AI డెవలపర్‌గా ఎలా మారాలి. ది లోడౌన్.

మీరు ఇక్కడ సరళమైన విషయాల కోసం కాదు. AI డెవలపర్‌గా ఎలా మారాలి అనే . బాగుంది. ఈ గైడ్ మీకు నైపుణ్యాల మ్యాప్, వాస్తవానికి ముఖ్యమైన సాధనాలు, కాల్‌బ్యాక్‌లను పొందే ప్రాజెక్ట్‌లు మరియు షిప్పింగ్ నుండి టింకరింగ్‌ను వేరు చేసే అలవాట్లను అందిస్తుంది. మీరు నిర్మించుకునేలా చేద్దాం.

దీని తర్వాత మీరు చదవడానికి ఇష్టపడే కథనాలు:

🔗 AI కంపెనీని ఎలా ప్రారంభించాలి
మీ AI స్టార్టప్‌ను నిర్మించడం, నిధులు సమకూర్చడం మరియు ప్రారంభించడం కోసం దశల వారీ మార్గదర్శిని.

🔗 మీ కంప్యూటర్‌లో AIని ఎలా తయారు చేయాలి
స్థానికంగా AI మోడళ్లను సులభంగా సృష్టించడం, శిక్షణ ఇవ్వడం మరియు అమలు చేయడం నేర్చుకోండి.

🔗 AI మోడల్‌ను ఎలా తయారు చేయాలి
భావన నుండి విస్తరణ వరకు AI మోడల్ సృష్టి యొక్క సమగ్ర విచ్ఛిన్నం.

🔗 సింబాలిక్ AI అంటే ఏమిటి?
సింబాలిక్ AI ఎలా పనిచేస్తుందో మరియు అది నేటికీ ఎందుకు ముఖ్యమైనదో అన్వేషించండి.

ఒక అద్భుతమైన AI డెవలపర్‌ని ఏది చేస్తుంది✅

మంచి AI డెవలపర్ అంటే ప్రతి ఆప్టిమైజర్‌ను గుర్తుంచుకునే వ్యక్తి కాదు. అతను ఒక అస్పష్టమైన సమస్యను తీసుకొని, దానిని ఫ్రేమ్ చేయగల , డేటా మరియు మోడళ్లను కలిపి ఉంచగల, పనిచేసేదాన్ని అందించగల, దానిని నిజాయితీగా కొలవగల మరియు నాటకీయత లేకుండా పునరావృతం చేయగల వ్యక్తి. కొన్ని గుర్తులు:

• మొత్తం లూప్‌తో కంఫర్ట్: డేటా → మోడల్ → eval → డిప్లాయ్ → మానిటర్.

• సహజ సిద్ధాంతంపై త్వరిత ప్రయోగాలకు పక్షపాతం... స్పష్టమైన ఉచ్చులను నివారించడానికి తగినంత సిద్ధాంతంతో.

• నోట్‌బుక్‌లే కాకుండా ఫలితాలను అందించగలరని నిరూపించే పోర్ట్‌ఫోలియో.

• రిస్క్, గోప్యత మరియు న్యాయబద్ధత చుట్టూ బాధ్యతాయుతమైన మనస్తత్వం - పనితీరు, ఆచరణాత్మకం కాదు. NIST AI రిస్క్ మేనేజ్‌మెంట్ ఫ్రేమ్‌వర్క్ మరియు OECD AI సూత్రాల సమీక్షకులు మరియు వాటాదారుల మాదిరిగానే మీరు మాట్లాడటానికి సహాయపడుతుంది. [1][2]

ఒక చిన్న ఒప్పుకోలు: కొన్నిసార్లు మీరు ఒక మోడల్‌ను పంపుతారు మరియు ఆ తర్వాత బేస్‌లైన్ గెలుస్తుందని గ్రహిస్తారు. ఆ వినయం - విచిత్రంగా - ఒక సూపర్ పవర్.

