Najlepsze języki programowania dla naukowców prowadzących badania nad sztuczną inteligencją w 2022 r.
-Naukowiec ds. badań nad sztuczną inteligencją
Naukowcy zajmujący się badaniami nad SI zajmują się badaniem luk w wiedzy naukowej. Opracowują, formułują i realizują protokoły badawcze. Swoje odkrycia rozpowszechniają w autorytatywnych publikacjach i dokumentach.
Sztuczna inteligencja jest maszynową symulacją ludzkiej myśli: inteligencji. W uproszczeniu AI to technologia, która gromadzi i uczy się na podstawie ogromnych ilości danych przy użyciu metod programistycznych.
W ostatnich latach AI przeszła długą drogę, jeśli chodzi o pomoc firmom w rozwoju i wykorzystaniu ich pełnego potencjału. Postępy te nie byłyby możliwe bez znaczących postępów w zakresie języków programowania, na których opiera się AI.
Zapotrzebowanie na wydajnych i utalentowanych programistów i inżynierów. Wzrosła również liczba dostępnych języków programowania. Chociaż istnieje kilka języków programowania, w których można rozpocząć pracę nad rozwojem sztucznej inteligencji.
Ponieważ różne cele powodują, że każdy projekt wymaga innego podejścia. Żaden pojedynczy język programowania nie jest uniwersalnym narzędziem do programowania sztucznej inteligencji.
W związku z tym osoby zainteresowane rozwojem sztucznej inteligencji mogą mieć trudności z wyborem najlepszego języka programowania do nauki i wykorzystania.
Są oni odpowiedzialni za zapewnienie wystarczającego i odpowiedniego finansowania w celu uzupełnienia środków finansowych. Prowadzenie własnych badań i prezentacji. Kierowanie zbieraniem i interpretacją danych oraz pełnienie funkcji współprzewodniczących wspólnych projektów badawczych.
Najlepsze języki programowania dla naukowców zajmujących się badaniami nad sztuczną inteligencją w 2022 r.
1. Java
Java jest dobrze znanym językiem programowania, w którym istnieje wiele pakietów typu open source. Jest to doskonały wybór do rozwoju sztucznej inteligencji. Ponieważ jest przyjazny dla użytkownika i stanowi autonomiczną platformę.
Jest to elastyczny i standardowy język programowania, który umożliwia szybsze debugowanie kodu, skalowalność i wsparcie dla dużych organizacji. Jak również graficzną prezentację danych. Java jest łatwa do nauczenia i dostosowania.
Technologia maszyny wirtualnej umożliwia tworzenie języków AI na wielu różnych platformach. Jest to obiektowy język programowania wysokiego poziomu, oparty na klasach.
Posiada niewielką liczbę zależności implementacyjnych.
Java jest językiem programowania ogólnego przeznaczenia. Zaprojektowany tak, aby programiści mogli pisać raz i uruchamiać gdziekolwiek (WORA). Oznacza to, że skompilowany kod Java może być uruchamiany na dowolnej platformie obsługującej język Java bez konieczności ponownej kompilacji.
Zazwyczaj kompilują aplikacje Java do postaci kodu bajtowego. Który może być uruchamiany na dowolnej maszynie wirtualnej Java (JVM). Niezależnie od architektury komputera. Składnia języka Java jest podobna do składni języków C i C++.
Ma jednak mniej funkcji niskopoziomowych niż oba te języki.
Runtime Javy zapewnia dynamiczne możliwości. Takie jak refleksja i modyfikacja kodu w czasie wykonywania, których nie oferują tradycyjne języki kompilowane. W roku 2019 Java była jednym z najpopularniejszych języków programowania w użyciu.
Szczególnie w przypadku aplikacji internetowych typu klient-serwer, a liczba programistów wynosiła 9 milionów.
