Alchimiste de l’IA : Transformer Vous-même en un Ingénieur en IA Qualifié en 2024
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Frontière de l’IA : Explorer l’Avenir de l’Ingénierie en IA et Comment y Arriver en 2024
Feuille de Route de l’Ingénieur en IA | Comment j’Apprendrais l’IA en 2024
Nous traversons une ruée vers l’or. Les entreprises ont commencé à investir des milliards de dollars dans des projets d’IA, et il y a un rôle professionnel qui va bénéficier le plus de cet essor : l’ingénieur en IA ou l’ingénieur en ML.
Mon Expérience et Mes Idées
Dans mon entreprise chez LCK Technologies, je recrute des ingénieurs en IA. J’ai précédemment travaillé chez Bloomberg et Nvidia, et sur la base de mon expérience dans l’industrie, je vais discuter d’une feuille de route avec un plan d’étude semaine par semaine en utilisant des ressources d’apprentissage gratuites et une liste de contrôle que vous pouvez utiliser pour devenir ingénieur en IA.
Les ingénieurs en IA perçoivent le salaire le plus élevé parmi tous les rôles techniques. Ce que je vous montre n’est qu’une fourchette, car le salaire exact dépend de vos compétences et de votre expérience, de l’entreprise qui recrute et de l’emplacement.
Évidemment, si les entreprises vous paient un salaire si élevé, elles auront de grandes attentes. Par conséquent, se préparer à un rôle d’ingénieur en IA nécessite beaucoup de travail acharné. Si vous cherchez des raccourcis, alors veuillez quitter cet article dès maintenant car cette feuille de route nécessitera 4 heures d’étude dédiée pendant 8 mois, et cela vous aidera à établir une base solide. L’apprentissage réel est un processus continu.
Évaluer si C’est la Bonne Carrière pour Vous
Avant de commencer l’étude, vous devez savoir si c’est la bonne carrière pour vous. La façon de le découvrir est d’évaluer si vous avez un intérêt pour le codage et les mathématiques. Un travail en IA nécessite de solides compétences en codage et en mathématiques, et sans cela, vous ne pouvez pas devenir ingénieur.
Si vous n’avez pas d’intérêt ou de compétences dans l’une de ces deux disciplines, alors ne vous lancez pas dans un rôle d’ingénieur. Ce n’est pas la fin de la route car il existe d’autres rôles professionnels également, tels que représentant commercial en IA, chef de produit en IA, responsable de l’éthique en IA, etc.
Feuille de Route d’Apprentissage
Semaine 0 : Recherche Appropriée
Nous ne parlerons pas seulement des compétences en outils, mais nous discuterons également des compétences de base et de toutes les ressources d’apprentissage associées. Une fois que nous aurons discuté du renforcement des compétences, nous discuterons également de la façon dont vous pouvez présenter votre travail au monde afin que vous puissiez obtenir un entretien d’embauche et réussir un entretien.
Si vous êtes confus entre le rôle de scientifique des données et d’ingénieur en IA, considérez cela comme le fait que le scientifique des données plus l’ingénieur logiciel équivaut à l’ingénieur en IA. C’est une façon très simple de le voir.
Voici un PDF de la feuille de route que vous pouvez télécharger à partir de l’article. Il nécessite 8 mois d’étude, 4 heures chaque jour, et la semaine zéro commence par une recherche appropriée.
Semaine 1–2 : Fondamentaux de l’Informatique
Si vous avez un diplôme en informatique, vous êtes couvert, mais si vous n’avez pas de formation en informatique, je vous suggère de suivre le cours de Khan Academy, qui couvre les bases telles que les bits et les octets, le stockage de texte et de nombres, le TCP/IP de base des réseaux informatiques, HTTP, les bases du Web mondial de la programmation, et ainsi de suite.
Semaine 3–4 : Apprentissage de Python
Python est le langage de programmation le plus populaire dans le monde de l’IA aujourd’hui. Apprendre Python est en fait très facile. Vous pouvez vous référer aux tutoriels Python sur ma chaîne ou sur la chaîne de Corey Schafer, et vous devrez terminer tous les exercices.
En plus de Python, vous devez apprendre quelques compétences douces, telles que construire un profil LinkedIn solide. LinkedIn est la plateforme qui vous aidera à obtenir un emploi à terme, donc vous ne devriez pas attendre d’avoir terminé toutes vos compétences techniques.
Semaine 5–6 : Structures de Données et Algorithmes
En tant qu’ingénieur ML ou ingénieur en IA, vous écrirez des programmes qui doivent être mis à l’échelle, donc vous devez connaître le compromis entre la mémoire et le CPU. Vous devez avoir une compréhension approfondie du fonctionnement des structures de données en dessous.