త్వరిత చిత్రలేఖనం: మద్దతు ట్రయేజ్ కోసం ఒక బృందం ఒక ఫ్యాన్సీ వర్గీకరణను నిర్మించింది; బేస్‌లైన్ కీవర్డ్ నియమాలు మొదటి-ప్రతిస్పందన సమయంలో దానిని అధిగమించాయి. వారు నియమాలను పాటించారు, అంచు కేసుల కోసం నమూనాను ఉపయోగించారు మరియు రెండింటినీ పంపిణీ చేశారు. తక్కువ మాయాజాలం, ఎక్కువ ఫలితాలు.

AI డెవలపర్‌గా ఎలా మారాలి అనే దాని కోసం రోడ్‌మ్యాప్ 🗺️

ఇక్కడ ఒక సన్నని, పునరావృత మార్గం ఉంది. మీరు స్థాయిని పెంచేటప్పుడు దీన్ని కొన్ని సార్లు లూప్ చేయండి:

1. ప్రోగ్రామింగ్ ఫ్లూయెన్సీ ప్లస్ కోర్ DS లిబ్స్: NumPy, పాండాలు, scikit-learn. అధికారిక గైడ్‌లను దాటవేసి, ఆపై మీ వేళ్లు వాటిని తెలుసుకునే వరకు చిన్న స్క్రిప్ట్‌లను నిర్మించండి. scikit-learn యూజర్ గైడ్ ఆశ్చర్యకరంగా ఆచరణాత్మక పాఠ్యపుస్తకంగా రెట్టింపు అవుతుంది. [3]

2. ML ఫౌండేషన్లు : లీనియర్ మోడల్స్, రెగ్యులరైజేషన్, క్రాస్-వాలిడేషన్, మెట్రిక్స్. క్లాసిక్ లెక్చర్ నోట్స్ మరియు హ్యాండ్స్-ఆన్ క్రాష్ కోర్సు కాంబో బాగా పనిచేస్తాయి.

3. డీప్ లెర్నింగ్ టూలింగ్ మీరు "ముందుగా కోడ్" చేయాలనుకుంటే అధికారిక PyTorch ట్యుటోరియల్స్‌తో

4. వాస్తవానికి షిప్ చేసే ప్రాజెక్ట్‌లు : డాకర్‌తో ప్యాకేజీ, రన్‌లను ట్రాక్ చేయండి (CSV లాగ్ కూడా ఏమీ సాధించదు), మరియు కనీస APIని అమలు చేయండి. మీరు సింగిల్-బాక్స్ డిప్లాయ్‌మెంట్‌లను అధిగమించినప్పుడు కుబెర్నెట్స్ నేర్చుకోండి; ముందుగా డాకర్. [5]

5. బాధ్యతాయుతమైన AI పొర : NIST/OECD (చెల్లుబాటు, విశ్వసనీయత, పారదర్శకత, న్యాయబద్ధత) నుండి ప్రేరణ పొందిన తేలికపాటి రిస్క్ చెక్‌లిస్ట్‌ను స్వీకరించండి. ఇది చర్చలను కాంక్రీటుగా ఉంచుతుంది మరియు ఆడిట్‌లను బోరింగ్‌గా ఉంచుతుంది (మంచి మార్గంలో). [1][2]

6. కొంచెం ప్రత్యేకత : ట్రాన్స్‌ఫార్మర్‌లతో NLP, ఆధునిక పరివర్తనలు/ViTలతో విజన్, సిఫార్సుదారులు లేదా LLM యాప్‌లు మరియు ఏజెంట్లు. ఒక లేన్‌ను ఎంచుకుని, రెండు చిన్న ప్రాజెక్టులను నిర్మించి, ఆపై బ్రాంచ్ చేయండి.

మీరు ఎప్పటికీ 2–6 దశలను మళ్ళీ చూస్తారు. నిజాయితీగా చెప్పాలంటే, అదే పని.

మీరు చాలా రోజులు ఉపయోగించే నైపుణ్యాల స్టాక్ 🧰

• పైథాన్ + డేటా రాంగ్లింగ్ : శ్రేణులను ముక్కలు చేయడం, జాయిన్ చేయడం, గ్రూప్‌బైస్ చేయడం, వెక్టరైజేషన్. మీరు పాండాలను నృత్యం చేయగలిగితే, శిక్షణ సులభం మరియు మూల్యాంకనం శుభ్రంగా ఉంటుంది.