PRZECZYTAJ TAKŻE:
- Ubezpieczenie podróżne na wakacje
- USAA Ubezpieczenie zwierząt domowych
- Ubezpieczenie na życie Ethos
- Najlepsze ubezpieczenie stomatologiczne w Kalifornii
2. Haskell
Haskell jest w pełni funkcjonalnym językiem programowania. Oznacza to, że wszystkie wyrażenia są obliczane tak, aby otrzymać pojedynczą wartość.
Ponieważ w języku tym nie ma zmiennych, pisanie kodu w Haskell opiera się w dużej mierze na rekurencji. Zawiera jednak pewne typy mutowalne, takie jak listy i tablice.
To sprawia, że Haskell jest idealny do tworzenia złożonych algorytmów. Z wieloma fazami prowadzącymi do ostatecznej konkluzji. Ponieważ Haskell organizuje kod w linie ze średnikami na końcu każdej linii zamiast wcięć.
Składnia może być myląca.
Haskell jest czysto funkcjonalnym językiem programowania. Posiada typ wnioskowania i leniwej oceny, który jest statycznie typowany i statycznie typowany ogólnego przeznaczenia. Zaprojektowali ten język programowania do nauczania.
Badań naukowych i zastosowań przemysłowych.
Pionierzy wielu cech języka programowania, takich jak klasy typów. Które umożliwiają bezpieczne dla typu przeciążanie operatorów. Kompilator Glasgow Haskell jest podstawową implementacją Haskella (GHC).
Nazwano go na cześć logika Haskella Curry'ego.
Semantyka języka Haskell jest historycznie oparta na semantyce języka programowania Miranda, na której skupiły się wysiłki początkowej grupy roboczej Haskella. Ostatnia formalna specyfikacja tego języka powstała w lipcu 2010 roku.
Rozwój GHC spowodował rozszerzenie języka Haskell o kolejne rozszerzenia. Ustalono, że następna formalna specyfikacja zostanie wydana w 2020 roku.
Korzyści dla Haskell Programowanie AI
- Możliwość abstrakcji.
- Haskell posiada rozbudowany system typów, który może pomóc w uniknięciu wielu błędów w kodzie.
- Możliwość ponownego użycia kodu.
- Inne języki utrudniają pisanie zwięzłego kodu, ale Haskell sprawia, że jest to stosunkowo łatwe.
- Ze względu na swoją zwięzłość umożliwia również pracę nad wieloma zadaniami w tym samym czasie. Dzięki temu nadaje się do projektów związanych z danymi na dużą skalę.
- Ogromną zaletą Haskella jest jego szybkość. Aplikacje napisane w Haskell są często szybsze do wykonania niż programy napisane w innych językach programowania. Głównie z powodu ich prostoty.
3. JavaScript
Jest to język programowania współpracujący z HTML i CSS. Jest jedną z podstawowych technologii World Wide Web. Ponad 97 procent stron internetowych używa JavaScriptu po stronie klienta do sterowania zachowaniem strony.
Często dołączane są do niego biblioteki innych firm.
Wszystkie główne przeglądarki internetowe zawierają silnik JavaScript, który wykonuje kod na urządzeniach użytkowników. JavaScript jest zgodnym z ECMAScript językiem wysokiego poziomu, często kompilowanym w czasie rzeczywistym.
Zawiera dynamiczne typowanie, obiektową orientację opartą na prototypach oraz funkcje pierwszej klasy.
Obsługuje style programowania sterowanego zdarzeniami, funkcjonalnego i imperatywnego. Jest też wieloparadygmatowy. Zawiera interfejsy API do pracy z tekstem, datami, wyrażeniami regularnymi, standardowymi strukturami danych oraz obiektowym modelem dokumentu (DOM).
JavaScript jest popularnym językiem programowania sztucznej inteligencji, który może być używany do tworzenia wszystkiego, od chatbotów po wizję komputerową.
JavaScript szybko stał się jednym z najpopularniejszych języków AI. Zawdzięcza to swojej elastyczności i dużej społeczności programistów.
