Weg zum KI-Ingenieur?
Hallo liebe Comunity,
ich gehe im Moment noch in die Schule, könnte mir aber vorstellen zukünftig etwas im Bereich des maschinellen Lernens zu machen. Deswegen würde ich gerne jetzt schon einen Grundstein dafür legen. Ich habe mich aber gefragt, wie man da am besten einsteigen könnte. Mein Plan war es jetzt, erst mal meine mathematischen Kentnisse aufzufrischen und den Schulstoff der letzen Jahre Mathe zu wiederholen. Darauf aufbauend wollte ich dann in die höhere Mathematik einsteigen und mich mit linearer Algebra, Stochastik & Statistik befassen.
Danach würde ich dann beginnen mir das Programmieren beizubringen. In Python kenne ich mich schon ein bisschen aus, aber ich würde mein Können als definitiv ausbaufähig beschreiben.
Als letzen Schritt würde ich mich dann mit KI-spezifischen Themen auseinandersetzen. Da hab ich mir jedoch noch nichts genaueres überlegt. Wahrscheinlich beständer der Teil dann darin, die Struktur von neuronalen Netzen tiefer zu durchblicken, mit KI-Frameworks zu experimentieren und verschiedene Trainingsmethoden auszuprobieren (Supervised learning, Reinforcment learning, etc.)
Aber ich bin halt echt alles andere als Experte in diesem Bereich (das will ich ja erst noch werden in Zukunft). Deswegen bitte ich darum, mögliche Fehler in meiner Nachricht zu entschuldigen.
Jetzt zu meiner Frage an alle, die sich mit KI auskennen, selber in diesem Bereich tätig sind oder sich auf dem Weg dahin befinden.
Was haltet ihr von meinem Plan. Würdet ihr anders vorgehen? habe ich irgendetwas wichtiges vergessen? Würdet ihr das Erlernen dieser Fähigkeiten anders strukturieren?
Über eine simple Bewertung und ein paar Ratschläge würde ich mich sehr freuen.
Viele Grüße und noch einen schönen Sonntag :)
3 Antworten
Hey,
dein Plan klingt ziemlich gut. Daher nur ein paar Gedanken: Der Bereich Machine Learning ist sehr groß und umfasst nicht nur neuronale Netze. Da dieser aber gerade besonders populär ist, macht es nichts, wenn du dich darauf fokussierst.
Mathe ist für KI zentral. Tatsächlich sind neuronale Netze nichts anderes als mathematische Funktionen, dessen "Funktionswert" bzw. Ausgabe für eine bestimmte Eingabe von lernbaren Parametern ("Gewichten") abhängt. Die Parameter werden gelernt, indem das Minimum einer Fehlerfunktion gesucht wird. Das Minimum einer Funktion zu suchen solltest du schon aus der Schule kennen. Einziger Unterschied ist, dass wir hier einen numerischen und keinen analytischen Ansatz verfolgen.
Die Herausforderung für dich wird sein, mit in diese Art der Mathematik hereinzukommen, da das eher Uni- statt Schaul-Niveau ist. Aber das macht nichts. Lass dich da nicht von verunsichern. Ein Schritt zur Zeit. Erstmal mit dem Schulstoff zu beginnen und den zu wiederholen ist ein guter Ansatz und dann stufenweise erhöhen.
Das Gute ist: Du musst zu Beginn die Mathematik nichtmal verstehen, um mit der Praxis anzufangen. Such dir am Anfang vlt. ein Framework aus und arbeite dich da ein. Später hat es Vorteile, sich mit mehreren auszukennen. Aber ich stelle mal die Behauptung auf, dass sie alle einen ähnlichen Kern haben. Da würde ich mich an deiner Stelle nicht unnötig verwirren. Such dir eins aus. Wahrscheinlich Tensorflow/Keras oder Pytorch. Die liefern sich meistens ein Kopf an Kopf rennen. Da gibt es meiner Meinung nach kein wirkliches richtig oder falsch. Lies dich ein bisschen ein und schau, was dich eher anspricht.
