O meserie de viitor ar fi specialist în inteligență artificială și machine learning. Dar cât timp îți ia să te pregătești pe cont propriu, adică să înveți fără a urma o facultate și de unde să înveți? Află citind rândurile de mai jos.
1. Bazele programării și matematicii (2-6 luni)
Dacă ai deja experiență în programare, în special în Python, vei avansa mai rapid. Dacă nu, va trebui să înveți:
-
Python (biblioteci relevante: NumPy, Pandas, Matplotlib)
-
Matematică pentru ML (algebră liniară, calcul diferențial și integral, probabilități și statistici)
Dacă pornești de la zero, acest pas poate dura între 4 și 6 luni. Dacă ai deja bazele, poți trece mai rapid la următorul pas (2 luni).
2. Fundamentele Machine Learning (3-6 luni)
Aici vei învăța algoritmii de bază ai ML și cum să lucrezi cu framework-uri populare:
-
Scikit-learn pentru învățare supravegheată și nesupravegheată
-
Concepte fundamentale (regresie, clasificare, clustering, validare, overfitting, underfitting)
-
Inginerie de caracteristici și preprocesarea datelor
Dacă studiezi 10-15 ore pe săptămână, vei avea nevoie de aprox. 3-4 luni pentru a înțelege bine aceste concepte.
3. Deep Learning și AI avansată (4-8 luni)
Aici vei învăța rețele neuronale și modele avansate:
-
TensorFlow și PyTorch
-
Rețele neuronale convoluționale (CNNs) pentru imagini
-
Rețele recurente (RNNs, LSTMs) pentru date secvențiale
-
Modele generative și NLP (Transformers, GPT, BERT, etc.)
Dacă aloci 10-15 ore pe săptămână, vei avea nevoie de 4-6 luni.
4. Practică și proiecte aplicate (3-6 luni)
Pentru a obține un job, ai nevoie de un portofoliu solid. Vei lucra la:
-
Proiecte personale și competiții Kaggle
-
Participare la hackathoane și colaborări open-source
-
Construirea unui portofoliu GitHub și publicarea articolelor pe blog
Timp necesar: 3-6 luni.
5. Căutarea unui job și specializarea (2-6 luni)
În funcție de jobul dorit (Data Scientist, ML Engineer, AI Researcher), vei aprofunda anumite domenii și vei trece prin interviuri tehnice. Acest proces poate dura 2-6 luni.
Total estimat:
-
Accelerat (dacă studiezi intens, full-time): 1-1.5 ani
-
Part-time (10-15 ore/săptămână): 2-3 ani
Dacă ai deja experiență în programare și matematică, poți reduce timpul semnificativ. Dacă pornești de la zero, ar fi realist să te aștepți la cel puțin 2 ani pentru a deveni competitiv pe piață.
Resurse pentru fiecare etapă
1. Bazele programării și matematicii (2-6 luni)
Dacă nu știi deja Python, începe cu:
-
Python for Everybody (Coursera – Dr. Chuck) (gratuit cu audit)
-
Learn Python the Hard Way (practic și intensiv)
-
Automate the Boring Stuff with Python (practic și aplicat)
Matematică pentru Machine Learning:
-
Mathematics for Machine Learning (Coursera) (Excelent pentru algebră liniară și probabilități)
-
3Blue1Brown – Linear Algebra (Vizual și intuitiv)
2. Fundamentele Machine Learning (3-6 luni)
Cărți recomandate:
-
Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow – Aurélien Géron (excelent pentru practică)
-
Pattern Recognition and Machine Learning – Christopher Bishop (mai teoretic, pentru aprofundare)
Cursuri online:
-
Machine Learning (Coursera – Andrew Ng) (clasic, ideal pentru concepte de bază)
-
Fast.ai Practical Deep Learning for Coders (mai orientat spre Deep Learning, dar ușor de urmărit)
-
Introduction to Machine Learning with Python (O’Reilly book)
Practica:
-
Kaggle Courses (conține mini-cursuri gratuite + exerciții)
-
Kaggle Competitions (practică pe seturi de date reale)
3. Deep Learning și AI avansată (4-8 luni)
Framework-uri:
-
Deep Learning Specialization – Andrew Ng (Coursera) (Excelent pentru teoria rețelelor neuronale)
Cărți:
-
Deep Learning – Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville (biblia DL, dar destul de teoretică)
-
Grokking Deep Learning – Andrew Trask (explicat pe înțelesul tuturor, foarte bun pentru început)
Pentru NLP:
Practica:
4. Practică și proiecte aplicate (3-6 luni)
Proiecte recomandate pentru portofoliu:
-
Clasificare de imagini cu CNNs (folosind TensorFlow/Keras)
-
Analiză de sentimente pe recenzii de filme (NLP cu Transformers)
-
Predicții financiare folosind Random Forest/XGBoost
-
Sistem de recomandare (collaborative filtering)
-
Model de detecție a fraudei bancare
Resurse pentru proiecte:
Portofoliu și GitHub:
-
Publică proiectele pe GitHub
-
Scrie despre ele pe blogul tău pentru a demonstra cunoștințele tale
5. Căutarea unui job și specializarea (2-6 luni)
-
Ace the Data Science Interview (carte) (excelentă pentru interviuri)
Locuri unde să aplici:
-
LinkedIn Jobs
-
Kaggle – Google AI Residency Programs
Timp estimat pentru fiecare etapă:
- Dacă studiezi full-time (40h/săptămână): 12-18 luni
-
Dacă studiezi part-time (10-15h/săptămână): 2-3 ani
Dacă ai deja experiență în programare și matematică, poți ajunge la un job de ML Engineer în aproximativ 1-1.5 ani, lucrând intensiv.
Comenteaza