Od momentu powstania w 1995 roku JavaScript był używany do tworzenia wielu zachowań podobnych do ludzkich. Takich jak programy do rozpoznawania twarzy i generowania sztuki. W miarę jak firmy odchodzą od staroświeckich systemów dziedziczonych.
JavaScript pozostanie niezbędną umiejętnością dla każdego, kto chce zgłębić tajniki sztucznej inteligencji.
Zalety używania JavaScriptu do sztucznej inteligencji
JS może być używany w wielu różnych systemach operacyjnych, przeglądarkach i maszynach wirtualnych ze względu na swoją wyjątkową uniwersalność.
Ponieważ wiele systemów ma podobną architekturę, nie ma potrzeby przenoszenia go z jednego systemu na drugi.
Jest to również jeden z niewielu języków, który ma duże szanse na zastosowanie w każdej dziedzinie.
Kod jest prosty, ponieważ jest oparty na sieci (i przeglądarce), i nie ma wielu wymagań technicznych.
4. Julia
Wysokowydajny, dynamiczny język programowania. Jest to język ogólnego przeznaczenia, który może być używany do pisania dowolnych aplikacji. Wiele z jego cech dobrze nadaje się do analizy numerycznej i nauk obliczeniowych.
W Julii zastosowano system typów z polimorfizmem parametrycznym w dynamicznym języku programowania. Podstawowym paradygmatem programowania jest wielokrotne wysyłanie. Julia obsługuje obliczenia współbieżne, równoległe.
oraz obliczenia rozproszone, a także bezpośrednie wywoływanie bibliotek C i Fortranu bez kodu "kleju". Julia kompiluje się przy użyciu kompilatora just-in-time (JIT).
W społeczności Julii jest to znane jako "just-ahead-of-time" (JAOT). Ponieważ Julia kompiluje cały kod do postaci kodu maszynowego przed jego uruchomieniem.
Julia została wyposażona w system zbierania śmieci. Używana jest ewaluacja oraz wydajne biblioteki do obliczeń zmiennoprzecinkowych. Uwzględniono także algebrę liniową, generowanie liczb losowych i dopasowywanie wyrażeń regularnych.
Dostępnych jest wiele bibliotek, w tym niektóre, które wcześniej były dołączone do Julii. Ale obecnie są one oddzielne (np. do szybkiej transformaty Fouriera). Julia jest w dobrym położeniu, aby wykorzystać rosnące zainteresowanie sztuczną inteligencją.
Jeff Bezanson, Stefan Karpiński, Viral B. Shah i ich zespół zbudowali ten język od podstaw. Z myślą o wydajności numerycznej. Działa on na prawie każdym systemie operacyjnym.
Jest również bardzo łatwy do opanowania, ponieważ wykorzystuje wiele z tych samych koncepcji kodowania, które są już znane użytkownikom.
Zalety sztucznej inteligencji w Julii
Jest to wysokopoziomowy, wysokowydajny język programowania zaprojektowany specjalnie do obliczeń naukowych.
Składnia Julii jest prosta i nieskomplikowana, co pozwala skupić się na rozwiązywaniu problemów, a nie na pisaniu nowego kodu.
Używanie Julii pozwala zaoszczędzić czas i tworzyć czystszy, szybszy kod z mniejszą liczbą błędów.
Główną zaletą Julii jest to, że jest darmowa i ma otwarty kod źródłowy, co oznacza, że każdy może zapoznać się z jej kodem źródłowym.
5. Prolog
Jest to język programowania dla logiki, związany ze sztuczną inteligencją i lingwistyką obliczeniową. Korzenie Prologa sięgają logiki pierwszego rzędu, logiki formalnej, i w przeciwieństwie do wielu innych języków programowania.
