L'intelligence artificielle est l'une des percées les plus importantes du XXIe siècle. Des experts de différentes industries étudient ses capacités et découvrent de nouvelles façons de son application. Nous appelons l'IA une technologie émergente, cependant, les scientifiques travaillent dans cette direction depuis les années 1950.

Au début, l'IA était loin des robots intelligents que nous voyons dans les films de science-fiction. Néanmoins, grâce à des technologies telles que l'apprentissage automatique et l'apprentissage en profondeur, l'IA est devenue l'un des domaines les plus prometteurs de l'industrie informatique. La demande de développeurs d'IA ne cesse de croître et certains experts imaginent un avenir où les ordinateurs remplaceront les humains.

Même s'il est trop tôt pour parler de l' intelligence artificielle comme d'une menace pour la main-d'œuvre, les travailleurs modernes gagneront certainement à en apprendre davantage sur cette technologie, car cela leur permettra de se préparer aux futurs changements dans leurs industries et de se familiariser avec un nouveau, outil efficace et intéressant.

Raisons importantes pour commencer à étudier l'IA

L'IA entre dans nos vies de différentes manières. Par exemple, nous utilisons des assistants comme Amazon Echo, Google Assistant ou Siri. Lorsque nous jouons à des jeux vidéo, l'IA est toujours notre ennemi. Cependant, tout le monde ne sait pas que l'IA est présente même dans Google Translate et les outils qui détectent les spams.

La compréhension de l'intelligence artificielle ouvre de nombreuses opportunités. Il suffit de maîtriser les bases de cette technologie pour comprendre le fonctionnement d'outils simples. Au fur et à mesure que vous en apprendrez plus sur l'IA, vous aurez la chance de devenir un développeur qui créera des applications d'IA avancées comme Watson d'IBM ou des voitures autonomes. Les possibilités sont infinies dans ce domaine. Étudier l'IA est nécessaire pour une carrière en génie logiciel, au cas où vous souhaiteriez travailler avec des interfaces homme-machine, des réseaux de neurones et l' intelligence artificielle quantique. Des entreprises comme Amazon et Facebook utilisent l'IA pour faire des recommandations de liste de courses et pour analyser le Big Data. La compréhension de l'IA est également nécessaire pour les ingénieurs en matériel qui créent des assistants domestiques et des assistants de stationnement.

Ceux qui veulent commencer à apprendre l'IA ont de nombreuses options disponibles. Par exemple, Internet permet à chacun de s'inscrire à des cours en ligne. Certains d'entre eux s'adressent aux personnes qui ont déjà un certain niveau de connaissances techniques et se concentrent sur le codage, tandis que d'autres cours aideront même ceux qui n'ont aucune expertise préalable en programmation et en ingénierie.

Les meilleurs cours d'IA en ligne pour 2022

Apprendre avec Google AI : Il s'agit d'un nouveau projet lancé par Google pour permettre au grand public de comprendre ce qu'est l'IA et comment elle fonctionne. Bien que la ressource se développe lentement, elle propose déjà un cours d'apprentissage automatique pour les débutants qui inclut la bibliothèque TensorFlow de Google. Ce cours aidera même ceux qui ne connaissent rien à l'IA, couvrant les bases de l'apprentissage automatique, introduisant TensorFlow et expliquant les principes cruciaux de la conception de réseaux de neurones.

Université de Stanford (Machine Learning) : Le cours est disponible sur Coursera. Il est enseigné par le fondateur de Google Brain, Andrew Ng. Vous pouvez profiter de ce cours gratuitement ou choisir des options payantes au cas où vous souhaiteriez obtenir un certificat qui pourra être utilisé à l'avenir lors de vos premiers pas vers votre carrière en génie logiciel. Ce cours vous familiarisera avec les exemples de technologies basées sur l'IA de la vie réelle, tels que les mécanismes avancés de recherche sur le Web et de reconnaissance vocale. Vous comprendrez également comment les réseaux de neurones apprennent.