Was Programmierung angeht, würde ich es auch erstmal bei Python belassen. Klar kannst du noch C/C++ etc. lernen, aber das würde ich auch eher nach hinten schieben. Übe dich in Python und wenn du Erfahrungen hast und doch mal eine andere Sprache brauchst, dann wird es dir dann leichter fallen, sie zu lernen. Besser als sich jetzt mit irgendwelchen C-Pointern herumzuschlagen, nur um sie dann doch nicht zu brauchen oder bis man sie dann braucht wieder vergessen zu haben ^^.
Zuletzt kann ich dir noch Kaggle empfehlen. Wenn dich Datascience oder ML interessierst, bist du da an der richtigen Adresse: Es gibt Foren, Tutorials und Competitions für alle Level, an denen du dein Wissen testen und ausbauen kannst.
Wenn du mit der Schule fertig bist und den Weg weiter gehen möchtest, ist natürlich ein entsprechender Studiengang empfehlenswert. Dann musst du schauen, ob du Richtung Datascience, Informatik oder evtl. sogar Mathematik gehen willst.
Dir auf jeden Fall viel Erfolg. Du hast dich da für ein sehr spannendes Feld entschieden ;)
Vielen Dank für die Antwort. Ich denke auch, dass ich es ganz in Ruhe angehe und mich dann zum Studium weiter in die Materie einlesen werde. Deine Tipps werde ich aber auf jeden Fall in meine Planung mit einbeziehen.
Kaggle wirkt auf den ersten Blick so, als könnte es auch eine gute Unterstützung darstellen. Aber das werde ich mir gleich natürlich noch mal genauer anschauen müssen.
Dein Plan zum KI-Ingenieur sieht echt gut aus! Du hast die wichtigsten Themenfelder und den richtigen Ansatz für die Reihenfolge des Lernens gefunden.
Hier ein paar Ergänzungen und Tipps:
* Mathe: Neben linearer Algebra, Stochastik und Statistik, die alle sehr wichtig für KI sind, schau dir auch mal differentielle Gleichungen und Wahrscheinlichkeitsrechnung an.
* Programmierung: Python ist eine gute Wahl, aber du solltest auch andere Sprachen wie C++ und Java lernen, da diese in der KI-Forschung und -Anwendung häufig verwendet werden.
* KI-spezifische Themen: Informiere dich über Deep Learning, natürliche Sprachverarbeitung und Computer Vision.
* Praxis: Theorie ist wichtig, aber vergiss die Praxis nicht! Probiere verschiedene KI-Frameworks und -Bibliotheken aus (z.B. TensorFlow, PyTorch) und baue eigene KI-Projekte.
* Community: Tritt einer KI-Community bei (z.B. online Foren, Meetups) und tausche dich mit anderen Lernenden und Experten aus.
Sei geduldig, bleib dran und hab vor allem Spaß am Lernen.
Vielen Dank für die freundliche Antwort. Bei den Programmiersprachen habe ich auch umbedingt vor noch andere als Python zu lernen, aber das kommt glaube ich erst mal später. Zunächst will ich mal die Basis schaffen, dass ich meine erste kleine KI entwicklen, und erst mal praktische Erfahrung sammeln kann. Dann folgt der Rest.
Nur eine Frage hät ich noch. Du meintest ja, dass ich mich auch mit Wahrscheinlichkeitsrechnung beschäftigen solle. Aber Stochastik ist doch das gleiche oder verstehe ich das falsch?
Mein Plan war es jetzt, erst mal meine mathematischen Kentnisse aufzufrischen und den Schulstoff der letzen Jahre Mathe zu wiederholen. Darauf aufbauend wollte ich dann in die höhere Mathematik einsteigen und mich mit linearer Algebra, Stochastik & Statistik befassen.
das ist ein guter Plan.
Würdet ihr das Erlernen dieser Fähigkeiten anders strukturieren?
Ja, ich würde dir zu einem Mathematikstudium an einer Uni oder FH raten.
Alex