Prolog jest przeznaczony przede wszystkim jako deklaratywny język programowania. Logikę programu wyrażono w kategoriach relacji. Są one reprezentowane jako fakty i reguły. Uruchomienie zapytania dotyczącego tych relacji rozpoczyna obliczenie.
Alain Colmerauer i Philippe Roussel stworzyli i zaimplementowali ten język w Marsylii (Francja) w 1972 roku. Oparty na proceduralnej interpretacji klauzul Horna Roberta Kowalskiego.
Prolog był jednym z pierwszych języków programowania logicznego.
Do dziś jest najpopularniejszym z nich - dostępnych jest kilka jego darmowych i komercyjnych implementacji. Język ten jest wykorzystywany do dowodzenia twierdzeń, tworzenia systemów eksperckich, przepisywania wyrażeń i składu tekstu.
Znany również jako programowanie logiczne, jest jednym z najstarszych języków programowania.
Jest to mocny szkielet składający się z trzech elementów: faktów, reguł i celów. Programista musi zdefiniować wszystkie trzy elementy. Następnie Prolog tworzy relacje między nimi, aby dojść do konkretnego wniosku na podstawie analizy faktów i reguł.
Algorytmy są implementowane poprzez logiczne wnioskowanie i wyszukiwanie. Język ten idealnie nadaje się do budowania systemów sztucznej inteligencji. Dzieje się tak dlatego, że rozwiązania są logiczne, a nie oparte na wcześniej istniejących stwierdzeniach.
Prolog jest doskonałym językiem programowania do tworzenia chatbotów. Także asystentów głosowych oraz graficznych interfejsów użytkownika (GUI). Nowoczesne środowiska Prologa umożliwiają tworzenie graficznych interfejsów użytkownika, aplikacji administracyjnych i aplikacji sieciowych.
Zalety wykorzystania Prologa w AI
Jest to elastyczny i wydajny framework do dowodzenia twierdzeń, programowania nienumerycznego, przetwarzania języka naturalnego i ogólnie pojętej sztucznej inteligencji.
Jest to również deklaratywny język logiki formalnej. Twórcy sztucznej inteligencji cenią sobie jego wstępnie zaprojektowaną wyszukiwarkę, nondeterminizm i mechanizm backtrackingu.
6. Lisp
Dr John MaCarthy, który ukuł termin "sztuczna inteligencja", stworzył Lispa. Jeden z najstarszych (opracowany w 1958 r.) i najbardziej znanych języków programowania. Choć obecnie jest rzadko używany, język ten jest zarówno elastyczny, jak i rozszerzalny.
Pierwotnie został zaprojektowany do obliczeń w języku Lambda Calculus. Od czasu swojego powstania przeszedł znaczną ewolucję. Język ten wprowadził wiele pojęć z dziedziny informatyki, w tym rekurencję.
Dynamiczne typowanie, funkcje wyższego rzędu, automatyczne zarządzanie pamięcią. Do tego kompilator samostanowiący i drzewiasta struktura danych. Ponieważ bardzo dobrze wspomaga implementację programu, w którym komputery posługują się symbolami.
Lisp jest używany do tworzenia oprogramowania sztucznej inteligencji. Lisp doskonale radzi sobie z wyrażaniem symboli i wykonywaniem obliczeń za ich pomocą. Ponadto Lisp zawiera system makr, dobrze opracowany kompilator, który potrafi tworzyć wydajny kod, oraz bibliotekę.
7. Python
Phyton jest językiem programowania wysokiego poziomu, ogólnego przeznaczenia. Filozofia jego projektowania kładzie nacisk na czytelność kodu z użyciem znaczących wcięć.
Konstrukcje językowe i podejście obiektowe mają na celu pomóc programistom w pisaniu przejrzystego, logicznego kodu dla małych i dużych projektów.
Ten język programowania jest dynamicznie typowany i zbiera śmieci. Obsługuje wiele paradygmatów programowania. Obejmuje programowanie strukturalne (w szczególności proceduralne), obiektowe i funkcyjne.
Ze względu na obszerną bibliotekę standardową jest często określany jako język "z dołączonymi bateriami". Ponadto kładzie nacisk na DRY (don't repeat yourself - nie powtarzaj się) i RAD (reduced recursion - zredukowana rekurencja) (szybkie tworzenie aplikacji).
Python, który powstał na początku lat 90. ubiegłego wieku, stał się jednym z najszybciej rozwijających się języków programowania ze względu na swoją skalowalność, zdolność adaptacji i łatwość nauki.
Ten język programowania zawiera setki bibliotek, które umożliwiają tworzenie dowolnych projektów. Niezależnie od tego, czy jest to aplikacja mobilna, aplikacja internetowa, data science czy sztuczna inteligencja.
Wyróżnia się spośród innych języków dzięki swojej całościowej budowie.
Równowaga między programowaniem niskopoziomowym i wysokopoziomowym, programowanie modułowe i frameworki testujące. Kolejną zaletą jest szybkie prototypowanie. Sztuczna inteligencja to w około 80% badania naukowe.
W Pythonie można szybko zweryfikować prawie każdy pomysł, używając 30-40 linii kodu.
Jak zostać naukowcem zajmującym się badaniami nad sztuczną inteligencją
Praca naukowca zajmującego się badaniami nad sztuczną inteligencją to fantastyczna ścieżka kariery. Ta kreatywna rola znajduje się na skrzyżowaniu nauki i technologii. Powoduje wykorzystanie innowacyjnych metodologii do rozwiązywania złożonych problemów w świecie rzeczywistym.
Eksperci ds. sztucznej inteligencji, którzy posiadają wiedzę techniczną niezbędną do odniesienia sukcesu w tej roli, zazwyczaj mają wysoki poziom umiejętności technicznych. W związku z tym jest na nich duże zapotrzebowanie. Specjaliści zainteresowani zdobyciem zawodu inżyniera AI powinni być świadomi umiejętności wymaganych w tej dziedzinie.
Aby nim zostać, należy posiadać następujące umiejętności.
Umiejętności techniczne
1. Umiejętności programistyczne
Programowanie to pierwsza umiejętność wymagana do zostania inżynierem sztucznej inteligencji. Do budowania i wdrażania modeli niezbędna jest nauka języków programowania, takich jak Python, R, Java i C++. Aby dobrze poznać AI.
2. Algebra liniowa, prawdopodobieństwo i statystyka
Zrozumienie i stosowanie różnych modeli sztucznej inteligencji. Takich jak ukryte modele Markowa, Naive Bayes, gaussowskie modele mieszane i liniowa analiza dyskryminacyjna.
Należy dobrze znać algebrę liniową, prawdopodobieństwo i statystykę.
3. Technologie Big Data i Spark
Inżynierowie AI pracują z ogromnymi ilościami danych. Mogą to być dane strumieniowe lub dane czasu rzeczywistego na poziomie produkcji, liczone w terabajtach lub petabajtach. Aby w pełni wykorzystać takie dane, inżynierowie ci muszą znać Spark i inne technologie big data.
Obok Apache Spark można stosować inne technologie big data, takie jak Hadoop, Cassandra i MongoDB.
4. Struktury i algorytmy
Zrozumienie sposobu działania algorytmów uczenia maszynowego, takich jak regresja liniowa, KNN, Naive Bayes, Support Vector Machine i inne, pozwoli na łatwe wdrażanie modeli uczenia maszynowego.
Ponadto, aby móc budować modele sztucznej inteligencji na nieustrukturyzowanych danych, należy najpierw zrozumieć algorytmy głębokiego uczenia. (takie jak konwolwentowa sieć neuronowa, rekurencyjna sieć neuronowa i generatywna sieć przeciwstawna), a następnie zaimplementować je za pomocą odpowiednich narzędzi.
