Necə AI Tərtibatçı olmaq olar. Aşağı Düşmə.

Sən burada tük üçün deyilsən. Sonsuz nişanlar, jarqon şorbası və ya analiz iflicində boğulmadan AI Tərtibatçısı olmaq üçün aydın bir yol istəyirsiniz yaxşı. Bu bələdçi sizə bacarıqlar xəritəsini, həqiqətən vacib olan alətləri, geri çağırışlar əldə edən layihələri və zərgərliyi daşınmadan ayıran vərdişləri verir. Gəlin sənə tikinti aparaq.

Bundan sonra oxumaq istədiyiniz məqalələr:

🔗 AI şirkətinə necə başlamaq olar
AI başlanğıcınızı qurmaq, maliyyələşdirmək və işə salmaq üçün addım-addım təlimat.

🔗 Kompüterinizdə AI necə etmək olar
Asanlıqla yerli süni intellekt modellərini yaratmağı, öyrətməyi və idarə etməyi öyrənin.

🔗 AI modelini necə etmək olar
Konsepsiyadan tətbiqə qədər AI modelinin yaradılmasının hərtərəfli bölünməsi.

🔗 Simvolik AI nədir
Simvolik süni intellektin necə işlədiyini və niyə bu gün də vacib olduğunu araşdırın.

Mükəmməl AI Tərtibatçısını nə edir✅

Yaxşı bir süni intellekt inkişaf etdiricisi hər optimallaşdırıcını yadda saxlayan insan deyil. onu çərçivəyə sala , məlumat və modelləri birləşdirə, işləyən nəyisə göndərə, onu dürüst ölçə və dram olmadan təkrarlaya bilən insandır Bir neçə marker:

• Bütün dövrə ilə rahatlıq: məlumat → model → qiymətləndirmə → yerləşdirmə → monitor.

• Təmiz nəzəriyyə üzərində sürətli təcrübələr üçün qərəzli ... aşkar tələlərin qarşısını almaq üçün kifayət qədər nəzəriyyə ilə.

• Nəticə verə biləcəyinizi sübut edən portfel, təkcə noutbuklar deyil.

• Risk, məxfilik və ədalət ətrafında məsuliyyətli düşüncə tərzi - icraedici, praktik deyil. NIST AI Risk Management Framework və OECD AI Prinsipləri kimi sənaye strukturları sizə rəyçilər və maraqlı tərəflərlə eyni dildə danışmağa kömək edir. [1][2]

Kiçik bir etiraf: bəzən bir modeli göndərəcəksiniz və sonra əsas qalibiyyəti dərk edəcəksiniz. Bu təvazökarlıq - qəribə də olsa, super gücdür.

Sürətli vinyet: komanda dəstək triajı üçün dəbdəbəli təsnifat qurdu; əsas açar söz qaydaları ilk cavab zamanı onu məğlub etdi. Onlar qaydaları saxladılar, modeldən kənar qutular üçün istifadə etdilər və hər ikisini göndərdilər. Daha az sehr, daha çox nəticə.

Necə AI Tərtibatçı olmaq üçün yol xəritəsi 🗺️

Budur arıq, iterativ yol. Səviyyə yüksəldikdə onu bir neçə dəfə döndərin:

1. səlis proqramlaşdırma və əsas DS libs: NumPy, pandas, scikit-learn. Rəsmi bələdçilərə nəzər salın və barmaqlarınız onları tanıyana qədər kiçik skriptlər qurun. Scikit-learn İstifadəçi Təlimatı təəccüblü praktik dərslik rolunu oynayır. [3]

2. ML əsasları : xətti modellər, nizamlama, çarpaz doğrulama, ölçülər. Klassik mühazirə qeydləri və praktiki qəza kursu kombinasiyası yaxşı işləyir.

3. Dərin öyrənmə alətləri : PyTorch və ya TensorFlow seçin və modelləri məşq etmək, saxlamaq və yükləmək üçün kifayət qədər öyrənin; verilənlər toplusunu idarə etmək; və ümumi forma səhvlərini aradan qaldırın. “Əvvəlcə kodla” xoşunuza gəlirsə, rəsmi PyTorch Dərslikləri [4]

4. Faktiki olaraq göndərilən layihələr : Docker ilə paket, qaçışları izləyin (hətta CSV jurnalı heç nəyi keçmir) və minimal API yerləşdirin. Tək qutu yerləşdirmələri üstələyən zaman Kubernetes öyrənin; Əvvəlcə Docker. [5]

5. Məsul AI təbəqəsi : NIST/OECD-dən ilhamlanmış yüngül risk yoxlama siyahısını qəbul edin (etibarlılıq, etibarlılıq, şəffaflıq, ədalətlilik). Müzakirələri konkret saxlayır və auditləri darıxdırır (yaxşı mənada). [1][2]

6. Bir az ixtisaslaşın : Transformers ilə NLP, müasir konvlər/ViT-lər, tövsiyələr və ya LLM proqramları və agentləri ilə görmə. Bir zolaq seçin, iki kiçik layihə qurun, sonra filial edin.

