep teoretis.

·         Kecerdasan Super Buatan (ASI): Tingkat akhir AI, ASI, mengacu pada skenario masa depan di mana AI melampaui kecerdasan manusia di hampir semua pekerjaan bernilai ekonomi. Konsep ini, meski menarik, sebagian besar tetap spekulatif.

Perbedaan antara ilmu data, kecerdasan buatan, pembelajaran mesin & pembelajaran mendalam

Jika Anda baru mengenal topik ini, Anda mungkin juga melihat istilah "pembelajaran mesin", "pembelajaran mendalam", "ilmu data", dan lainnya menyusup ke dalam wacana AI. AI adalah bidang yang luas dengan beberapa subset, termasuk Machine Learning (ML) dan Deep Learning (DL).

Meskipun tidak ada definisi resmi untuk istilah-istilah ini, dan sementara para ahli memperdebatkan batas-batas yang tepat, ada konsensus yang berkembang tentang ruang lingkup yang luas dari setiap istilah. Berikut adalah rincian bagaimana istilah-istilah ini dapat didefinisikan:

·         Kecerdasan buatan mengacu pada sistem komputer yang dapat berperilaku cerdas, bernalar, dan belajar seperti manusia.

·         Pembelajaran mesin adalah bagian dari kecerdasan buatan yang berfokus pada pengembangan algoritme dengan kemampuan untuk belajar tanpa diprogram secara eksplisit.

·         Pembelajaran mendalam adalah bagian dari pembelajaran mesin. Ini bertanggung jawab atas banyak berita menakjubkan tentang AI dalam berita (misalnya, mobil self-driving, ChatGPT). Algoritme pembelajaran mendalam terinspirasi oleh struktur otak dan bekerja sangat baik dengan data tidak terstruktur seperti gambar, video, atau teks.

Ilmu data adalah bidang lintas disiplin yang menggunakan semua hal di atas, antara lain keterampilan seperti analisis data, statistik, visualisasi data, dan lainnya, untuk mendapatkan wawasan dari data.

Mengapa Mempelajari Kecerdasan Buatan Saat Ini?

Kecerdasan Buatan lebih dari sekadar kata kunci; ini adalah teknologi revolusioner yang mengubah cara kita bekerja, hidup, dan berinteraksi. Dengan ledakan data dan kebutuhan untuk memahaminya, permintaan akan keterampilan AI meroket. Tidak ada waktu yang lebih baik dari sekarang untuk mulai belajar AI. Inilah alasannya:

AI adalah bidang yang berkembang pesat

Kecerdasan Buatan bukanlah masa depan; itu saat ini. Jumlah pekerjaan AI telah mengalami pertumbuhan yang signifikan selama beberapa tahun terakhir. Menurut laporan World Economic Forum's Future of Jobs , spesialis AI dan pembelajaran mesin menempati urutan teratas dalam daftar pekerjaan yang tumbuh cepat selama lima tahun ke depan. Karena industri terus mengadopsi teknologi AI untuk merampingkan operasi mereka dan membuat keputusan yang lebih baik, permintaan akan spesialis AI kemungkinan akan meningkat.

Prediksi ini lebih ditekankan pada proyeksi pertumbuhan ukuran pasar AI antara tahun 2021 dan 2030, seperti yang terlihat pada grafik di bawah ini.

Sumber Gambar

AI adalah pekerjaan bergaji tinggi

Secara alami, lonjakan permintaan akan keterampilan AI disertai dengan kompensasi yang menarik. Menurut data dari Glassdoor , pada tahun 2023, gaji rata-rata seorang insinyur AI di Amerika Serikat adalah $128.479 per tahun, dengan potensi bonus dan pembagian keuntungan. Insinyur pembelajaran mesin dan ilmuwan data juga dibayar dengan baik, dengan gaji rata-rata masing-masing $133.111 dan $126.888 per tahun. Kompensasi finansial ini mencerminkan nilai dan dampak keterampilan AI di pasar.

Sumber Gambar

AI menantang secara intelektual

Kecerdasan Buatan bukan hanya tentang pekerjaan bergaji tinggi dan permintaan pasar yang signifikan. Ini juga merupakan bidang yang merangsang secara intelektual yang menjanjikan untuk menantang Anda dengan cara yang menarik. Ini melibatkan pembuatan algoritme untuk memecahkan masalah kompleks, merancang model yang mensimulasikan kecerdasan manusia, dan secara kreatif menerapkan teknologi ini ke berbagai skenario dunia nyata.

Profesional AI terus belajar, beradaptasi, dan berinovasi. Bidang ini terus berkembang, artinya selalu ada sesuatu yang baru untuk dipelajari, masalah untuk dipecahkan, atau sistem untuk ditingkatkan. Sifat dinamis ini menjadikan AI bidang yang menarik bagi mereka yang menyukai tantangan dan pembelajaran berkelanjutan.

Berapa Lama untuk Mempelajari AI?

Waktu yang diperlukan untuk mempelajari AI seringkali bergantung pada rute yang Anda ambil; baik itu secara otodidak maupun melalui pendidikan formal seperti program universitas.

Dalam rute otodidak, durasinya dapat bervariasi secara signifikan karena sangat bergantung pada pengetahuan Anda sebelumnya, dedikasi, dan sumber belajar yang tersedia. Diperlukan beberapa bulan hingga satu tahun atau lebih untuk mendapatkan pemahaman yang kuat tentang konsep AI, bahasa pemrograman seperti Python, matematika, dan berbagai algoritme pembelajaran mesin melalui belajar mandiri. Kursus online mandiri, tutorial, dan proyek praktis dapat mempercepat proses pembelajaran.

Di sisi lain, jalur universitas biasanya melibatkan mengejar pendidikan formal dalam ilmu komputer, ilmu data, atau bidang terkait. Gelar sarjana dalam disiplin ini biasanya membutuhkan waktu sekitar tiga hingga empat tahun untuk diselesaikan, di mana siswa menerima pelatihan komprehensif dalam AI dan mata pelajaran terkait.