• కోర్ ML : రైలు-పరీక్ష విభజనలు, లీకేజీ నివారణ, మెట్రిక్ అక్షరాస్యత. స్కికిట్-లెర్న్ గైడ్ నిశ్శబ్దంగా ఉత్తమ ఆన్-ర్యాంప్ పాఠాలలో ఒకటి. [3]

• DL ఫ్రేమ్‌వర్క్ : ఒకదాన్ని ఎంచుకోండి, పూర్తి స్థాయి పని పొందండి, తర్వాత మరొకదాన్ని చూడండి. PyTorch యొక్క డాక్యుమెంట్లు మానసిక నమూనాను స్పష్టంగా చేస్తాయి. [4]

• ప్రయోగ పరిశుభ్రత : ట్రాక్ పరుగులు, పారామితులు మరియు కళాఖండాలు. భవిష్యత్తులో - మీరు పురావస్తు శాస్త్రాన్ని ద్వేషిస్తారు.

• కంటైనరైజేషన్ & ఆర్కెస్ట్రేషన్ : మీ స్టాక్‌ను ప్యాకేజీ చేయడానికి డాకర్; మీకు ప్రతిరూపాలు, ఆటోస్కేలింగ్ మరియు రోలింగ్ నవీకరణలు అవసరమైనప్పుడు కుబెర్నెట్స్. ఇక్కడ ప్రారంభించండి. [5]

• GPU బేసిక్స్ : ఎప్పుడు అద్దెకు తీసుకోవాలో, బ్యాచ్ పరిమాణం త్రూపుట్‌ను ఎలా ప్రభావితం చేస్తుందో మరియు కొన్ని ఆపరేషన్‌లు మెమరీ-బౌండ్‌గా ఎందుకు ఉంటాయో తెలుసుకోండి.

• బాధ్యతాయుతమైన AI : స్పష్టమైన లక్షణాలను (చెల్లుబాటు, విశ్వసనీయత, పారదర్శకత, న్యాయబద్ధత) ఉపయోగించి డేటా వనరులను డాక్యుమెంట్ చేయడం, నష్టాలను అంచనా వేయడం మరియు తగ్గింపులను ప్లాన్ చేయడం. [1]

స్టార్టర్ పాఠ్యాంశాలు: వాటి బరువు కంటే ఎక్కువగా ఉండే కొన్ని లింక్‌లు 🔗

• ML ఫౌండేషన్స్ : థియరీ-హెవీ నోట్స్ సెట్ + హ్యాండ్స్-ఆన్ క్రాష్ కోర్సు. స్కికిట్-లెర్న్‌లో ప్రాక్టీస్‌తో వాటిని జత చేయండి. [3]

• ఫ్రేమ్‌వర్క్‌లు : పైటోర్చ్ ట్యుటోరియల్స్ (లేదా మీరు కేరాస్‌ను ఇష్టపడితే టెన్సార్‌ఫ్లో గైడ్). [4]

• డేటా సైన్స్ ఎసెన్షియల్స్ మెట్రిక్స్, పైప్‌లైన్‌లు మరియు మూల్యాంకనాన్ని అంతర్గతీకరించడానికి స్కికిట్-లెర్న్ యొక్క యూజర్ గైడ్

• షిప్పింగ్ : డాకర్ యొక్క గెట్ స్టార్ట్ పాత్ కాబట్టి “నా మెషీన్‌లో పనిచేస్తుంది” అనేది “ప్రతిచోటా పనిచేస్తుంది” గా మారుతుంది. [5]

వీటిని బుక్‌మార్క్ చేయండి. చిక్కుకున్నప్పుడు, ఒక పేజీ చదవండి, ఒకదాన్ని ప్రయత్నించండి, పునరావృతం చేయండి.