Semaine 7–8 : Python Avancé et Compétences Douces
Pendant cette période, vous pouvez apprendre des concepts avancés de Python tels que l’héritage, les générateurs, les itérateurs, les compréhensions de liste, le multithreading et le multiprocessus. Ces concepts seront extrêmement bénéfiques lorsque vous écrirez de gros programmes pour les entreprises.
Vous devriez également commencer à suivre certains influenceurs AI éminents sur LinkedIn, tels que Natin et Dalana, et passer une demi-heure chaque jour à lire leurs publications et à y commenter. Cela vous aidera à suivre les tendances actuelles et à construire des relations avec des professionnels de l’industrie.
Semaine 9 : Contrôle de Version et Collaboration
En tant qu’ingénieur en IA, vous travaillerez en équipe, vous devez donc avoir une compréhension solide des systèmes de contrôle de version tels que Git et GitHub. Apprenez à utiliser Git, à créer des dépôts, à valider les modifications et à collaborer avec votre équipe.
Semaine 10–11 : SQL et Bases de Données
En tant qu’ingénieur en IA, vous aurez besoin de données pour entraîner vos modèles, et ces données sont souvent stockées dans une base de données relationnelle. Apprenez SQL, le langage utilisé pour interroger les données de ces bases de données, et comprenez les fondamentaux des bases de données relationnelles.
Semaine 12–17 : Mathématiques et Statistiques, Analyse Exploratoire des Données (EDA)
Les mathématiques et les statistiques sont la base de l’IA, donc vous devez avoir une bonne maîtrise de sujets comme le calcul, l’algèbre linéaire, la probabilité et les statistiques. Pratiquez l’EDA en utilisant des ensembles de données de Kaggle et apprenez des bibliothèques comme NumPy et Pandas.
Semaine 18–21 : Apprentissage Automatique
Passez un mois à apprendre les fondamentaux de l’apprentissage automatique, y compris les techniques de prétraitement et la construction de modèles. Utilisez les ressources fournies et pratiquez sur des ensembles de données Kaggle.
Semaine 22 : MLOps
Apprenez le MLOps, qui est similaire au DevOps en ingénierie logicielle. Comprenez des concepts tels que les API, FastAPI, Docker, et les plateformes cloud comme AWS ou Azure.
Semaine 23–24 : Construction de Projets
Utilisez les compétences que vous avez acquises pour construire des projets de bout en bout en apprentissage automatique, y compris le déploiement. Créez un site Web de portfolio de projets pour présenter votre travail.
Semaine 25–27 : Apprentissage Profond
Plongez dans l’apprentissage profond, en abordant des sujets tels que les réseaux neuronaux, les réseaux neuronaux convolutionnels et les modèles de séquence. Construisez un projet d’apprentissage profond pour un problème réel.
Semaine 28–30 : Spécialisation (TALN ou Vision par Ordinateur)
Choisissez de vous spécialiser soit dans le Traitement du Langage Naturel (TALN) soit dans la Vision par Ordinateur, en fonction de vos intérêts.
Semaine 31–32 : LLMs et LangChain
Apprenez les grands modèles de langage (LLMs) et le framework LangChain, qui devient de plus en plus important dans l’industrie de l’IA.
Semaine 33 et Au-delà : Apprentissage Continu
L’apprentissage pour un ingénieur en IA est un processus continu. Continuez à construire des projets, à contribuer à la communauté et à postuler pour des emplois. Votre travail acharné et votre dévouement porteront leurs fruits.
N’oubliez pas, la clé d’un apprentissage efficace est de passer plus de temps à digérer, à mettre en œuvre et à partager vos connaissances plutôt que de simplement consommer des tutoriels. Participez à l’apprentissage en groupe et n’ayez pas peur de poser des questions. Avec la bonne approche, vous pouvez devenir un ingénieur en IA en 2024.
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Comment Devenir un Ingénieur en IA En 2024 et Optimiser Votre Parcours avec AI Essentials 🚀
Si vous vous intéressez à l’intelligence artificielle (IA), vous avez probablement remarqué l’engouement actuel pour cette technologie révolutionnaire. Les entreprises investissent des milliards de dollars dans des projets d’IA, et les professionnels de l’IA, en particulier les ingénieurs en IA ou en apprentissage automatique, sont plus demandés que jamais.
Dans cet article, nous allons explorer comment vous pouvez vous transformer en un ingénieur en IA hautement qualifié en 2024, en nous appuyant sur les conseils d’un expert du domaine. De plus, nous vous présenterons AI Essentials, une solution révolutionnaire qui peut optimiser votre parcours et vous faire économiser du temps et de l’argent.