Rute mana pun yang Anda pilih, pembelajaran berkelanjutan, aplikasi praktis, dan selalu mengikuti kemajuan sangat penting untuk mengejar karir di AI.

Cara Mempelajari AI Dari Awal pada tahun 2023

Mempelajari AI bisa menjadi usaha yang mengasyikkan, tetapi bukannya tanpa tantangan. Ini adalah bidang yang luas dengan banyak subtopik. Namun, dengan peta jalan yang jelas, sumber daya yang tepat, dan pendekatan strategis, Anda dapat menavigasi lanskap ini secara efektif. Berikut cara belajar AI di tahun 2023:

1. Kuasai keterampilan prasyarat

Sebelum terjun ke AI, Anda pasti ingin memiliki landasan di area tertentu. Keterampilan dasar ini akan membentuk tulang punggung pemahaman dan kemampuan AI Anda:

·         Matematika dasar. AI sangat bergantung pada konsep matematika, terutama subbidangnya seperti pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam. Tentu saja, Anda tidak harus menjadi ahli matematika untuk berhasil dalam AI, tetapi pemahaman dasar tentang aljabar linier, kalkulus, dan probabilitas sangatlah penting. Misalnya, konsep seperti matriks dan transformasi linier dari aljabar linier sering digunakan dalam algoritme AI.

·         Statistik dasar. AI sangat masuk akal saat Anda memahami statistik. Mengetahui cara menafsirkan data dan memperoleh wawasan sangat penting dalam bidang ini. Konsep seperti signifikansi statistik, distribusi, regresi, dan kemungkinan memainkan peran penting dalam aplikasi AI yang berbeda.

·         Sebuah kemauan untuk belajar. AI adalah bidang yang berkembang pesat dengan kemajuan, teknik, dan alat baru yang terus muncul. Oleh karena itu, pola pikir proaktif dan antusiasme untuk belajar dan beradaptasi dengan pengetahuan dan teknologi baru sangat penting bagi siapa pun yang ingin masuk dan maju dalam AI.

Penting untuk diperhatikan bahwa kedalaman pemahaman dan penguasaan yang diperlukan dalam bidang prasyarat ini dapat bervariasi tergantung pada peran AI yang ingin Anda kejar. Misalnya, seorang ilmuwan data mungkin tidak memerlukan pemahaman mendalam tentang setiap konsep matematika yang digunakan dalam AI, tetapi seorang ilmuwan riset yang bertujuan untuk membuat algoritme AI baru mungkin memerlukan pemahaman matematika yang lebih mendalam.

Kuncinya adalah menyelaraskan jalur pembelajaran Anda dengan tujuan karir Anda dan menyesuaikan kedalaman pembelajaran Anda di berbagai bidang.

2. Kembangkan keterampilan khusus AI

Sekarang setelah kita membahas prasyaratnya, mari selami keterampilan penting yang perlu Anda kembangkan untuk menguasai AI. Mirip dengan bagian prasyarat di atas—tingkat penguasaan yang Anda perlukan untuk keterampilan ini sangat bergantung pada jenis peran yang ingin Anda kejar.

Statistik

Statistik adalah disiplin yang menyangkut pengumpulan, pengorganisasian, analisis, interpretasi, dan penyajian data. Ini menyediakan tulang punggung untuk memahami dan bekerja dengan data dalam AI.

Pelajari lebih lanjut tentang statistik dalam sumber daya di bawah ini:

·         Dasar-Dasar Statistik dengan Jalur Keterampilan Python , di mana Anda akan mempelajari empat dasar statistik menggunakan Python, termasuk statistik ringkasan dan probabilitas, model statistik seperti regresi linier dan logistik, teknik pengambilan sampel, cara melakukan uji hipotesis, dan menarik kesimpulan dari berbagai kumpulan data.

·         Pengantar Kursus Statistik , yang mengajarkan dasar-dasar statistik, termasuk ukuran pusat dan penyebaran, distribusi probabilitas, dan pengujian hipotesis.

·         Pengantar Statistik dalam Kursus R , untuk mempelajari cara bekerja dengan variabel, merencanakan, dan standar deviasi dalam R.

Matematika

Seperti yang telah dibahas sebelumnya, bidang matematika tertentu membentuk dasar dari algoritma AI. Aljabar linier, kalkulus, probabilitas, dan persamaan diferensial adalah semua alat matematika yang akan digunakan dalam perjalanan AI Anda.

Pelajari lebih lanjut tentang matematika dalam sumber daya di bawah ini:

·         Demystifying Mathematical Concepts for Deep Learning , yang mengeksplorasi konsep matematika dasar untuk ilmu data dan pembelajaran mendalam.

·         Aljabar Linier untuk Ilmu Data dalam Kursus R , di mana Anda akan membahas dasar-dasar aljabar linier, termasuk cara menggunakan persamaan matriks-vektor, melakukan analisis nilai eigen/vektor eigen, dan PCA.

·         Dasar Probabilitas dalam Kursus Python mencakup konsep probabilitas dasar seperti variabel acak, rata-rata dan varians, dan banyak lagi.

Pemrograman

Implementasi AI membutuhkan pemahaman pemrograman yang baik. Mengetahui cara menulis kode memungkinkan Anda mengembangkan algoritme AI, memanipulasi data, dan menggunakan alat dan pustaka AI. Python saat ini adalah bahasa paling populer di komunitas AI karena kesederhanaan, fleksibilitas, dan ketersediaan perpustakaan ilmu datanya.

·         Jalur Keterampilan Pemrograman Python akan membantu Anda meningkatkan keterampilan pemrograman Python Anda. Anda akan mempelajari cara mengoptimalkan kode, menulis fungsi dan pengujian unit, serta menggunakan praktik terbaik rekayasa perangkat lunak.

·         R Programming Skill Track , demikian pula, di sini Anda akan meningkatkan keterampilan pemrograman R Anda dengan mempelajari cara bekerja dengan struktur data umum, mengoptimalkan kode, dan menulis fungsi Anda sendiri.