Nvidia (Fundamentals of Deep Learning for Computer Vision) : La vision par ordinateur est une discipline qui se concentre sur la création d'ordinateurs capables d'analyser les informations visuelles comme le fait le cerveau humain. Ce cours couvre les bases techniques nécessaires ainsi que les applications pratiques de la classification et de la reconnaissance d'objets. Vous pouvez étudier à votre rythme et apprendre à créer votre propre application de réseau neuronal.

Comment démarrer avec l'IA

Il n'est pas surprenant que vous rencontriez certaines difficultés pour étudier l'intelligence artificielle. Si vous êtes bloqué, nous vous suggérons de chercher une solution sur Kaggle ou de poster vos questions sur des forums spécifiques tel que Horizon Forum. Il est également important de comprendre sur quoi se concentrer et quoi faire en premier.

1. Choisissez un sujet qui vous intéresse : Tout d'abord, sélectionnez un sujet qui vous intéresse vraiment. Cela vous aidera à rester motivé et impliqué dans le processus d'apprentissage. Concentrez-vous sur un certain problème et cherchez une solution, au lieu de simplement lire passivement tout ce que vous pouvez trouver sur Internet.

2. Trouvez une solution rapide : Le but est de trouver une solution de base qui couvre le problème autant que possible. Vous avez besoin d'un algorithme qui traitera les données sous une forme compréhensible pour l'apprentissage automatique, entraînera un modèle simple, donnera un résultat et évaluera ses performances.

3. Améliorez votre solution simple : Une fois que vous avez une base simple, place à la créativité. Essayez d'améliorer tous les composants et évaluez les changements afin de déterminer si ces améliorations valent votre temps et vos efforts. Par exemple, parfois, l'amélioration du prétraitement et du nettoyage des données donne un meilleur retour sur investissement que l'amélioration d'un modèle d'apprentissage lui-même.

4. Partagez votre solution : Rédigez votre solution et partagez-la afin d'obtenir des commentaires. Non seulement vous obtiendrez de précieux conseils d'autres personnes, mais ce sera également le premier enregistrement de votre portefeuille.

5. Répétez les étapes 1 à 4 pour différents problèmes : Choisissez différents problèmes et suivez les mêmes étapes pour chaque tâche. Si vous avez commencé avec des données tabulaires, choisissez un problème qui implique de travailler avec des images ou du texte non structuré. Il est également important d'apprendre à formuler correctement des problèmes pour l'apprentissage automatique. Les développeurs ont souvent besoin de transformer certains objectifs commerciaux abstraits en problèmes concrets qui correspondent aux spécificités de l'apprentissage automatique.

6. Terminez un concours Kaggle : Ce concours vous permet de tester vos compétences en résolvant les mêmes problèmes que de nombreux autres ingénieurs. Vous serez obligé d'essayer différentes approches, en choisissant les solutions les plus efficaces. Ce concours peut également vous apprendre la collaboration, car vous pouvez rejoindre une grande communauté et communiquer avec les gens sur le forum, partager vos idées et apprendre des autres.

7. Utilisez l'apprentissage automatique de manière professionnelle : Vous devez déterminer quels sont vos objectifs de carrière et créer votre propre portefeuille. Si vous n'êtes pas prêt à postuler à des emplois d'apprentissage automatique, recherchez d'autres projets qui rendront votre portefeuille impressionnant. Rejoignez des hackathons civiques et recherchez des postes liés aux données dans le service communautaire.

Conclusion

La compréhension de base de l'IA et de l'apprentissage automatique devient de plus en plus précieuse dans tous les domaines d'activité et toutes les professions. Grâce à divers cours en ligne, aujourd'hui, vous n'avez pas besoin d'aller à l'université pour apprendre cette technologie complexe et intéressante. Même si vous n'avez aucune expérience préalable en ingénierie, vous pouvez apprendre l'intelligence artificielle depuis chez vous et commencer à appliquer vos connaissances dans la pratique, en créant des solutions simples d'apprentissage automatique et en faisant vos premiers pas vers votre nouveau métier.

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