ఇంటర్వ్యూలు పొందే మూడు పోర్ట్‌ఫోలియో ప్రాజెక్టులు 📁

1. మీ స్వంత డేటాసెట్‌లో తిరిగి పొందడం-వృద్ధి చెందిన ప్రశ్నకు సమాధానం ఇవ్వడం

   • ఒక ప్రత్యేక జ్ఞాన స్థావరాన్ని స్క్రాప్ చేయండి/దిగుమతి చేయండి, ఎంబెడ్డింగ్‌లను నిర్మించండి + తిరిగి పొందండి, తేలికైన UIని జోడించండి.

   • ట్రాక్ జాప్యం, నిలిచిపోయిన ప్రశ్నోత్తరాల సెట్‌లో ఖచ్చితత్వం మరియు వినియోగదారు అభిప్రాయం.

   • "వైఫల్య కేసులు" అనే చిన్న విభాగాన్ని చేర్చండి.

2. నిజమైన విస్తరణ పరిమితులతో విజన్ మోడల్

   • వర్గీకరణ లేదా డిటెక్టర్‌కు శిక్షణ ఇవ్వండి, FastAPI ద్వారా సర్వ్ చేయండి, డాకర్‌తో కంటైనరైజ్ చేయండి, మీరు ఎలా స్కేల్ చేస్తారో రాయండి. [5]

   • డాక్యుమెంట్ డ్రిఫ్ట్ డిటెక్షన్ (ఫీచర్లపై సాధారణ జనాభా గణాంకాలు మంచి ప్రారంభం).

3. బాధ్యతాయుతమైన AI కేస్ స్టడీ

   • సున్నితమైన లక్షణాలతో కూడిన పబ్లిక్ డేటాసెట్‌ను ఎంచుకోండి. NIST లక్షణాలకు (చెల్లుబాటు, విశ్వసనీయత, న్యాయబద్ధత) సమలేఖనం చేయబడిన మెట్రిక్స్-మరియు-తగ్గింపుల రైటప్‌ను చేయండి. [1]

ప్రతి ప్రాజెక్ట్ కి ఇవి అవసరం: 1-పేజీ README, ఒక రేఖాచిత్రం, పునరుత్పాదక స్క్రిప్ట్‌లు మరియు ఒక చిన్న చేంజ్‌లాగ్. కొంత ఎమోజి నైపుణ్యాన్ని జోడించండి ఎందుకంటే, మానవులు కూడా వీటిని చదువుతారు 🙂

MLOps, డిప్లాయ్‌మెంట్ మరియు ఎవరూ మీకు నేర్పించని భాగం 🚢

షిప్పింగ్ అనేది ఒక నైపుణ్యం. కనీస ప్రవాహం:

• కంటైనర్ చేయండి , కాబట్టి డెవలప్ ≈ ఉత్పత్తి చేయండి. అధికారిక ప్రారంభ పత్రాలతో ప్రారంభించండి; బహుళ-సేవా సెటప్‌ల కోసం కంపోజ్‌కి తరలించండి. [5]

• ట్రాక్ ప్రయోగాలు (స్థానికంగా కూడా). పరామితులు, కొలమానాలు, కళాఖండాలు మరియు “విజేత” ట్యాగ్ అబ్లేషన్‌లను నిజాయితీగా మరియు సహకారాన్ని సాధ్యం చేస్తాయి.

• ఆర్కెస్ట్రేట్ చేయండి . ముందుగా డిప్లాయ్‌మెంట్‌లు, సేవలు మరియు డిక్లరేటివ్ కాన్ఫిగరేషన్ నేర్చుకోండి; యాక్-షేవ్ చేయాలనే కోరికను నిరోధించండి.

• క్లౌడ్ రన్‌టైమ్‌లు : ప్రోటోటైపింగ్ కోసం కోలాబ్; మీరు టాయ్ యాప్‌లను దాటిన తర్వాత నిర్వహించబడే ప్లాట్‌ఫారమ్‌లు (సేజ్‌మేకర్/అజూర్ ML/వెర్టెక్స్).