Struktur data

Struktur data memungkinkan Anda untuk menyimpan, mengambil, dan memanipulasi data secara efisien. Oleh karena itu, pengetahuan tentang struktur data seperti larik, pohon, daftar, dan antrean sangat penting untuk menulis kode yang efisien dan mengembangkan algoritme AI yang kompleks.

·         Pengantar Kursus Struktur Data dan Algoritma akan membantu Anda memahami struktur data seperti daftar tertaut, tumpukan, antrian, tabel hash, dan grafik.

·         Tutorial Struktur Data Python dengan Contoh Primitif & Non-Primitif mencakup struktur data Python, seperti tipe data, dan struktur data primitif dan non-primitif, seperti string, daftar, tumpukan, dan lainnya.

Manipulasi data

Manipulasi data melibatkan pembersihan, transformasi, dan manipulasi data untuk mempersiapkannya untuk analisis lebih lanjut atau memasukkannya ke dalam model AI. Keterampilan dalam menggunakan perpustakaan seperti panda untuk manipulasi data sangat penting untuk bekerja di AI.

·         Manipulasi Data dengan Python Skill Track , yang mengajarkan cara mengubah, mengurutkan, dan memfilter data dalam DataFrames dengan Python, siap untuk analisis cepat.

·         Manipulasi Data dengan R Skill Track , yang mencakup pendekatan di atas tetapi dalam bahasa pemrograman R.

·         Kursus Manipulasi Data dengan panda mengajarkan Anda cara memanipulasi DataFrame dengan panda saat Anda mengekstrak, memfilter, dan mengubah kumpulan data dunia nyata untuk analisis.

Ilmu data

Ilmu Data adalah perpaduan berbagai alat, algoritme, dan prinsip pembelajaran mesin yang ditujukan untuk menemukan pola tersembunyi dari data mentah. Sebagai seorang profesional AI, memahami proses penggalian wawasan dari data sangatlah penting.

·         Data Scientist dengan Python Career Track , yang mencakup keterampilan Python yang diperlukan untuk berhasil sebagai ilmuwan data.

·         Data Scientist dengan R Career Track , yang mencakup keterampilan Pemrograman R yang diperlukan untuk berhasil sebagai ilmuwan data.

·         Kursus Memahami Ilmu Data , mencakup dasar-dasar tentang apa itu ilmu data dan mengapa itu penting.

Pembelajaran mesin

Machine Learning adalah subbidang AI di mana mesin belajar dari data untuk meningkatkan kinerjanya atau membuat prediksi yang akurat. Sangat penting untuk memahami algoritme pembelajaran mesin yang berbeda, cara kerjanya, dan kapan menggunakannya.

·         Machine Learning Fundamentals dengan Python Skill Track , mengajari Anda dasar-dasar machine learning dan sains di baliknya, meliputi prediksi, pengenalan pola, dan dasar-dasar deep learning.

·         Dasar-Dasar Pembelajaran Mesin di R Skill Track , tempat Anda akan belajar memprediksi respons kategori dan numerik melalui klasifikasi dan regresi, dan menemukan struktur tersembunyi kumpulan data dengan pembelajaran tanpa pengawasan.

·         Machine Learning Cheat Sheet , yang merupakan panduan referensi cepat untuk algoritme pembelajaran mesin teratas, kelebihan dan kekurangannya, serta kasus penggunaannya.

Pembelajaran mendalam

Deep Learning, bagian dari pembelajaran mesin, menggunakan jaringan saraf dengan banyak lapisan (karenanya 'dalam') untuk memodelkan dan memahami pola kompleks dalam kumpulan data. Itu ada di balik banyak aplikasi AI tercanggih saat ini, mulai dari asisten suara hingga mobil tanpa pengemudi.

·         Deep Learning di Python Skill Track , tempat Anda akan belajar menggunakan pustaka Keras, TensorFlow, dan PyTorch yang kuat untuk membuat dan mengoptimalkan jaringan saraf.

·         Tutorial Deep Learning , mencakup pertanyaan yang paling sering diajukan tentang deep learning dan mengeksplorasi berbagai aspek deep learning dengan contoh kehidupan nyata

·         Pengantar Deep Learning with Keras Course , di mana Anda akan belajar bagaimana mengembangkan model deep learning Anda sendiri dengan Keras.

Masing-masing keterampilan ini saling berhubungan, membantu Anda membangun pengetahuan luas tentang konsep AI. Cara yang baik untuk memulai adalah mendapatkan fondasi di setiap area sebelum menjelajahi yang paling menarik bagi Anda secara lebih mendetail. Anda dapat memadukan pendekatan Anda sesuai keinginan Anda, mengerjakan area yang muncul secara alami saat Anda belajar dan mendapatkan praktik langsung.

3. Pelajari alat dan paket AI yang penting

Mengetahui alat dan paket yang tepat sangat penting untuk kesuksesan Anda di AI. Secara khusus, Python dan R telah muncul sebagai bahasa terdepan dalam komunitas AI karena kesederhanaan, fleksibilitas, dan ketersediaan pustaka dan kerangka kerja yang kuat. Meskipun Anda tidak perlu mempelajari keduanya untuk berhasil dalam AI, di bawah ini Anda akan menemukan beberapa pustaka dan kerangka kerja utama yang perlu Anda ketahui tergantung pada alat yang akhirnya Anda pilih:

Alat dan paket AI Python teratas

Python adalah bahasa pemrograman tingkat tinggi yang ditafsirkan yang dikenal karena keterbacaan dan keserbagunaannya. Ini banyak digunakan dalam AI berkat sintaksisnya yang ramah pengguna dan banyaknya pustaka dan kerangka kerja yang tersedia untuk AI dan ilmu data.

panda

pandas adalah pustaka Python yang menyediakan sarana ekstensif untuk analisis data. Ilmuwan data menggunakan panda untuk berbagai tugas, termasuk pembersihan data, transformasi data, dan analisis statistik. Ini bekerja dengan baik dengan data yang tidak lengkap, berantakan, dan tidak berlabel, menjadikannya alat yang signifikan untuk preprocessing dataset.