PyTorch, Theano, TensorFlow i Caffe to niektóre z frameworków używanych w sztucznej inteligencji.
Umiejętności nietechniczne
1. Wymagana komunikatywność i umiejętność rozwiązywania problemów
Aby móc przedstawiać swoje produkty i pomysły zainteresowanym stronom, inżynierowie AI muszą być w stanie skutecznie się komunikować. Powinni również posiadać duże umiejętności rozwiązywania problemów, aby pokonywać przeszkody w podejmowaniu decyzji i zdobywać przydatne informacje biznesowe.
Jak zostać pracownikiem naukowym ds. badań nad sztuczną inteligencją?
Zazwyczaj wymagane jest wyższe wykształcenie i certyfikaty.
Zdobądź tytuł licencjata w dziedzinie informatyki.
Zwiększ swoją biegłość technologiczną
Szukaj pracy w dziedzinie sztucznej inteligencji
Bądź na bieżąco z trendami w AI
Wynagrodzenie pracownika naukowego ds.
Wynagrodzenie miesięczne
Najwięcej zarabiający 14 583 USD
75. percentyl 11 625 USD
Średnia 8 894 USD
25 percentyl 5 208 USD
Roczne wynagrodzenie
Najwięcej zarabiający 175 000 USD
75 percentyl $139,500
Średnia 106 732 USD
25 percentyl 62 500 USD
A Research Scientist AI Candy Hearts Messages
Pewien naukowiec uczcił Walentynki, trenując sieć neuronową do pisania romantycznych wiadomości na serduszka z cukierków. Sieć neuronowa stworzyła wiadomości dla cukierkowych serc. Na liście jest też Me, have, and hole.
Program big sleep Ryana Murdocka wykorzystuje algorytm klipu openai, aby ocenić, jak dobrze jeden z wygenerowanych przez biggan obrazów pasuje do mojego podpisu, i spróbować skierować wygenerowane przez biggan obrazy w stronę bliższego dopasowania.
Algorytm znalazł wzorce w danych, a następnie je zastosował. Gdy dostępne są wyniki autouzupełniania, użyj strzałek w górę i w dół, aby je przejrzeć, a następnie wpisz, aby wybrać.
Wraz z rozwojem nazwy i popularności tego słodkiego przysmaku zmieniała się także jego nazwa.
Eksperyment Janelle Shane z sercem z cukierków ai nie jest czymś, co chciałbyś podarować ukochanej osobie. Janelle Shane, naukowiec prowadząca blog ai weirdness, wytrenowała sieć neuronową do generowania wiadomości o serduszkach z cukierków, a wyniki zapierają dech w piersiach.
Małe i słodkie, z prostym, krótkim przesłaniem walentynkowym. Więcej wiadomości w kształcie serduszek, w tym takie, których nie znajdziesz na oficjalnych cukierkach. Shane twierdzi, że zebrała wszystkie legalne wiadomości w kształcie serca z cukierków, jakie udało jej się znaleźć, a następnie stworzyła dla nich algorytm uczenia się.
Przeczytaj także:
- Prywatne pożyczki studenckie i sposób ubiegania się o nie
- Prosper Personal Loans 2020 Aktualizacje
- Nelnet Student Loan
- Stypendia dla studentów o niskich dochodach
FAQs
1. Jakie są najważniejsze konferencje poświęcone sztucznej inteligencji?
WAICF
Ten jedyny w swoim rodzaju Światowy Festiwal Sztucznej Inteligencji w Cannes gromadzi profesjonalistów z branży AI, którzy nawiązują kontakty i dyskutują o ideach kształtujących przyszłość AI. Wydarzenie to gromadzi organizacje i osoby prywatne.
Aby zapoznać się z najnowszymi innowacjami i trendami w dziedzinie sztucznej inteligencji, a także spotkać się z najlepszymi w swojej klasie firmami zajmującymi się sztuczną inteligencją.