2-6-cı addımlara həmişəlik yenidən baxacaqsınız. Düzünü desəm, iş budur.

Çox gün istifadə edəcəyiniz bacarıq yığını 🧰

• Python + Məlumat mübahisəsi : dilimləmə massivləri, birləşmələr, qruplar, vektorlaşdırma. Əgər siz pandaları rəqs edə bilirsinizsə, təlim daha sadə və qiymətləndirmə daha təmiz olar.

• Core ML : qatar-test bölgüləri, sızmaların qarşısının alınması, metrik savadlılıq. Scikit-learn bələdçisi sakitcə ən yaxşı eniş mətnlərindən biridir. [3]

• DL çərçivəsi : birini seçin, başdan sona işləməyə başlayın, sonra digərinə baxın. PyTorch-un sənədləri zehni modeli xırtıldayan edir. [4]

• Təcrübə gigiyenası : qaçışlar, paramlar və artefaktlar. Gələcək - arxeologiyaya nifrət edirsiniz.

• Konteynerləşdirmə və orkestrləşdirmə : yığınınızı paketləmək üçün Docker; Replikalara, avtomatik miqyasda və yuvarlanan yeniləmələrə ehtiyacınız olduqda Kubernetes. Buradan başlayın. [5]

• GPU əsasları : birini nə vaxt icarəyə götürəcəyinizi, toplu ölçüsünün ötürmə qabiliyyətinə necə təsir etdiyini və bəzi əməliyyatların niyə yaddaşa bağlı olduğunu bilin.

• Məsul AI : məlumat mənbələrini sənədləşdirin, riskləri qiymətləndirin və aydın xüsusiyyətlərdən (əsaslılıq, etibarlılıq, şəffaflıq, ədalətlilik) istifadə edərək azaldılması planlaşdırın. [1]

Başlanğıc kurikulumu: öz çəkisini aşan bir neçə link 🔗

• ML əsasları : nəzəri-ağır qeydlər dəsti + praktiki qəza kursu. Onları scikit-learn-də təcrübə ilə birləşdirin. [3]

• Çərçivələr : PyTorch Dərslikləri (və ya Keras-a üstünlük verirsinizsə, TensorFlow Bələdçisi). [4]

• Məlumat elminin əsasları ölçüləri, boru kəmərlərini və qiymətləndirməni daxililəşdirmək üçün scikit-learn İstifadəçi Təlimatı [3]

• Göndərmə : Docker-in Başlanğıc yolu “maşınımda işləyir” “hər yerdə işləyir”ə çevrilir. [5]

Bunları qeyd edin. Sıxıldıqda, bir səhifə oxuyun, bir şeyi sınayın, təkrarlayın.

Müsahibə alan üç portfolio layihəsi 📁

1. Axtarış-artırılmış sual öz verilənlər bazanızda cavab verir

   • Niş bilik bazasını kazıyın/import edin, yerləşdirmələr yaradın + axtarış, yüngül UI əlavə edin.

   • Gecikməni, gözlənilən sual-cavab dəstindəki dəqiqliyi və istifadəçi rəyini izləyin.

   • Qısa “uğursuzluq halları” bölməsini daxil edin.

2. Həqiqi yerləşdirmə məhdudiyyətləri ilə görmə modeli

   • Klassifikator və ya detektoru məşq edin, FastAPI vasitəsilə xidmət edin, Docker ilə konteynerləşdirin, necə ölçəcəyinizi yazın. [5]

   • Sənəd sürüşməsinin aşkarlanması (xüsusiyyətlər üzərində sadə əhali statistikası yaxşı başlanğıcdır).