·         Kursus Manipulasi Data dengan panda

·         Menulis Kode Efisien dengan Kursus panda

·         Tutorial python panda: Panduan Utama untuk Pemula

NumPy

NumPy, kependekan dari Numerical Python, adalah pustaka untuk Python yang menambahkan dukungan untuk array dan matriks multidimensi yang besar, bersama dengan banyak koleksi fungsi matematika tingkat tinggi untuk beroperasi pada array ini. Ini adalah perpustakaan penting untuk perhitungan ilmiah apa pun, termasuk AI.

·         Pengantar Kursus NumPy

·         Tutorial Python NumPy Array

·         Lembar Cheat NumPy: Analisis Data dengan Python

Scikit-Pelajari

Scikit-Learn adalah alat sederhana dan efisien untuk penambangan data dan pembelajaran mesin. Itu dibangun di atas NumPy, SciPy, dan matplotlib, dan ini open-source, artinya tersedia secara gratis untuk semua orang. Ini menampilkan berbagai klasifikasi, regresi, pengelompokan, dan algoritma reduksi dimensi.

·         Pembelajaran Mesin dengan Kursus Scikit-Learn

·         Pembelajaran Terawasi dengan Kursus Scikit-Learn

·         Pembelajaran Mesin Python: Tutorial Scikit-Learn

PyCaret

PyCaret adalah pustaka Python andal yang menyederhanakan proses pembuatan dan penerapan model kecerdasan buatan, memungkinkan pengguna menjelajahi, melakukan praproses, melatih, menyetel, dan membandingkan beberapa algoritme pembelajaran mesin secara efisien hanya dengan beberapa baris kode.

·         Tutorial PyCaret: Panduan pemula untuk mengotomatiskan alur kerja ML menggunakan PyCaret

PyTorch

PyTorch adalah pustaka pembelajaran mesin sumber terbuka berdasarkan pustaka Torch. Ini digunakan untuk aplikasi seperti pemrosesan bahasa alami dan jaringan saraf tiruan. Keuntungan terbesarnya adalah fleksibilitas dan kecepatannya, sehingga cocok untuk penelitian pembelajaran mendalam.

·         Pembelajaran Mendalam dengan Kursus PyTorch

·         Tutorial PyTorch: Membangun Jaringan Neural Sederhana Dari Awal

Keras

Keras adalah pustaka jaringan saraf yang ramah pengguna yang ditulis dengan Python. Itu dibangun untuk meminimalkan waktu antara ide dan model kerja Anda, menawarkan cara langsung untuk pemodelan jaringan saraf. Keras juga bersifat modular, menjadikannya sangat serbaguna saat membuat model baru.

·         Pengantar Deep Learning dengan Kursus Keras

·         Tutorial Keras: Pembelajaran Mendalam dengan Python

·         Keras Cheat Sheet: Neural Networks dengan Python

API yang tersedia secara komersial

Setelah Anda siap untuk mulai menggunakan AI, memanfaatkan API untuk mengakses model yang tersedia secara komersial adalah salah satu cara terbaik untuk memulai. API yang tersedia secara komersial seperti OpenAI API, Cohere API, dan Anthropic API adalah tempat yang baik untuk memulai.

·         Menggunakan GPT-3.5 dan GPT-4 melalui OpenAI API dengan Python

Wajah Pelukan

Saat kemahiran Anda berkembang, jelajahi model pra-pelatihan menggunakan paket Python standar seperti transformer dan akselerasi Hugging Face, yang memudahkan penggunaan GPU dan TPU.

·         Pengantar Menggunakan Transformers dan Memeluk Wajah

Contoh Rencana Pembelajaran AI

Di bawah ini, kami telah membuat rencana pembelajaran potensial yang menguraikan di mana harus memfokuskan waktu dan upaya Anda jika Anda baru memulai dengan AI. Ingat, rentang waktu, bidang studi, dan kemajuan semuanya bergantung pada berbagai variabel. Kami ingin membuat rencana ini praktis dan sepraktis mungkin, itulah sebabnya kami merekomendasikan proyek yang dapat Anda kerjakan seiring kemajuan Anda.

Bulan 1-3: Dasar-dasar matematika, pemrograman, struktur data, dan manipulasi

1.    Matematika dan statistik: Mulailah dengan dasar-dasar aljabar linier, kalkulus, statistik, dan probabilitas. Ini akan memberi Anda dasar yang kuat untuk apa yang akan datang.

2.    Pemrograman: Pelajari Python, bahasa yang paling banyak digunakan di AI. Mulailah dengan dasar-dasar dan kemudian pindah ke konsep yang lebih maju. Ikuti Jalur Keterampilan Dasar Python dan Manipulasi Data kami dengan Jalur Keterampilan Python untuk membahas hal-hal penting, termasuk paket seperti NumPy.

3.    Manipulasi data: Mulai belajar tentang manipulasi dan analisis data. Kenali pustaka Python seperti panda dan NumPy, yang akan Anda gunakan untuk manipulasi data. Pelajari cara membersihkan dan menyiapkan data, yang merupakan bagian penting dari proyek AI atau pembelajaran mesin apa pun.

Merekomendasikan Sumber Daya & Proyek

·         Demistifikasi Konsep Matematika untuk Pembelajaran Mendalam

·         Dasar Piton

·         Menjelajahi Sejarah Proyek Ilmu Data Lego

Bulan 4-6: Pelajari AI dan pembelajaran mesin lebih dalam

3.    Dasar-dasar AI: Pahami apa itu AI, sejarahnya, dan berbagai cabangnya. Kursus seperti Dasar-Dasar AI kami dapat memberikan awal yang baik.

4.    Perdalam pengetahuan pembelajaran mesin Anda: Pelajari tentang berbagai jenis algoritme pembelajaran mesin - pembelajaran yang diawasi, tidak diawasi, semi-diawasi, dan penguatan. Ambil Ilmuwan Pembelajaran Mesin kami dengan Python Track, yang mencakup jenis model paling penting, validasi model, dan penyetelan hyperparameter. Ini mencakup paket termasuk TensorFlow dan Keras dan menyentuh pembelajaran mendalam lanjutan.