• GPU అక్షరాస్యత : మీరు CUDA కెర్నల్‌లను వ్రాయవలసిన అవసరం లేదు; డేటాలోడర్ మీ అడ్డంకిగా ఉన్నప్పుడు మీరు గుర్తించాలి.

చిన్న లోపభూయిష్ట రూపకం: MLOps ని సోర్‌డో స్టార్టర్ లాగా అనుకోండి - దానికి ఆటోమేషన్ మరియు పర్యవేక్షణతో ఆహారం ఇవ్వండి, లేకుంటే అది దుర్వాసన వస్తుంది.

బాధ్యతాయుతమైన AI మీ పోటీతత్వ కందకం 🛡️

విశ్వసనీయతను నిరూపించుకోవాల్సిన ఒత్తిడిలో జట్లు ఉన్నాయి. మీరు రిస్క్, డాక్యుమెంటేషన్ మరియు పాలన గురించి నిర్దిష్టంగా మాట్లాడగలిగితే, మీరు గదిలో ప్రజలు కోరుకునే వ్యక్తి అవుతారు.

• స్థిరపడిన ఫ్రేమ్‌వర్క్‌ను ఉపయోగించండి : NIST లక్షణాలకు (చెల్లుబాటు, విశ్వసనీయత, పారదర్శకత, న్యాయబద్ధత) అవసరాలను మ్యాప్ చేయండి, ఆపై వాటిని PRలలో చెక్‌లిస్ట్ అంశాలు మరియు అంగీకార ప్రమాణాలుగా మార్చండి. [1]

• మీ సూత్రాలను లంగరు వేయండి : OECD AI సూత్రాలు మానవ హక్కులు మరియు ప్రజాస్వామ్య విలువలను నొక్కి చెబుతాయి - ఒప్పందాలను చర్చించేటప్పుడు ఉపయోగకరంగా ఉంటుంది. [2]

• వృత్తిపరమైన నీతి : డిజైన్ డాక్స్‌లో నీతి నియమావళికి క్లుప్తంగా ఆమోదం చెప్పడం అనేది తరచుగా "మేము దాని గురించి ఆలోచించాము" మరియు "మేము దానిని రెక్కలు కట్టాము" మధ్య వ్యత్యాసం.

ఇది రెడ్ టేప్ కాదు. ఇది చేతిపనులు.

కొంచెం ప్రత్యేకత పొందండి: ఒక లేన్‌ను ఎంచుకుని దాని సాధనాలను నేర్చుకోండి 🛣️

• LLMలు & NLP : టోకనైజేషన్ పిటిల్‌ప్యాట్స్, కాంటెక్స్ట్ విండోలు, RAG, BLEUని దాటి మూల్యాంకనం. హై-లెవల్ పైప్‌లైన్‌లతో ప్రారంభించండి, ఆపై అనుకూలీకరించండి.

• దృష్టి : డేటా పెంపుదల, లేబులింగ్ పరిశుభ్రత మరియు జాప్యం రాణిగా ఉన్న అంచు పరికరాలకు విస్తరణ.

• సిఫార్సుదారులు : అవ్యక్త అభిప్రాయ విచిత్రాలు, కోల్డ్-స్టార్ట్ వ్యూహాలు మరియు RMSEకి సరిపోలని వ్యాపార KPIలు.

• ఏజెంట్లు & సాధన వినియోగం : ఫంక్షన్ కాలింగ్, నిర్బంధ డీకోడింగ్ మరియు భద్రతా పట్టాలు.

నిజాయితీగా చెప్పాలంటే, ఆదివారం ఉదయం మీకు ఆసక్తి కలిగించే డొమైన్‌ను ఎంచుకోండి.

పోలిక పట్టిక: AI డెవలపర్‌గా ఎలా మారాలి అనేదానికి మార్గాలు 📊

అవును, అంతరం కొంచెం అసమానంగా ఉంది. నిజమైన పట్టికలు చాలా అరుదుగా పరిపూర్ణంగా ఉంటాయి.

