AI Expert: हम उस दौर से गुजर रहे हैं जो संभवतः मानव इतिहास में एक महत्वपूर्ण बिंदु है, जहां आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) का महत्व तेजी से बढ़ रहा है । Forbes सलाहकार के एक सर्वेक्षण के अनुसार, 97% व्यवसाय मालिकों को उम्मीद है कि ChatGPT उनके व्यवसाय में किसी न किसी क्षेत्र में बदलाव जरूर लाएगा। इसके अलावा, ChatGPT, Midjourney और Google Bard जैसे Tools AI को मुख्यधारा में ला रहे हैं। यह फैक्ट AI द्वारा बनाई गयी कला और विज्ञान को पहले से कहीं अधिक उपयोगी बनाता है।
How to Become AI Expert in 2024?
यदि आप एक महत्वाकांक्षी Data Scientist, Machine Learning Expert, AI Expert, AI Researcher या बस एक AI enthusiast हैं, तो यह blog post आपके लिए है।
इस पूरे लेख में, हम विस्तार से बताएंगे कि शुरुआत से एआई(AI) कैसे सीखें और आपको इस इंडस्ट्री के एक्सपर्ट्स की राय भी बताएंगे साथ ही आपको एआई एक्सपर्ट (AI Expert) बनने के लिए किन किन स्किल्स और टूल्स का उसे करना है।
What is Artificial Intelligence: AI क्या है ?
AI Expert बनने के लिए सबसे पहले हमे ये समझना होगा की आखिर आर्टिफीसियल इंटेलिजेंस क्या है। एआई (कृत्रिम बुद्धिमत्ता) कंप्यूटर विज्ञान की एक शाखा है जो ऐसे सिस्टम बनाने पर केंद्रित है जो ऐसे कार्य कर सकते हैं जिनके लिए आमतौर पर मानव बुद्धि की आवश्यकता होती है। इन कार्यों में प्राकृतिक भाषा(Understanding Natural Language) को समझना, पैटर्न को पहचानना(Pattern Identification) , निर्णय लेना(Decision Making) और अनुभव से सीखना(Learning by experience) शामिल है।
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस एक विशाल क्षेत्र है जिसमें कई उपक्षेत्र हैं, प्रत्येक के अपने अद्वितीय लक्ष्य और विशेषताए हैं।
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Different types of Artificial intelligence: AI के विभिन्न प्रकार
AI Expert Baniye: जैसे-जैसे एआई की लोकप्रियता बढ़ रही है इसकी चर्चा का क्षेत्र भी बढ़ता जा रहा है । AI को उसकी क्षमताओं के आधार पर तीन स्तरों में वर्गीकृत किया जा सकता है:
- Artificial Narrow Intelligence (ANI): यह एआई का सबसे सामान्य रूप है जिसके साथ हम आज बातचीत करते हैं। ANI को एक कार्य करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जैसे ध्वनि पहचान या स्ट्रीमिंग सेवाओं पर इसकी राइ देना ।
- Artificial General Intelligence (AGI): AGI युक्त AI मानव स्तर पर कार्यों को समझ सकता है यह ज्ञान को समझने, सीखने, अनुकूलित करने और अप्लाई करने की क्षमता रखता है। वैसे तो ChatGPT जैसे कही AI Tools ने कही कमाल किये पर AGI अभी भी एक सैद्धांतिक अवधारणा है।
- Artificial Super Intelligence (ASI): एआई का अंतिम प्रकार ASI , एक सुनहरे भविष्य के सपना है जहां एआई लगभग सभी आर्थिक रूप से मूल्यवान कार्यों में मानव बुद्धि से आगे निकल सकता है । यह अवधारणा बहुत पेचीदा होते हुए भी काफी हद तक काल्पनिक ही है।
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Why Should You Learn Artificial Intelligence Right Now: AI क्यों सीखे ?
आर्टिफीसियल इंटेलिजेंस एक प्रचलित शब्द से कहीं अधिक है; यह एक क्रांतिकारी तकनीक है जो हमारे काम करने, रहने और बातचीत करने के तरीके को बदल रही है। डेटा के विस्फोट और इसे समझने की आवश्यकता के साथ, AI Skills or AI Experts की मांग आसमान छू गई है। AI के बारे में सीखना शुरू करने के लिए वर्तमान समय से बेहतर कोई समय नहीं है। उसकी वजह ये है :
1. AI एक फ़ास्ट ग्रोइंग फील्ड है –
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस भविष्य नहीं है; यह वर्तमान है. हाल के वर्षों में एआई नौकरियों की संख्या में उल्लेखनीय वृद्धि देखी गई है। World Economic Forum’s Future Jobs Report के अनुसार, अगले पांच वर्षों में तेजी से बढ़ने वाली नौकरियों की सूची में AI Experts and Machine Learning Experts top पर हैं।
2. AI एक High Paying Job Sector है –
स्वाभाविक रूप से, AI Skills or AI Expert की मांग में वृद्धि होने से उनको बहुत ही आकर्षक सैलरी भी मिलती है । Glassdoor के आंकड़ों के अनुसार, नवंबर 2023 तक, संयुक्त राज्य अमेरिका में एक एआई इंजीनियर का औसत वेतन $153,719 प्रति वर्ष है।
मशीन लर्निंग एक्सपर्ट्स और डाटा साइंटिस्ट को समान रूप से अच्छा वेतन मिलता है, उनका औसत वेतन क्रमशः $151,158 और $178,515 प्रति वर्ष है। यह बाज़ार में AI skills or AI Expert के मूल्य और प्रभाव को दर्शाता है।हमने यह भी देखा है कि मई 2023 से जब हमने लेख लिखा था, नवंबर 2023 में इसके अंतिम अपडेट तक इन औसत में वृद्धि हुई है। ग्लासडोर पर औसत वेतन मई में $128,479 और नवंबर में $153,719 बताया गया था।
3. AI बौद्धिक रूप से एक चैलेंजिंग फील्ड है –
AI एक बौद्धिक रूप से प्रेरक क्षेत्र भी है जो आपको रोमांचक तरीकों से चुनौती देता है । इसमें जटिल समस्याओं को हल करने के लिए Alogorithim बनाना, मानव बुद्धि को Follow करने वाले मॉडल डिजाइन करना और इन Technologies को वास्तविक दुनिया के क्षेत्रों में रचनात्मक रूप से लागू करना ।
AI Expert लगातार सीखते हैं, अनुकूलन करते हैं। यह क्षेत्र लगातार विकसित हो रहा है, जिसका अर्थ है कि सीखने के लिए हमेशा कुछ नया होता है, हल करने के लिए कोई समस्या होती है, या सुधार करने के लिए कोई प्रणाली होती है। यह गतिशील प्रकृति एआई को उन लोगों के लिए एक रोमांचक क्षेत्र बनाती है जो चुनौतियों और निरंतर सीखने पर आगे बढ़ते हैं।
How to Learn AI From Scratch in 2024 ?
नीचे, हमने एक 10 महीने का Road Map तैयार किया है, जिसमें बताया गया है कि यदि आप एआई के साथ शुरुआत कर रहे हैं तो अपना समय और प्रयास कहां केंद्रित करें।
Month 1-3: Basics of mathematics, programming, data structures and manipulation
- Mathematics and Statistics : Linear Algebra, Calculus, Statistics और Probability के बेसिक्स बातों से शुरुआत करें। यह आपको आने वाले समय के लिए एक मजबूत आधार देगा।
- Programming : AI स्किल्स सिखने के लिए सबसे पॉपुलर प्रोग्रामिंग लैंग्वेज Python है, इसलिए सबसे पहले इसे मास्टर करे। आप R Programming language भी सिख सकते है अगर आपको डाटा साइंस के फील्ड में रूचि है तो। Python में जैसे Numpy, PyCaret, PyCharm, PyTourch आदि इनको भी सीखे।
- Data Manipulation: Data Manipulation और Data Analysis के बारे में सीखना शुरू करें। Panda और Numpy जैसी Python Libraries से परिचित हों, जिनका उपयोग आप data manipulation के लिए करेंगे।Data को clean करना और prepare करना सीखें, जो किसी भी एआई या मशीन लर्निंग प्रोजेक्ट का एक महत्वपूर्ण हिस्सा है
Recommend Resources & Projects
- Demystifying Mathematical Concepts for Deep Learning
- Python Fundamentals
- Exploring the History of Lego Data Science Project
- Understanding Artificial Intelligence Course
Month 4-6: Dive deeper into AI and machine learning
- Basics of AI: AI क्या है, इसका इतिहास और इसकी विभिन्न शाखाओं के बारे में पढ़िए ।
- अपने Machine Learning के knowledge को और भी Deep करिये : विभिन्न प्रकार के Machine Learning Algorithm के बारे में जानें – supervised, unsupervised, semi-supervised और reinforcement learning.। Tensor Flow और Keras जैसे Packages को अच्छी तरह समजे।
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- AI Fundamentals Course
- AI Fundamentals Skill Track
- Machine Learning Scientist with Python Career Track
- Naïve Bees: Image Loading and Processing Data Science Project
Month 7-9: Specialization and advanced topics
- Deep Learning: Deep Learning और Neural Network के बारे में अच्छे से सीखिए।
- MLOps Basics: MLOps को सीखिए जिसमे की DevOps के Principals को Machine Learning में कैसे अप्लाई करना है इसके बारे में बताया जाता है। इसमें model versioning, model deployment, monitoring, और orchestration शामिल है।
- Specialzation : अपनी रुचियों और करियर आकांक्षाओं के आधार पर, एक क्षेत्र में विशेषज्ञता हासिल करें – यह natural language processing, computer vision, reinforcement learning या कोई अन्य क्षेत्र हो सकता है।
Recommend Resources & Projects
- Deep Learning in Python Skill Track
- MLOps Deployment and LifeCycling Course
- ASL Recognition with Deep Learning Data Science Project
Month 10-Ongoing: Keep learning and exploring
- Stay Up to Date: एआई से संबंधित ब्लॉग, पॉडकास्ट और पत्रिकाओं का नियमित रूप से Follow करें। अन्य AI Learners के साथ विचारों का आदान-प्रदान करने के लिए उनके Groups से जुड़ें।
- Ethics in AI: जैसे-जैसे आप एआई के बारे में अधिक सीखते हैं, एआई में नैतिक विचारों के बारे में भी सीखना सुनिश्चित करें।
Recommend Resources & Projects
याद रखें, यह सिर्फ एक Basic रोडमैप है। आपको इसे अपनी गति और रुचियों के आधार पर संशोधित करना चाहिए। एआई एक विशाल क्षेत्र है और सीखना एक सतत प्रक्रिया है।
Best of Luck!