Nauka maszyn Praga 2022
Ta konferencja poświęcona uczeniu maszynowemu ma na celu zgromadzenie społeczności w celu omówienia najnowszych badań i zastosowania algorytmów. Narzędzia i platformy do rozwiązywania trudnych problemów, które pojawiają się podczas organizowania i analizowania dużych ilości danych.
Świat Głębokiego Uczenia
Jeśli interesują Cię treści związane z praktycznymi, komercyjnymi zastosowaniami deep learning. Ta wyjątkowa konferencja jest obowiązkowym punktem programu, jeśli chcesz nawiązać kontakty z liderami przedsiębiorstw i ważnymi postaciami w branży.
Interspeech 2022
Tegoroczny temat przewodni największej i najbardziej wszechstronnej konferencji na świecie. poświęconej nauce i technologii przetwarzania języka mówionego jest "Human and Humanizing Speech Technology".
Ta jedyna w swoim rodzaju konferencja kładzie nacisk na interdyscyplinarne podejście do wszystkich aspektów nauki i technologii mowy. Głównie od teorii fundamentalnej do zaawansowanych zastosowań.
2. Jak mogę czytać dokumenty NIPS?
Jeśli nie jesteś zaznajomiony z danym obszarem problemowym, powinieneś najpierw przeczytać związane z nim badania lub bardzo podobne prace. W ten sposób można się upewnić, że rozumie się terminologię i notację stosowaną w pracy.
Po przeczytaniu wstępu powinieneś dość szybko zorientować się, o co chodzi. Po zapoznaniu się z tą pracą, zrozumienie pracy NIPS jest zazwyczaj dość proste.
3. Jak zarejestrować się, aby zrecenzować pracę dla ICLR?
Na większości konferencji wymagane jest zaproszenie do recenzowania referatów. Wynika to z faktu, że recenzentami są zazwyczaj ci sami ludzie, którzy publikują na konferencji.
Jeśli uważasz, że masz odpowiednie kwalifikacje (publikowałeś recenzowane prace w podobnych miejscach). Powinieneś wysłać e-mail do przewodniczącego programu z zapytaniem.
Należy pamiętać, że decyzje o wyborze komitetu programowego zapadają zwykle dość wcześnie, więc nie należy czekać do terminu nadsyłania prac lub czegoś podobnego.
4. Jak myśleć jak naukowiec zajmujący się sztuczną inteligencją?
Zacznij czytać referaty. To wszystko. To bułka z masłem. Przyjrzyj się ostatnim konferencjom, takim jak Neurips, icml, iclr itd...
Przeanalizuj prace, które zostały zgłoszone i przyjęte. Rozpoznaj, dlaczego są intrygujące. Jeśli konferencja ma charakter otwarty, często można przeczytać recenzje recenzentów.
Postaraj się zapoznać z literaturą przedmiotu.
5. Jakie są główne różnice między IJCAI a AAAI?
International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI) jest większą konferencją niż AAAI. Jest to konferencja międzynarodowa. Odbywa się tylko co dwa lata.
Miejsce konferencji zmienia się na całym świecie. W poprzednich cyklach materiały konferencyjne IJCAI były często dwukrotnie obszerniejsze niż materiały AAAI.
Obie są fantastycznymi konferencjami, w których warto uczestniczyć i na których warto prezentować.
Sztuczna inteligencja wzbogaca codzienne życie i oczekuje się, że w najbliższych latach będzie miała znaczący wpływ na niemal każdą branżę. Uzyskanie wyników eksperymentu może zająć dużo czasu.
Naukowcy muszą być cierpliwi i optymistycznie nastawieni w trakcie badań.
Mam nadzieję, że ten artykuł pomógł Ci dowiedzieć się więcej na temat naukowców zajmujących się badaniami nad sztuczną inteligencją, wymaganych od nich umiejętności oraz certyfikacji. Proszę o pozostawienie własnych informacji w sekcji komentarzy.
