Existen múltiples puntos de inicios y estrategias para que un desarrollador de aplicaciones se adapte a la nueva corriente de la IA (inteligencia artficial) dependiendo de su formación profesional, habilidades técnicas previamente desarrolladas y metas que tienes (proyectos específicos que deseas hacer, profundidad a la cual aspiras llegar en el campo, etc.). Aquí doy algunos ejemplos:

1. Si tienes una formación sólida en estadística y cálculo (es decir, dominar conceptos como variable aleatoria, probabilidad condicional, derivadas e integrales), entonces un buen lugar para comenzar es leyendo las documentaciones o viendo tutoriales (escritos o en video) de las herramientas más populares para IA general como ser Flux.jl en el lenguaje de programación Julia, Pytorch para el lenguaje de programación Python o TensorFlow, el cual tiene interfaces en múltiples lenguajes, entre otros. 

   Una vez te familiarices con las técnicas de implementación de los algoritmos más básicos que las documentaciones mencionadas describan, puedes proseguir a estudiar problemas más específicos como ser detección de objetos, clasificación de imágenes, chatbots, traductores de audio a texto, etc. y arquitecturas más sofisticadas como ser long short-term memory (LSTM), transformadores, redes generativas antagónicas (GAN, por sus siglas en inglés), autoencoders, etc.

   Finalmente, con la experiencia adquirida a ese punto podrás explorar y evaluar cuál framework de inteligencia artificial utilizar para los casos específicos requeridos por los proyectos en que trabajes.

2. Si no tienes aún conocimiento sobre los conceptos antes mencionados de estadística y cálculo, puedes comenzar ya sea enfocándose completamente en un libro de fundamentos de matemáticas para machine learning e inteligencia artificial, o bien aprender los conceptos necesarios a medida aprendés de tutoriales de los frameworks más populares en la industria. No obstante, la última estrategia puede requerir una dedicación, enfoque y perseverancia mayor y resultar en un progreso más lento.

3. Si tu meta es solamente utilizar algoritmos mediante una interfaz (como ser RPC o un API general) creada por otras personas, puede ser inicialmente más útil familiarizarte con la lista de tareas específicas de IA para las cuales ya existen modelos suficientemente probados por la industria y estudiar las interfaces disponibles. Esto implica aprender los formatos en que el llamado del API espera su data, el formato de retorno y los casos extremos en que se puede esperar que el modelo tenga dificultades en rendir óptimamente. Es importante además estudiar una variedad suficiente de alternativas tanto de modelos como de proveedores de APIs para poder conocer bien el panorama completo de la industria actual.

