วิธีการเป็นวิศวกร AI (เฉลย: ไม่มีเส้นทางที่ตายตัว)

เอาล่ะ คุณกำลังจ้องมองแถบค้นหาแล้วถามว่า จะเป็นวิศวกร AI ได้อย่างไร ไม่ใช่แค่ "ผู้ชื่นชอบ AI" หรือ "นักเขียนโค้ดสมัครเล่นวันหยุดสุดสัปดาห์" แต่เป็นวิศวกร AI ที่ทำงานเต็มตัว เจาะระบบ และใช้ศัพท์เฉพาะทางขั้นสูง โอเค คุณพร้อมหรือยัง? มาค่อยๆ แกะเปลือกหัวหอมนี้ทีละชั้นกันเถอะ.

บทความที่คุณอาจสนใจอ่านต่อหลังจากบทความนี้:

🔗 เครื่องมือ AI สำหรับ DevOps – ปฏิวัติวงการระบบอัตโนมัติ การตรวจสอบ และการปรับใช้
สำรวจว่า AI กำลังเปลี่ยนแปลง DevOps อย่างไร โดยการปรับปรุงขั้นตอนการทำงาน เร่งการปรับใช้ และเพิ่มความน่าเชื่อถือ

🔗 10 อันดับเครื่องมือ AI สำหรับนักพัฒนา – เพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน เขียนโค้ดอย่างชาญฉลาด สร้างงานได้เร็วขึ้น
รายชื่อเครื่องมือ AI ที่ดีที่สุดที่คัดสรรมาเพื่อยกระดับโครงการพัฒนาซอฟต์แวร์ของคุณ

🔗 ปัญญาประดิษฐ์และการพัฒนาซอฟต์แวร์ – พลิกโฉมอนาคตของเทคโนโลยี
เจาะลึกถึงวิธีที่ AI กำลังปฏิวัติทุกสิ่ง ตั้งแต่การสร้างโค้ดไปจนถึงการทดสอบและการบำรุงรักษา

🔗 เครื่องมือ AI สำหรับ Python – คู่มือฉบับสมบูรณ์
เรียนรู้การพัฒนา AI ใน Python อย่างเชี่ยวชาญด้วยคู่มือฉบับสมบูรณ์ที่รวบรวมไลบรารีและเครื่องมือที่จำเป็นทั้งหมด

🧠 ขั้นตอนที่หนึ่ง: ปล่อยให้ความหลงใหลนำทาง (แล้วค่อยตามให้ทันด้วยตรรกะ)

ไม่มีใคร ตัดสินใจ เป็นวิศวกร AI ง่ายๆ เหมือนกับการเลือกซื้อซีเรียลหรอก มันแปลกกว่านั้นเยอะ บางอย่างดึงดูดใจคุณ – แชทบอทที่ทำงานผิดพลาด ระบบแนะนำสินค้าที่ใช้งานไม่ได้ หรือโมเดล Machine Learning ที่เผลอไปบอกเครื่องปิ้งขนมปังว่ามันกำลังตกหลุมรัก แล้วคุณก็ติดใจ

☝️ และนั่นก็ดีแล้ว เพราะสิ่งนี้? มันต้องการสมาธิที่ยาวนานสำหรับสิ่งที่ ไม่เข้าใจใน ทันที

📚 ขั้นตอนที่สอง: เรียนรู้ภาษาของเครื่องจักร (และตรรกะเบื้องหลัง)

ในวิศวกรรม AI มีองค์ประกอบสำคัญสามอย่าง ได้แก่ การเขียนโค้ด คณิตศาสตร์ และความวุ่นวายที่เป็นระเบียบในสมอง คุณไม่สามารถเชี่ยวชาญมันได้ภายในวันหยุดสุดสัปดาห์ คุณต้อง ค่อยๆ เรียนรู้ไป ทีละเล็กทีละน้อย ด้วยความเครียดจากการดื่มกาแฟมากเกินไป และมักจะรู้สึกหงุดหงิด

อย่าพยายามจำทุกอย่าง นั่นไม่ใช่หลักการทำงาน ลองสัมผัส ลองดัดแปลง ลองทำอะไรผิดพลาด แล้วค่อยแก้ไขเมื่อสมองของคุณสงบลงแล้ว.

🔬 ขั้นตอนที่สาม: ลงมือปฏิบัติจริงกับเฟรมเวิร์ก

ทฤษฎีที่ปราศจากเครื่องมือ? นั่นมันเรื่องเล็กน้อย คุณอยากเป็นวิศวกร AI ใช่ไหม? คุณต้องสร้าง คุณต้องล้มเหลว คุณต้องแก้ไขข้อผิดพลาดที่ดูไม่สมเหตุสมผล (เป็นเพราะอัตราการเรียนรู้หรือเปล่า? รูปทรงของเทนเซอร์ของคุณ? เครื่องหมายจุลภาคที่ผิดพลาด?)

🧪 ลองผสมส่วนผสมนี้ดู:

• scikit-learn - สำหรับอัลกอริธึมที่ใช้งานง่ายกว่าเดิม

• TensorFlow - เทคโนโลยีระดับอุตสาหกรรมที่ได้รับการสนับสนุนจาก Google

• PyTorch - ญาติที่ดูเท่กว่าและอ่านง่ายกว่า

ถ้าโมเดลรุ่นแรกๆ ของคุณไม่พังเลยสักชิ้น แสดงว่าคุณเล่นแบบระมัดระวังเกินไป หน้าที่ของคุณคือสร้างความวุ่นวายที่สวยงามไปเรื่อยๆ จนกว่ามันจะทำอะไรที่น่าสนใจออกมา.

🎯 ขั้นตอนที่สี่: อย่าเรียนรู้ทุกอย่าง แค่ตั้งใจจดจ่ออยู่กับ สิ่ง เดียวก็

การพยายาม "เรียนรู้ AI" ก็เหมือนกับการพยายามจดจำอินเทอร์เน็ตทั้งหมด มันเป็นไปไม่ได้ คุณต้องเจาะลึกลงไปในเรื่องเฉพาะทาง.

🔍 ตัวเลือกต่างๆ ได้แก่:

• 🧬 NLP - คำพูด ข้อความ ความหมาย และหัวอ่านที่จ้องมองเข้าไปในจิตวิญญาณของคุณ

• 📸 วิชั่น - การจำแนกภาพ การตรวจจับใบหน้า ความผิดปกติทางสายตา

• 🧠 การเรียนรู้แบบเสริมแรง - เอージェนต์ที่ฉลาดขึ้นโดยการทำสิ่งที่โง่ซ้ำๆ

• 🎨 โมเดลสร้างสรรค์ - DALL·E, การแพร่กระจายที่เสถียร, ศิลปะแปลกใหม่ที่ผสานคณิตศาสตร์ขั้นสูง

เอาตรงๆ นะ เลือกสิ่งที่ให้ความรู้สึกมหัศจรรย์เถอะ ไม่สำคัญหรอกว่ามันจะเป็นกระแสหลักหรือไม่ คุณมีแนวโน้มที่จะเก่งในสิ่งที่คุณ ชอบทำลาย จริงๆ

🧾 ขั้นตอนที่ห้า: แสดงผลงานของคุณ ไม่ว่าคุณจะมีปริญญาหรือไม่ก็ตาม.

ฟังนะ ถ้าคุณมีปริญญาด้านวิทยาการคอมพิวเตอร์หรือปริญญาโทด้านแมชชีนเลิร์นนิง? เยี่ยมไปเลย แต่คลังเก็บโค้ดบน GitHub ที่มีโปรเจกต์จริงและผลงานที่ล้มเหลว มีค่ามากกว่าแค่บรรทัดเดียวในเรซูเม่ของคุณ.

📜 ใบรับรองที่ไม่ไร้ประโยชน์:

• หลักสูตรเฉพาะทางด้านการเรียนรู้เชิงลึก (Ng, Coursera)

• AI สำหรับทุกคน (น้ำหนักเบาแต่ทรงประสิทธิภาพ)

• Fast.ai (ถ้าคุณชอบความเร็วและความวุ่นวาย)

อย่างไรก็ตาม โปรเจกต์สำคัญกว่างานวิจัย เสมอ สร้างสิ่งที่คุณสนใจจริงๆ แม้ว่ามันจะแปลกก็ตาม ทำนายอารมณ์ของสุนัขโดยใช้ LSTM ก็ได้ ตราบใดที่มันทำงานได้

📢 ขั้นตอนที่หก: จงเน้นย้ำถึงกระบวนการทำงานของคุณ (ไม่ใช่แค่ผลลัพธ์)

วิศวกร AI ส่วนใหญ่ไม่ได้ถูกจ้างเพราะโมเดลอัจฉริยะเพียงโมเดลเดียว แต่พวกเขาได้รับการยอมรับจากผู้อื่น พูดออกมาดัง ๆ บันทึกความผิดพลาด เขียนบทความบล็อกที่ไม่สมบูรณ์ และแสดงตัวออกมา.

• ทวีตข้อความเกี่ยวกับความสำเร็จเล็กๆ น้อยๆ เหล่านั้น.

• แบ่งปันช่วงเวลาที่คุณคิดว่า “ทำไมสิ่งนี้ถึงไม่เกิดขึ้นพร้อมกัน”.

• บันทึกวิดีโออธิบายความล้มเหลวของการทดลองของคุณความยาวห้านาที.

🎤 ความล้มเหลวในที่สาธารณะนั้นดึงดูดใจ มันแสดงให้เห็นว่าคุณเป็นคนจริง และมีความยืดหยุ่น.

🔁 ขั้นตอนที่เจ็ด: เคลื่อนไหวอยู่เสมอ มิเช่นนั้นจะถูกแซงหน้า

อุตสาหกรรมนี้? มันเปลี่ยนแปลงอยู่ตลอดเวลา สิ่งที่เคยต้องเรียนรู้เมื่อวาน อาจกลายเป็นสิ่งที่ล้าสมัยในวันพรุ่งนี้ นั่นไม่ใช่เรื่องแย่ นั่นแหละ คือ ข้อเท็จจริง

🧵 รักษาทักษะให้เฉียบคมอยู่เสมอด้วย:

• อ่านบทคัดย่อจาก arXiv อย่างคร่าวๆ เหมือนกับการไขปริศนาในกล่อง

• ติดตามองค์กรโอเพนซอร์สอย่าง Hugging Face

• บุ๊กมาร์กซับเรดดิตแปลก ๆ ที่มักมีเนื้อหาดี ๆ ปรากฏในกระทู้วุ่นวาย

คุณจะไม่มีวัน "รู้ทุกอย่าง" แต่คุณสามารถเรียนรู้ได้เร็วกว่าการลืมอย่างแน่นอน.

🤔วิธีเป็นวิศวกร AI (อย่างแท้จริง)

1. ปล่อยให้ความหลงใหลดึงดูดคุณไปก่อน แล้วตรรกะจะตามมาเอง

2. เรียนรู้ภาษา Python คณิตศาสตร์ และความซับซ้อนของอัลกอริทึมที่เกี่ยวข้องกับความทุกข์

3. ประกอบสิ่งของที่ชำรุดจนกว่ามันจะใช้งานได้

4. จงเชี่ยวชาญเฉพาะด้านราวกับว่าสมองของคุณต้องพึ่งพาความเชี่ยวชาญนั้น

5. แบ่งปัน ทุกอย่าง ไม่ใช่แค่ส่วนที่ขัดเกลาแล้วเท่านั้น

6. อย่าหยุดใฝ่รู้ มิเช่นนั้นคุณจะล้าหลัง

และถ้าคุณยังคงค้นหาใน Google ว่าจะก้าวเป็นวิศวกร AI ได้ อย่างไร ก็ไม่เป็นไร เพียงจำไว้ว่า: ครึ่งหนึ่งของคนที่ทำงานอยู่ในสายงานนี้อยู่แล้วรู้สึกว่าตัวเองเป็นพวกหลอกลวง เคล็ดลับคืออะไร? พวกเขาแค่สร้างผลงานต่อไปเรื่อยๆ เท่านั้นเอง

ค้นหา AI รุ่นล่าสุดได้ที่ร้านค้าผู้ช่วย AI อย่างเป็นทางการ

เกี่ยวกับเรา