🛠️ AI Engineer Roadmap: Comment Devenir un Expert en IA
Le parcours pour devenir un ingénieur en IA est exigeant mais gratifiant. Selon un expert de LCK Technologies, une entreprise renommée dans le domaine de l’IA, cela nécessite environ 4 heures d’étude dédiée par jour pendant 8 mois. Le chemin vers le succès commence par une recherche approfondie et une évaluation minutieuse pour déterminer si cette carrière vous convient.
Le processus d’apprentissage comprend plusieurs étapes clés, notamment l’acquisition de compétences en informatique, en programmation Python, en structures de données et algorithmes, en mathématiques et statistiques, en machine learning, en deep learning et en spécialisation dans des domaines tels que le traitement du langage naturel (NLP) ou la vision par ordinateur.
💡 Comment AI Essentials Peut Optimiser Votre Parcours
Maintenant, comment AI Essentials peut-il vous aider dans cette aventure passionnante? Examinons de plus près.
1. Accès à une Suite Complète d’Outils IA
AI Essentials vous donne accès à plus de 12 outils IA essentiels, y compris ChatGPT, Midjourney, ElevenLabs et bien d’autres. Plus besoin de jongler entre plusieurs abonnements coûteux; avec AI Essentials, un seul abonnement vous donne accès à tous ces outils puissants.
2. Économies Considérables
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3. Flexibilité et Simplicité
AI Essentials vous offre une flexibilité totale pour annuler votre abonnement à tout moment, sans obligation. De plus, leur plateforme conviviale vous donne un accès instantané à tous les outils dès votre inscription, vous permettant de commencer à explorer et à utiliser immédiatement.
4. Support Réactif
Leur équipe de support dévouée est là pour répondre à toutes vos questions et vous aider en cas de besoin. Vous ne vous sentirez jamais seul dans votre parcours d’apprentissage en IA avec AI Essentials à vos côtés.
🌟 Conclusion: Démarrez Votre Aventure en IA Aujourd’hui!
En résumé, devenir un ingénieur en IA en 2024 est une entreprise passionnante et enrichissante. Avec la bonne formation et les bons outils, vous pouvez atteindre de nouveaux sommets dans votre carrière. AI Essentials est là pour vous accompagner dans ce voyage, en vous offrant une suite complète d’outils IA à un prix abordable et avec un support de premier ordre.
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FAQ: Devenir un Ingénieur en IA Qualifié en 2024
1. Quelles sont les étapes pour devenir un ingénieur en IA?
Pour devenir un ingénieur en IA:
- Évaluez votre intérêt et vos compétences en codage et en mathématiques. 🤔
- Suivez un plan d’étude hebdomadaire sur 8 mois pour acquérir les compétences nécessaires. 📚
- Préparez-vous à consacrer 4 heures par jour à l’apprentissage. ⏰
- Explorez les ressources gratuites disponibles pour vous former. 💻
- Construisez un portfolio de projets pour démontrer vos compétences. 🛠️
2. Pourquoi devenir un ingénieur en IA est-il une option prometteuse en 2024?
L’ingénierie en IA offre de nombreux avantages:
- Des salaires attractifs et des opportunités de carrière stimulantes. 💰
- La possibilité de contribuer à des projets innovants et à fort impact. 🚀
- Une demande croissante sur le marché du travail. 📈
- La chance de travailler avec des technologies de pointe et de rester à la pointe de l’innovation. 🔝
3. Comment puis-je commencer mon parcours pour devenir un ingénieur en IA?
Pour commencer votre parcours:
- Évaluez vos intérêts et compétences en codage et en mathématiques. 📊
- Trouvez des ressources d’apprentissage gratuites en ligne. 📖
- Élaborez un plan d’étude hebdomadaire et suivez-le de manière cohérente. 📅
- Construisez un portfolio de projets pratiques pour mettre en valeur vos compétences. 🏗️
4. Quels sont les domaines clés à maîtriser pour devenir un ingénieur en IA?
Les domaines clés à maîtriser comprennent:
- Les fondamentaux de l’informatique et des réseaux. 🖥️
- La programmation en Python et les compétences connexes. 🐍
- Les structures de données et algorithmes. 📊
- Les mathématiques et les statistiques. 📈
- Les techniques d’apprentissage automatique et d’apprentissage profond. 🤖
Avec une planification minutieuse, une détermination sans faille et une utilisation judicieuse des ressources disponibles, vous pouvez devenir un ingénieur en IA compétent et prospérer dans le paysage technologique en constante évolution de 2024.
Références Scientifiques de recherche :
- Medical student experiences and perceptions of ChatGPT and artificial intelligence: cross-sectional study
- ChatGPT versus the neurosurgical written boards: a comparative analysis of artificial intelligence/machine learning performance on neurosurgical board–style …
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