3. Məsul AI nümunəsi

   • Həssas xüsusiyyətləri olan ictimai verilənlər toplusunu seçin. NIST xassələrinə uyğunlaşdırılmış ölçülər və azaldıcı tədbirlər yazın (əsaslılıq, etibarlılıq, ədalətlilik). [1]

Hər bir layihəyə ehtiyac var: 1 səhifəlik README, diaqram, təkrarlana bilən skriptlər və kiçik dəyişiklik jurnalı. Bəzi emoji qabiliyyətləri əlavə edin, çünki insanlar da bunları oxuyur 🙂

MLOplar, yerləşdirmə və heç kimin sizə öyrətmədiyi hissə 🚢

Göndərmə bir bacarıqdır. Minimum axın:

• Tətbiqinizi Docker so dev ≈ prod ilə konteynerləşdirin Rəsmi Başlanğıc sənədləri ilə başlayın; multiservis quraşdırmaları üçün Yarat-a keçin. [5]

• Eksperimentləri izləyin (hətta yerli olaraq). Paramlar, ölçülər, artefaktlar və "qalib" etiketi ablasyonları dürüst və əməkdaşlığı mümkün edir.

• Ölçüyə və ya izolyasiyaya ehtiyacınız olduqda Kubernetes ilə orkestrləşin Əvvəlcə Yerləşdirmələri, Xidmətləri və deklarativ konfiqurasiyanı öyrənin; yak-taraş etmək istəyinə müqavimət göstərin.

• Bulud iş vaxtları : Prototipləmə üçün Colab; oyuncaq proqramlarını keçdikdən sonra idarə olunan platformalar (SageMaker/Azure ML/Vertex).

• GPU savadlılığı : CUDA ləpələrini yazmağa ehtiyac yoxdur; məlumat yükləyicisinin sizin darboğazınız olduğunu başa düşməlisiniz.

Kiçik qüsurlu metafora: MLOpları turş xəmir başlanğıcı kimi düşünün - onu avtomatlaşdırma və monitorinqlə qidalandırın, əks halda qoxu gəlir.

Məsuliyyətli süni intellekt sizin rəqabətli xəndəyinizdir 🛡️

Komandalar etibarlılığı sübut etmək üçün təzyiq altındadır. Risk, sənədləşdirmə və idarəetmə haqqında konkret danışa bilsəniz, otaqda insanların arzuladığı insana çevrilirsiniz.

• Müəyyən edilmiş çərçivədən istifadə edin : NIST xassələri üçün xəritə tələbləri (etibarlılıq, etibarlılıq, şəffaflıq, ədalətlilik), sonra onları yoxlama siyahısı maddələrinə və PR-lərdə qəbul meyarlarına çevirin. [1]

• Prinsiplərinizi möhkəmləndirin : İƏİT AI Prinsipləri insan haqlarını və demokratik dəyərləri vurğulayır - güzəştləri müzakirə edərkən faydalıdır. [2]

• Peşəkar etika : dizayn sənədlərində etika kodeksinə qısa bir baş işarəsi çox vaxt “biz bu barədə düşündük” və “biz onu qanadlandırdıq” arasındakı fərqdir.

Bu bürokrasi deyil. Bu sənətkarlıqdır.

Bir az ixtisaslaşın: bir zolaq seçin və onun alətlərini öyrənin 🛣️

• LLM və NLP : tokenizasiya tələləri, kontekst pəncərələri, RAG, BLEU-dan kənar qiymətləndirmə. Yüksək səviyyəli boru kəmərləri ilə başlayın, sonra fərdiləşdirin.

• Görmə : məlumatların artırılması, etiketləmə gigiyenası və gecikmənin kraliça olduğu kənar cihazlarda yerləşdirmə.

• Tövsiyəçilər : gizli rəy qəribəlikləri, soyuq başlanğıc strategiyaları və RMSE ilə uyğun gəlməyən biznes KPI-ları.

• Agentlər və alətlərdən istifadə : funksiya çağırışı, məhdud dekodlaşdırma və təhlükəsizlik relsləri.

Düzünü desəm, bazar günü səhərlər sizi maraqlandıran domeni seçin.

Müqayisə cədvəli: AI Developer olmaq üçün marşrutlar 📊

Bəli, məsafə bir qədər qeyri-bərabərdir. Həqiqi masalar nadir hallarda mükəmməl olur.

Əslində yapışan öyrənmə ilmələri 🔁

• İki saatlıq dövrlər : 20 dəqiqə sənədlərin oxunması, 80 dəqiqə kodlaşdırma, 20 dəqiqə qırılanları yazmaq.

• Bir peyqer yazısı : hər mini-layihədən sonra problem çərçivəsini, əsas göstəriciləri, ölçüləri və uğursuzluq rejimlərini izah edin.

• Qəsdən məhdudiyyətlər : yalnız CPU-da məşq edin və ya əvvəlcədən emal üçün heç bir xarici libs yoxdur və ya tam olaraq 200 sətir büdcəsi. Məhdudiyyətlər birtəhər yaradıcılıq yaradır.