నిజానికి అంటుకునే స్టడీ లూప్‌లు 🔁

• రెండు గంటల సైకిల్స్ : 20 నిమిషాలు డాక్స్ చదవడం, 80 నిమిషాలు కోడింగ్, 20 నిమిషాలు ఏమి జరిగిందో రాయడం.

• వన్-పేజర్ రచనలు : ప్రతి మినీ-ప్రాజెక్ట్ తర్వాత, సమస్య ఫ్రేమింగ్, బేస్‌లైన్‌లు, మెట్రిక్‌లు మరియు వైఫల్య మోడ్‌లను వివరించండి.

• ఉద్దేశపూర్వక పరిమితులు : CPU పై మాత్రమే శిక్షణ ఇవ్వండి, లేదా ప్రీప్రాసెసింగ్ కోసం బాహ్య లిబ్స్ ఉండకూడదు, లేదా ఖచ్చితంగా 200 లైన్లను బడ్జెట్ చేయండి. పరిమితులు ఏదో విధంగా సృజనాత్మకతను పెంచుతాయి.

• పేపర్ స్ప్రింట్స్ : నష్టాన్ని లేదా డేటాలోడర్‌ను మాత్రమే అమలు చేయండి. మీరు ఒక టన్ను నేర్చుకోవడానికి SOTA అవసరం లేదు.

దృష్టి చెడిపోతే అది సహజమే. అందరూ తడబడతారు. నడవండి, తిరిగి రండి, ఏదైనా చిన్న వస్తువు పంపించండి.

ఇంటర్వ్యూ ప్రిపరేషన్, నాటకీయత తప్ప 🎯

• ముందుగా పోర్ట్‌ఫోలియో : నిజమైన రెపోలు స్లయిడ్ డెక్‌లను ఓడించాయి. కనీసం ఒక చిన్న డెమోను అమలు చేయండి.

• పరస్పర విరుద్ధాలను వివరించండి : మెట్రిక్ ఎంపికల ద్వారా నడవడానికి సిద్ధంగా ఉండండి మరియు మీరు వైఫల్యాన్ని ఎలా డీబగ్ చేస్తారో.

• వ్యవస్థ ఆలోచన : ఒక డేటాను స్కెచ్ చేసి → మోడల్ → API → మానిటర్ రేఖాచిత్రం తయారు చేసి దానిని వివరించండి.

• బాధ్యతాయుతమైన AI : NIST AI RMF కి అనుగుణంగా ఒక సాధారణ చెక్‌లిస్ట్‌ను ఉంచండి - ఇది పదబంధాలను కాదు, పరిపక్వతను సూచిస్తుంది. [1]

• ఫ్రేమ్‌వర్క్ ఫ్లూయెన్సీ : ఒక ఫ్రేమ్‌వర్క్‌ను ఎంచుకుని దానితో ప్రమాదకరంగా ఉండండి. ఇంటర్వ్యూలలో అధికారిక పత్రాలు న్యాయమైనవి. [4]

చిన్న వంటల పుస్తకం: వారాంతంలో మీ మొదటి పూర్తి స్థాయి ప్రాజెక్ట్ 🍳

1. డేటా : ఒక క్లీన్ డేటాసెట్‌ను ఎంచుకోండి.

2. బేస్‌లైన్ : క్రాస్-వాలిడేషన్‌తో స్కికిట్-లెర్న్ మోడల్; లాగ్ బేసిక్ మెట్రిక్స్. [3]

3. DL పాస్ : PyTorch లేదా TensorFlow లో అదే పని; ఆపిల్‌లను ఆపిల్‌లతో పోల్చండి. [4]

4. ట్రాకింగ్ : రికార్డు పరుగులు (సాధారణ CSV + టైమ్‌స్టాంప్‌లు కూడా). విజేతను ట్యాగ్ చేయండి.