Merekomendasikan Sumber Daya & Proyek

·         Kursus Dasar AI

·         Ilmuwan Pembelajaran Mesin dengan Jalur Karir Python

·         Naïve Bees: Proyek Pemuatan Gambar dan Pemrosesan Ilmu Data

Bulan 7-9: Spesialisasi dan topik lanjutan

5.    Pembelajaran mendalam: Memahami jaringan saraf dan pembelajaran mendalam.

6.    Dasar-dasar MLOps: Pelajari tentang MLOps, yaitu tentang menerapkan prinsip-prinsip DevOps ke sistem pembelajaran mesin. Ini termasuk pembuatan versi model, penerapan model, pemantauan, dan orkestrasi.

7.    Spesialisasi: Berdasarkan minat dan aspirasi karier Anda, spesialisasikan dalam satu bidang - bisa berupa pemrosesan bahasa alami, visi komputer, pembelajaran penguatan, atau bidang lainnya.

Merekomendasikan Sumber Daya & Proyek

·         Pembelajaran Mendalam di Jalur Keterampilan Python

·         Kursus Penerapan MLOps dan LifeCycling

·         Pengakuan ASL dengan Deep Learning Data Science Project

Bulan 10-Berkelanjutan: Terus belajar dan bereksplorasi

9.    Spesialisasi lebih lanjut: Bergantung pada jalur karier

10. Tetap Terkini: Ikuti blog, podcast, dan jurnal terkait AI secara rutin. Bergabunglah dengan komunitas untuk bertukar ide dengan praktisi AI lainnya.

11. Etika dalam AI: Saat Anda mempelajari lebih lanjut tentang AI, pastikan juga mempelajari tentang pertimbangan etis dalam AI.

Ingat, ini hanyalah peta jalan dasar. Anda harus memodifikasinya berdasarkan kecepatan dan minat Anda. AI adalah bidang yang luas, dan belajar adalah proses yang berkelanjutan.

5 Tips Teratas Untuk Mempelajari AI

Memulai perjalanan untuk mempelajari AI bisa jadi menakutkan, tetapi memiliki pendekatan strategis dapat membuat prosesnya lebih terstruktur dan mudah dikelola. Berikut adalah lima langkah untuk memandu Anda melalui perjalanan pembelajaran AI Anda:

1. Pilih fokus Anda

Mulailah dengan memutuskan di mana memfokuskan upaya Anda berdasarkan tujuan karier Anda. Kami membahas berbagai karir di AI lebih lanjut di artikel ini; setiap peran memiliki fokus yang berbeda dan membutuhkan keahlian yang unik.

Misalnya, jika Anda tertarik dengan peran yang lebih terapan seperti ilmuwan data atau insinyur pembelajaran mesin, lebih fokuslah pada pemrograman, ilmu data, dan pahami berbagai algoritme pembelajaran mesin. Tujuan Anda di sini adalah menjadi mahir dalam menggunakan teknik AI untuk memecahkan masalah dunia nyata.

Alternatifnya, jika Anda condong ke peran penelitian, Anda harus menggali lebih dalam teori di balik AI dan pembelajaran mesin. Anda akan membutuhkan pemahaman yang kuat tentang matematika, statistik, dan ilmu komputer teoretis.

Ini bukanlah perbedaan yang kaku; sebaliknya, ini adalah titik awal untuk membantu Anda memutuskan di mana harus meletakkan fokus awal Anda.

2. Mulailah belajar

Setelah Anda memutuskan fokus Anda, saatnya untuk mulai belajar. Sumber belajar yang disarankan di bagian keterampilan dan rencana pembelajaran AI di atas adalah tempat yang berguna untuk memulai. Ingat, menguasai AI adalah maraton, bukan sprint. Luangkan waktu Anda untuk memahami setiap konsep secara menyeluruh sebelum beralih ke konsep berikutnya.

3. Terapkan keterampilan Anda ke proyek

Tidak ada cara yang lebih baik untuk belajar selain dengan melakukan. Menerapkan keterampilan yang Anda pelajari dalam proyek dunia nyata memperkuat pemahaman Anda dan memberi Anda pengalaman praktis yang dapat memperkaya portofolio Anda. Ini bisa sesederhana membuat model pembelajaran mesin untuk memprediksi harga rumah atau serumit mengembangkan model pembelajaran mendalam untuk pengenalan gambar. Kami telah menyertakan contoh proyek di seluruh artikel ini.

4. Bergabung dengan komunitas

Bergabunglah dengan komunitas AI, baik online maupun offline. Berpartisipasi dalam forum seperti Stack Overflow atau GitHub, bergabung dengan grup AI di LinkedIn, atau menghadiri pertemuan dan konferensi AI dapat menawarkan kesempatan belajar yang sangat berharga.

Setelah mendapatkan sertifikasi DataCamp, Anda dapat bergabung dengan Komunitas Bersertifikat DC kami , tempat Anda dapat terhubung dengan pelajar bersertifikat lainnya, mengakses konten dan acara eksklusif, dan memanfaatkan keterampilan yang baru Anda peroleh.

Dengan bergabung dalam komunitas, Anda dapat terus mengikuti tren terbaru, mendapatkan bantuan saat Anda mengalami kebuntuan, dan berjejaring dengan penggemar AI lainnya.

5. Terus lakukan iterasi

AI adalah bidang yang berkembang pesat. Setelah Anda mendapatkan dasar-dasarnya, penting untuk terus belajar dan meningkatkan keterampilan Anda. Ikuti blog AI, baca makalah penelitian, ikuti kursus lanjutan, dan selalu mencari cara baru untuk menantang diri sendiri. Proses berulang ini akan mengubah Anda dari pemula menjadi ahli.

Ingat, perjalanan untuk mempelajari AI itu menantang tetapi sangat bermanfaat. Jangan berkecil hati jika menemui rintangan di sepanjang jalan; mereka adalah bagian dari proses pembelajaran. Ingat tujuan akhir Anda, dan tetap berkomitmen untuk perjalanan Anda.