• Kağız sprintləri : yalnız itkini və ya məlumat yükləyicisini həyata keçirin. Bir ton öyrənmək üçün SOTA-ya ehtiyacınız yoxdur.

Fokus sürüşürsə, bu normaldır. Hər kəs titrəyir. Gəzintiyə çıxın, qayıdın, kiçik bir şey göndərin.

Müsahibə hazırlığı, minus teatr 🎯

• Əvvəlcə portfolio : real repolar slayd göyərtələrini döydü. Ən azı bir kiçik demo yerləşdirin.

• Mübadilələri izah edin : metrik seçimlərdən keçməyə və uğursuzluğu necə aradan qaldıracağınıza hazır olun.

• Sistem təfəkkürü : məlumat → model → API → monitor diaqramını çəkin və onu nəql edin.

• Məsul süni intellekt : NIST AI RMF-ə uyğunlaşdırılmış sadə yoxlama siyahısını saxlayın - bu, sözlər deyil, yetkinlikdən xəbər verir. [1]

• Çərçivənin axıcılığı : bir çərçivə seçin və onunla təhlükəli olun. Rəsmi sənədlər müsahibələrdə ədalətli oyundur. [4]

Kiçik yemək kitabı: həftəsonu ilk başdan-başa layihəniz 🍳

1. Data : təmiz verilənlər dəsti seçin.

2. Baseline : cross-validation ilə scikit-learn modeli; əsas ölçüləri qeyd edin. [3]

3. DL keçidi : PyTorch və ya TensorFlow-da eyni tapşırıq; alma ilə alma müqayisə edin. [4]

4. İzləmə : rekord qaçışlar (hətta sadə CSV + vaxt ştampları). Qalibi tag edin.

5. Xidmət edin : proqnozu FastAPI marşrutuna sarın, dokerləşdirin, yerli olaraq işləyin. [5]

6. Düşünün : istifadəçi üçün hansı metrikanın əhəmiyyəti var, hansı risklər var və işə salındıqdan sonra nələrə nəzarət edəcəksiniz - onu aydın saxlamaq üçün NIST AI RMF-dən şərtlər götürün. [1]

Bu mükəmməldir? Xeyr. Mükəmməl kursu gözləməkdən yaxşıdır? Tamamilə.

Erkən qaça biləcəyiniz ümumi tələlər ⚠️

• Öyrənmənizi dərsliklərə həddən artıq uyğunlaşdırmaq : başlamaq üçün əla, lakin tezliklə problemi ilk düşünməyə keçin.

• Qiymətləndirmə dizaynını atlama : təlimdən əvvəl uğuru müəyyənləşdirin. Saatlara qənaət edir.

• Məlumat müqavilələrinə məhəl qoymamaq : sxem sürüşməsi modellərdən daha çox sistemi pozur.

• Yerləşdirmə qorxusu : Docker göründüyündən daha dostdur. Kiçik başlayın; ilk qurmaq clunky olacaq qəbul edin. [5]

• Etika sondur : daha sonra bağlayın və bu, uyğunluq işinə çevrilir. Dizaynda bişirin - daha yüngül, daha yaxşı. [1][2]

TL; DR 🧡

Bir şeyi xatırlayırsınızsa: Süni intellekt tərtibatçısı olmaq nəzəriyyəni yığmaq və ya parlaq modelləri təqib etmək deyil. Söhbət sıx döngə və məsuliyyətli düşüncə ilə real problemlərin dəfələrlə həll edilməsindən gedir. Məlumat yığınını öyrənin, bir DL çərçivəsi seçin, kiçik şeyləri Docker ilə göndərin, nə etdiyinizi izləyin və seçimlərinizi NIST və OECD kimi hörmətli təlimatlara uyğunlaşdırın. Üç kiçik, sevimli layihə qurun və onlar haqqında sehrbaz deyil, komanda yoldaşı kimi danışın. Budur - əsasən.

Bəli, kömək edərsə, bu ifadəni yüksək səslə deyin: Mən AI Tərtibatçısı olmağı bilirəm . Sonra bu gün bir saat diqqət mərkəzində olan bina ilə bunu sübut edin.

İstinadlar

[1] NIST. Süni İntellekt Risk İdarəetmə Çərçivəsi (AI RMF 1.0) . (PDF) - Link
[2] OECD. OECD AI Prinsipləri - İcmal - Link
[3] scikit-learn. İstifadəçi Təlimatı (stabil) - Link
[4] PyTorch. Dərsliklər (Əsasları öyrənin və s.) - Link
[5] Docker. Başlayın - Link