5. సర్వ్ : FastAPI రూట్‌లో ప్రిడిక్షన్‌ను చుట్టండి, డాకరైజ్ చేయండి, స్థానికంగా అమలు చేయండి. [5]

6. ప్రతిబింబించండి : వినియోగదారునికి ఏ మెట్రిక్ ముఖ్యమైనది, ఏ నష్టాలు ఉన్నాయి మరియు ప్రారంభించిన తర్వాత మీరు ఏమి పర్యవేక్షిస్తారు - దానిని స్పష్టంగా ఉంచడానికి NIST AI RMF నుండి నిబంధనలను తీసుకోండి. [1]

ఇది పరిపూర్ణమేనా? కాదు. పరిపూర్ణ కోర్సు కోసం వేచి ఉండటం కంటే ఇది మెరుగైనదా? ఖచ్చితంగా.

మీరు ముందుగానే తప్పించుకోగల సాధారణ ఆపదలు ⚠️

• మీ అభ్యాసాన్ని ట్యుటోరియల్స్‌తో అతిగా పోల్చడం : ప్రారంభించడం చాలా బాగుంది, కానీ త్వరలోనే సమస్య-ముందు ఆలోచనకు మారండి.

• స్కిపింగ్ మూల్యాంకన రూపకల్పన : శిక్షణకు ముందు విజయాన్ని నిర్వచించండి. గంటలను ఆదా చేస్తుంది.

• డేటా కాంట్రాక్టులను విస్మరించడం : స్కీమా డ్రిఫ్ట్ మోడల్స్ కంటే ఎక్కువ వ్యవస్థలను విచ్ఛిన్నం చేస్తుంది.

• విస్తరణ భయం : డాకర్ కనిపించే దానికంటే స్నేహపూర్వకంగా ఉంటుంది. చిన్నగా ప్రారంభించండి; మొదటి నిర్మాణం గజిబిజిగా ఉంటుందని అంగీకరించండి. [5]

• నీతి చివరిది : తరువాత దాన్ని బోల్ట్ చేస్తే అది సమ్మతి పనిగా మారుతుంది. దానిని డిజైన్‌గా కాల్చండి - తేలికైనది, మంచిది. [1][2]

TL;DR 🧡

మీకు ఒక విషయం గుర్తుంటే: AI డెవలపర్‌గా ఎలా మారాలి అనేది సిద్ధాంతాన్ని దాచుకోవడం లేదా మెరిసే నమూనాలను వెంబడించడం గురించి కాదు. ఇది గట్టి లూప్ మరియు బాధ్యతాయుతమైన మనస్తత్వంతో నిజమైన సమస్యలను పదేపదే పరిష్కరించడం గురించి. డేటా స్టాక్ నేర్చుకోండి, ఒక DL ఫ్రేమ్‌వర్క్‌ను ఎంచుకోండి, డాకర్‌తో చిన్న చిన్న విషయాలను పంపండి, మీరు చేసే పనిని ట్రాక్ చేయండి మరియు మీ ఎంపికలను NIST మరియు OECD వంటి గౌరవనీయమైన మార్గదర్శకత్వానికి అనుసంధానించండి. మూడు చిన్న, ప్రియమైన ప్రాజెక్టులను నిర్మించండి మరియు వాటి గురించి మాంత్రికుడిలా కాకుండా సహచరుడిలా మాట్లాడండి. అంతే - ఎక్కువగా.

అవును, అది సహాయపడితే బిగ్గరగా ఈ పదబంధాన్ని చెప్పండి: నాకు AI డెవలపర్‌గా ఎలా మారాలో తెలుసు . అయితే ఈరోజే ఒక గంట దృష్టి సారించి దానిని నిరూపించండి.

ప్రస్తావనలు

[1] NIST. ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ రిస్క్ మేనేజ్‌మెంట్ ఫ్రేమ్‌వర్క్ (AI RMF 1.0) . (PDF) - లింక్
[2] OECD. OECD AI సూత్రాలు - అవలోకనం - లింక్
[3] scikit-learn. యూజర్ గైడ్ (స్టేబుల్) - లింక్
[4] PyTorch. ట్యుటోరియల్స్ (ప్రాథమికాలను తెలుసుకోండి, మొదలైనవి) - లింక్
[5] డాకర్. ప్రారంభించండి - లింక్