Cara Terbaik untuk Mempelajari AI

Sumber daya yang melimpah tersedia untuk membantu Anda mempelajari AI, mulai dari kursus terstruktur dan buku teks hingga proyek langsung. Memilih sumber daya yang tepat dapat membantu Anda memulai dengan baik pembelajaran AI Anda. Berikut adalah pilihan terbaik kami untuk membantu Anda memulai perjalanan pembelajaran AI Anda:

Ikuti kursus AI terbaik untuk memulai

DataCamp adalah platform hebat yang menawarkan kursus interaktif yang dirancang khusus untuk calon ilmuwan data. Kursus berkisar dari tingkat pemula hingga mahir dan dirancang dengan latihan langsung. Berikut adalah beberapa kursus terkait AI terbaik di DataCamp:

Selesaikan proyek AI

Mempelajari AI adalah perjalanan yang melampaui pemahaman teori dan teknik pengkodean. Ini melibatkan praktik langsung, dan di sinilah menyelesaikan proyek AI.

Mulailah dengan mengidentifikasi proyek yang sesuai berdasarkan tingkat kemahiran Anda, baik itu model prediktif atau aplikasi AI generatif. Alat yang tepat, seperti Python dan perpustakaannya yang luas, akan menjadi landasan Anda. Memahami dan menyiapkan data Anda sangatlah penting, karena hal itu berdampak langsung pada keefektifan model Anda.

Di bawah ini adalah beberapa ide untuk proyek AI yang dapat Anda buat untuk membantu Anda menuju penguasaan AI. Pastikan untuk membaca artikel kami tentang proyek AI generatif dan proyek pembelajaran mesin untuk semua tingkatan untuk info lebih lanjut.

·         Mengklasifikasikan Genre Lagu dari Data Audio . Terapkan metode pembelajaran mesin dengan Python untuk mengklasifikasikan lagu ke dalam genre.

·         Naïve Bees: Memuat dan Memproses Gambar . Bekerja dengan data gambar, buat pengklasifikasi menggunakan teknik tradisional, dan manfaatkan kekuatan pembelajaran mendalam untuk visi komputer.

·         Pengakuan ASL dengan Deep Learning . Bangun jaringan saraf konvolusional untuk mengklasifikasikan gambar huruf dari Bahasa Isyarat Amerika.

Baca beberapa buku AI terbaik

Buku menawarkan pengetahuan dan wawasan mendalam dari para ahli di bidangnya. Berikut adalah beberapa buku paling berpengaruh tentang AI yang mungkin berguna bagi Anda: Ingat, kunci untuk mempelajari AI adalah konsistensi dan latihan. Jangan takut untuk memulai dari yang kecil dan secara bertahap lanjutkan ke konsep dan proyek yang lebih kompleks. Anda akan takjub melihat betapa banyak yang dapat Anda pelajari dengan mendedikasikan sedikit waktu setiap hari untuk mempelajari AI.

Lihat lembar contekan AI terbaik

Pilihan lembar contekan ilmu data kami dapat bertindak sebagai panduan referensi cepat tentang berbagai topik, termasuk banyak hal yang terkait dengan AI:

·         Lembar contekan Python untuk pemula

·         Lembar Curang Pembelajaran Mesin yang Diawasi

·         Lembar Cheat Pembelajaran Mesin Tanpa Pengawasan

·         Lembar Curang ChatGPT untuk Ilmu Data

·         API OpenAI dengan Python

·         Lansekap Alat AI Generatif

Kumpulan Lembar Cheat DataCamp

Berbagai Karier di AI Saat Ini

Kecerdasan buatan telah membuka banyak jalur karier, masing-masing dengan tanggung jawab, alat, dan keterampilan unik yang dibutuhkan. Mari selami tiga karier AI yang populer saat ini: ilmuwan data, insinyur pembelajaran mesin, dan ilmuwan penelitian. Perhatikan bahwa kami akan menyebutkan beberapa alat yang perlu mereka kuasai; jika Anda tidak terbiasa dengan alat ini, tidak apa-apa—kami akan membahasnya lebih detail di bagian selanjutnya.

Ilmuwan data

Ilmuwan Data menyelidiki, mengekstrak, dan melaporkan wawasan yang berarti ke dalam data organisasi. Mereka mengomunikasikan wawasan ini kepada pemangku kepentingan non-teknis dan memiliki pemahaman yang baik tentang alur kerja pembelajaran mesin dan cara mengikatnya kembali ke aplikasi bisnis. Mereka bekerja hampir secara eksklusif dengan alat pengkodean, melakukan analisis, dan sering bekerja dengan alat data besar.

Ilmuwan Data adalah detektif dunia data, yang bertanggung jawab untuk menggali dan menafsirkan sumber data yang kaya, mengelola data dalam jumlah besar, dan menggabungkan titik data untuk mengidentifikasi tren. Mereka menggunakan keterampilan analitik, statistik, dan pemrograman mereka untuk mengumpulkan, menganalisis, dan menafsirkan kumpulan data besar. Mereka kemudian menggunakan informasi ini untuk mengembangkan solusi berbasis data untuk menantang masalah bisnis. Bagian dari solusi ini adalah mengembangkan algoritme pembelajaran mesin yang menghasilkan wawasan baru (misalnya, mengidentifikasi segmen pelanggan), mengotomatiskan proses bisnis (misalnya, prediksi skor kredit), atau memberi pelanggan nilai yang baru ditemukan (misalnya, sistem pemberi rekomendasi).

Keterampilan utama:

·         Pengetahuan yang kuat tentang Python, R, dan SQL

·         Memahami konsep Machine Learning dan AI

·         Kemahiran dalam analisis statistik, analisis kuantitatif, dan pemodelan prediktif

·         Teknik visualisasi data dan pelaporan

·         Keterampilan komunikasi dan presentasi yang efektif

Alat penting:

·         Alat analisis data (misalnya, Pandas, NumPy)

·         Pustaka pembelajaran mesin (misalnya, Scikit-learn)

·         Alat visualisasi data (misalnya, Matplotlib, Tableau)

·         Kerangka data besar (misalnya, Airflow, Spark)

·         Alat baris perintah (misalnya, Git, Bash)

Insinyur pembelajaran mesin

Insinyur pembelajaran mesin adalah arsitek dunia AI. Mereka merancang dan menerapkan sistem pembelajaran mesin yang membuat prediksi dari data organisasi. Mereka juga memecahkan masalah seperti memprediksi churn pelanggan dan nilai seumur hidup dan

bertanggung jawab untuk menyebarkan model untuk digunakan organisasi. Insinyur pembelajaran mesin biasanya bekerja secara eksklusif dengan alat berbasis pengkodean.

Keterampilan Utama:

·         Pengetahuan mendalam tentang Python, Java, dan Scala

·         Keakraban dengan kerangka pembelajaran mesin (seperti Scikit-learn, Keras, atau PyTorch)

·         Memahami struktur data, pemodelan data, dan arsitektur perangkat lunak

·         Keterampilan matematika tingkat lanjut (aljabar linier, kalkulus, statistik)

·         Kemampuan untuk bekerja dalam tim dan keterampilan memecahkan masalah yang luar biasa

Peralatan:

·         Pustaka dan algoritme pembelajaran mesin (misalnya, Scikit-learn, TensorFlow)

·         Pustaka ilmu data (misalnya, Pandas, NumPy)

·         Platform cloud (misalnya, AWS, Google Cloud Platform)

·         Sistem kontrol versi (misalnya, Git)

Ilmuwan riset

Ilmuwan riset adalah pemikir dunia AI. Mereka melakukan penelitian mutakhir untuk memajukan AI yang canggih. Pekerjaan mereka sering kali melibatkan penemuan algoritme baru atau meningkatkan algoritme yang sudah ada. Mereka juga mempresentasikan temuan mereka di konferensi AI dan artikel ilmiah.

Keterampilan Utama:

·         Pemahaman yang kuat tentang pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam

·         Kemahiran dalam Python dan bahasa pemrograman lainnya

·         Pengetahuan luas tentang teori matematika terkait AI (seperti teori pembelajaran statistik)

·         Kemampuan untuk membuat konsep dan memvalidasi model AI baru

·         Keterampilan menulis dan berbicara di depan umum yang kuat

Peralatan:

·         Kerangka pembelajaran mendalam (seperti TensorFlow, PyTorch)

·         Alat komputasi ilmiah (seperti MatLab, Mathematica)

·         Perangkat lunak untuk menulis dan menyajikan (seperti LaTeX, Google Slides)

·         Sumber daya komputasi cloud (seperti AWS, Google Cloud Platform)

Masing-masing karier ini menawarkan jalur unik menuju dunia AI. Mereka semua memiliki potensi yang luar biasa dan melayani peran penting di lapangan. Keputusan Anda akan bergantung pada minat, kekuatan, dan tujuan karier jangka panjang Anda.

Cara Mencari Pekerjaan di AI

Gelar bisa menjadi aset besar saat memulai karir di AI, tapi itu bukan satu-satunya jalur. Meskipun menurut kami sangat bermanfaat untuk mendapatkan pendidikan formal di AI atau bidang yang berdekatan, semakin banyak profesional yang memasuki bidang tersebut melalui jalur non-tradisional, membuktikan bahwa dengan dedikasi, pembelajaran yang konsisten, dan pendekatan proaktif, Anda dapat mewujudkan impian Anda. pekerjaan di AI.

Berikut cara mencari pekerjaan di AI tanpa gelar:

Terus belajar tentang lapangan

Tetap perbarui dengan perkembangan terbaru dalam AI. Ikuti profesional AI yang berpengaruh di Twitter, baca makalah penelitian AI, dan dengarkan podcast terkait AI, termasuk Podcast DataFramed milik DataCamp.

Beberapa pemimpin pemikiran AI yang harus diikuti termasuk Yoshua Bengio, Fei-Fei Li, dan lainnya. Anda akan mendapatkan wawasan tentang topik yang sedang tren, teknologi yang sedang berkembang, dan arah AI di masa depan.

Anda juga harus melihat acara industri, baik itu webinar di DataCamp , konferensi ilmu data dan AI , atau acara jaringan.

Kembangkan portofolio

Portofolio yang kuat yang menunjukkan keahlian dan proyek Anda dapat membuat Anda menonjol dari kandidat lainnya. Lebih penting lagi, sebuah proyek yang mencoba memecahkan masalah dunia nyata akan mengesankan manajer perekrutan.

Seperti yang dikatakan Nick Singh, penulis Ace the Data Science Interview, di podcast DataFramed Careers Series ,

Kunci untuk menonjol adalah menunjukkan bahwa proyek Anda berdampak dan menunjukkan bahwa orang lain peduli. Mengapa kita dalam data? Kami mencoba menemukan wawasan yang benar-benar berdampak pada bisnis, atau kami mencoba menemukan wawasan yang benar-benar akan membentuk masyarakat atau menciptakan sesuatu yang baru. Kami mencoba untuk meningkatkan profitabilitas atau meningkatkan kehidupan orang menggunakan dan menganalisis data, jadi jika Anda tidak mengukur dampaknya, maka Anda kekurangan dampak.

Nick Singh ,  Rekan penulis Wawancara Ace the Data Science

Kembangkan resume yang efektif

Di era digital saat ini, resume Anda tidak hanya dibaca oleh mata manusia; itu juga harus melewati Sistem Pelacakan Pelamar (ATS). Ini adalah perangkat lunak otomatis yang digunakan oleh banyak perusahaan untuk menyaring resume yang tidak memenuhi kriteria tertentu. Akibatnya, sangat penting untuk menyesuaikan resume Anda agar ramah-ATS sambil tetap menarik perhatian manajer perekrutan.

Menurut Jen Bricker, mantan Kepala Layanan Karir di DataCamp:

60% hingga 70% aplikasi dialihkan dari pertimbangan sebelum manusia benar-benar melihat aplikasi tersebut.

Jen Bricker ,  Mantan Kepala Layanan Karir di DataCamp

Dapatkan perhatian dengan mempekerjakan manajer

Menjadi proaktif di platform sosial dapat membantu menarik perhatian manajer perekrutan. Seperti yang ditunjukkan oleh Sadie St. Lawrence, CEO Women in Data, di DataFramed Careers Series , membagikan proyek dan ide Anda di LinkedIn atau Twitter, terlibat dengan komunitas AI, dan berkontribusi pada proyek sumber terbuka dapat meningkatkan visibilitas dan menunjukkan hasrat Anda untuk AI.

Jika Anda ingin dilihat, maka Anda harus membagikan karya Anda. Analogi yang ingin saya gunakan adalah kotak musik. Jika Anda pernah melihat kotak musik, ketika ditutup dan hanya duduk di atas meja, Anda tidak pernah benar-benar mendengar suara indah apa yang ada di dalamnya. Ini serupa untuk ilmuwan data yang tidak memiliki keterampilan komunikasi. Mereka mungkin memiliki keterampilan luar biasa ini, tetapi mereka semua terkunci di dalam kotak ini, dan tidak ada yang pernah mengetahuinya. Anda harus membuka kotaknya, dan Anda melakukannya dengan mampu menceritakan kisah-kisah itu dan mengomunikasikan keterampilan itu. Jadi, terserah Anda. Apakah Anda ingin orang mendengar cerita Anda dan mengalami keterampilan dan kemampuan Anda yang luar biasa? Maka Anda akan membutuhkan keterampilan komunikasi agar Anda dapat membuka kotak Anda.

Sadie St. Lawrence ,  CEO Women in Data

Ingat, menembus AI membutuhkan ketekunan, pembelajaran berkelanjutan, dan kesabaran. Namun dengan langkah-langkah ini, Anda mempersiapkan diri untuk sukses. Semoga berhasil dengan perjalanan AI Anda!

Cara Menguasai Alat AI untuk Bisnis

Meskipun artikel ini terutama berfokus pada pemahaman mendalam tentang AI untuk calon praktisi AI, sama pentingnya bagi profesional bisnis untuk membiasakan diri dengan alat AI. Alat AI generatif seperti ChatGPT semakin menjadi bagian integral dari berbagai operasi bisnis.

Selain itu, seperti Noelle Silver, Global AI Solutions & Generative AI & LLM Industry Lead di Accenture, menyebutkan di podcast DataFramed tentang bagaimana organisasi dapat memanfaatkan AI , Model Bahasa Besar menjadi semakin tertanam di sebagian besar antarmuka perangkat lunak yang digunakan profesional setiap hari .

Model Bahasa Besar seperti ChatGPT merevolusi cara kita berinteraksi dengan perangkat lunak. Baik itu layanan pelanggan, manajemen proyek, atau analisis data, alat AI ini meningkatkan efisiensi, akurasi, dan produktivitas di semua sektor.

Noelle Silver Russel ,  Global AI Solutions & Generative AI & LLM Industry Lead di Accenture

Pelajari lebih lanjut tentang AI generatif

Pertama, kenali berbagai alat AI yang tersedia untuk Anda. Ada spektrum alat yang luas yang dirancang untuk berbagai fungsi bisnis, seperti pemasaran, penjualan, layanan pelanggan, dan analisis data. Jelajahi lanskap alat AI dan pahami kemampuan setiap alat. Bagaimana mereka dapat menguntungkan peran atau bisnis Anda?

Misalnya, pertimbangkan kursus Pengantar ChatGPT kami, yang menawarkan pemahaman komprehensif tentang alat AI generatif yang hebat ini.

Terapkan alat AI generatif di tempat kerja

Setelah Anda memahami alat AI, langkah selanjutnya adalah menerapkannya dalam alur kerja harian Anda. Apakah Anda ingin mengotomatiskan analisis data, meningkatkan interaksi pelanggan, atau merampingkan proses bisnis, alat AI dapat menguntungkan Anda, tim Anda, dan organisasi yang lebih luas.

Kami telah menyusun beberapa artikel yang memberikan panduan praktis tentang cara menggunakan alat AI secara efektif dalam pekerjaan Anda:

Terapkan pengawasan manusia

Meskipun alat AI sangat berguna, mereka tidak sempurna. Penting untuk meninjau dan mengedit keluaran yang dihasilkan oleh alat ini. Pahami keterbatasan mereka dan sesuaikan penggunaannya. Ingat, alat ini dirancang untuk membantu Anda, bukan menggantikan pengambilan keputusan Anda.

Menguasai alat AI dalam bisnis bukan hanya tentang memahami teknologi; ini tentang mengetahui cara memanfaatkannya secara efektif untuk mendorong kesuksesan dalam peran dan bisnis Anda. Dengan mempelajari, menerapkan, dan menyempurnakan penggunaannya, Anda dapat menjadi yang terdepan dalam dunia bisnis yang digerakkan oleh AI.

Kesimpulan

Mempelajari AI adalah pengejaran yang bermanfaat yang membuka pintu ke dunia teknologi inovatif dan peluang karier yang menarik. Pengetahuan dan keahlian yang diperoleh melalui proses ini melampaui buku teks dan kuliah. Ini melibatkan siklus belajar yang dinamis, menerapkan, bereksperimen, dan meningkatkan. Merangkul pendekatan langsung, terutama melalui kursus dan proyek AI, mempercepat pembelajaran dan memupuk keterampilan penting dalam pemecahan masalah, pemikiran kritis, dan kreativitas.

Jika Anda baru memulai perjalanan pembelajaran AI, kami telah menguraikan banyak sumber daya bermanfaat untuk membantu Anda memulai, serta contoh rencana pembelajaran untuk beberapa tema utama yang perlu Anda kuasai dalam perjalanan menuju menjadi mahir dalam kecerdasan buatan.

 sumber: https://www.datacamp.com/blog/how-to-learn-ai