En todo caso, recuerda que la IA es un campo de evolución rápida en la cual los modelos, herramientas y proveedores que en algún momento puedan ser considerados como los mejores pueden cambiar con el tiempo y, dependiendo de la profundidad deseada con la cual desees conocer el campo, tendrás que estar en un proceso de constante aprendizaje y actualización.
มีจุดเริ่มต้นและกลยุทธ์หลายประการสำหรับนักพัฒนาแอปพลิเคชันในการปรับให้เข้ากับเทรนด์ใหม่ของ AI (ปัญญาประดิษฐ์) ขึ้นอยู่กับการฝึกอบรมทางวิชาชีพ ทักษะทางเทคนิคและเป้าหมายที่พัฒนาไว้ก่อนหน้านี้ที่คุณมี (โครงการเฉพาะที่คุณต้องการทำ เจาะลึกถึงโครงการใด คุณปรารถนาที่จะประสบความสำเร็จในสาขานี้ ฯลฯ ) ฉันขอยกตัวอย่างบางส่วนดังนี้: 1. หากคุณมีพื้นฐานที่มั่นคงในด้านสถิติและแคลคูลัส (เช่น แนวคิดหลักๆ เช่น ตัวแปรสุ่ม ความน่าจะเป็นแบบมีเงื่อนไข อนุพันธ์และปริพันธ์) จุดเริ่มต้นที่ดีคือการอ่านเอกสารประกอบหรือการดูบทช่วยสอน ( เขียนหรือในวิดีโอ) ของเครื่องมือยอดนิยมสำหรับ AI ทั่วไป เช่น Flux.jl ในภาษาการเขียนโปรแกรม Julia, Pytorch สำหรับภาษาการเขียนโปรแกรม Python หรือ TensorFlow ซึ่งมีอินเทอร์เฟซในหลายภาษา และอื่นๆ เมื่อคุณคุ้นเคยกับเทคนิคการใช้งานอัลกอริธึมพื้นฐานที่สุดที่เอกสารข้างต้นอธิบายแล้ว คุณสามารถศึกษาปัญหาเฉพาะเพิ่มเติมต่อไปได้ เช่น การตรวจจับวัตถุ การจัดหมวดหมู่รูปภาพ แชทบอท โปรแกรมแปลเสียงเป็นข้อความ ฯลฯ และสถาปัตยกรรมที่ซับซ้อนมากขึ้น เช่น หน่วยความจำระยะสั้นระยะยาว (LSTM), หม้อแปลงไฟฟ้า, เครือข่ายปฏิปักษ์ทั่วไป (GAN), ตัวเข้ารหัสอัตโนมัติ ฯลฯ ในที่สุด ด้วยประสบการณ์ที่ได้รับจนถึงจุดนั้น คุณจะสามารถสำรวจและประเมินว่ากรอบงานปัญญาประดิษฐ์ใดที่จะใช้สำหรับกรณีเฉพาะที่จำเป็นสำหรับโครงการที่คุณทำงานอยู่ 2. หากคุณยังไม่มีความรู้เกี่ยวกับแนวคิดข้างต้นเกี่ยวกับสถิติและแคลคูลัส คุณสามารถเริ่มต้นด้วยการมุ่งเน้นไปที่หนังสือพื้นฐานทางคณิตศาสตร์สำหรับการเรียนรู้ของเครื่องและปัญญาประดิษฐ์ หรือเรียนรู้แนวคิดที่จำเป็นเมื่อคุณเรียนรู้จากบทช่วยสอนของ กรอบงานที่ได้รับความนิยมมากที่สุดในอุตสาหกรรม อย่างไรก็ตาม กลยุทธ์หลังอาจต้องใช้ความทุ่มเท ความมุ่งมั่น และความอุตสาหะมากขึ้น และส่งผลให้ความก้าวหน้าช้าลง 3. หากเป้าหมายของคุณคือเพียงการใช้อัลกอริธึมผ่านอินเทอร์เฟซ (เช่น RPC หรือ API ทั่วไป) ที่สร้างโดยบุคคลอื่น การทำความคุ้นเคยกับรายการงาน AI เฉพาะเจาะจงซึ่งมีโมเดลที่ได้รับการทดสอบเพียงพออยู่แล้วอาจมีประโยชน์มากกว่าในตอนแรก . อุตสาหกรรมและศึกษาอินเทอร์เฟซที่มีอยู่ สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับการเรียนรู้รูปแบบที่การเรียก API คาดหวังข้อมูล รูปแบบการส่งคืน และกรณีร้ายแรงที่คาดว่าโมเดลจะมีปัญหาในการดำเนินการอย่างเหมาะสมที่สุด สิ่งสำคัญคือต้องศึกษาทางเลือกที่หลากหลายเพียงพอ ทั้งในแบบจำลองและผู้ให้บริการ API เพื่อให้สามารถเข้าใจภาพรวมของอุตสาหกรรมในปัจจุบันได้อย่างสมบูรณ์ ไม่ว่าในกรณีใด โปรดจำไว้ว่า AI เป็นสาขาที่มีการพัฒนาอย่างรวดเร็ว ซึ่งโมเดล เครื่องมือ และผู้ให้บริการที่ ณ จุดใดจุดหนึ่งอาจถือว่าดีที่สุดสามารถเปลี่ยนแปลงได้ตลอดเวลา และขึ้นอยู่กับความลึกที่ต้องการซึ่งคุณต้องการทราบสาขานั้น จะต้องอยู่ในกระบวนการเรียนรู้และปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence