human
アプリケーション開発者は、AIの新しい電流への適応をどこから始めるべきですか？
gpt
アプリケーション開発者が専門的なトレーニング、以前に開発した技術スキル、およびあなたが持っている目標（あなたがやりたい特定のプロジェクト、深さまでの目標に応じて、新しいAI（人工知能）に適応するための始まりと戦略の複数のポイントがあります。あなたはフィールドに到着することなどを目指しています。ここで私はいくつかの例を示します：

1.統計と計算に固体形成がある場合（つまり、ランダム変数、条件付き確率、派生および積分などの概念を支配するために）、開始するのに適した場所は、ドキュメントを読んだり、チュートリアルを見たりすることです（文章またはビデオ）プログラミング言語のflux.jl、PythonのPytorch、またはTensorflowプログラミング言語などの一般向けの最も人気のあるツール。

   前述のドキュメントが説明するよりも、最も基本的なアルゴリズムの実装手法に精通したら、オブジェクト検出、画像分類、チャットボット、テキストオーディオ翻訳者などのより具体的な問題を引き続き研究できます。短期メモリ（LSTM）、変圧器、拮抗的生成ネットワーク（GAN）、自己監督などのより洗練されたアーキテクチャ。

   最後に、その時点で取得した経験を使用すると、取り組んでいるプロジェクトで必要な特定のケースの人工知能フレームワークを調査および評価できます。

2.前述の統計と計算の概念に関する知識がない場合は、機械学習と人工知能の数学の基礎に完全に焦点を当てることから始めることができます。業界で最も人気のあるフレームワーク。ただし、最後の戦略では、より大きな献身、焦点、忍耐が必要になる場合があり、進歩が遅くなります。

3.目標が他の人によって作成されたインターフェイス（RPCや一般的なAPIなど）を介してアルゴリズムを使用することのみである場合、最初はすでに十分にテストされている特定のAIタスクのリストに慣れる方が有用です業界によるモデルと利用可能なインターフェイスを研究します。これは、APIの呼び出しがデータ、リターン形式、およびモデルが最適に支払うのが難しいと予想される極端なケースを期待する形式を学習することを意味します。また、現在の業界の完全なパノラマをよく知ることができるように、モデルとAPIの両方のサプライヤーの十分な種類の代替品を研究することも重要です。

いずれにせよ、AIは、ある時点で最良と見なすことができるモデル、ツール、サプライヤーが時間とともに変化する可能性があり、フィールドが知りたい希望の深さに応じて、モデル、ツール、サプライヤーが迅速な進化分野であることを忘れないでください。絶え間ない学習と更新のプロセスにあること。