Искусственные нейронные сети

Как научиться глубокому обучению за 2 месяца?

Любит | Нелюбов | Ответы | Вид | 5642


Джереми Ховард бывший президент @ Kaggle   
@ | Обновлено Right Now


Руководство Кейленда по программированию ИИ (при условии, что у вас 0 опыта)

  1. Читайте все, что вы можете на AI. Мечтаю о мире с интеллектуальными машинами. Смотреть AI фильмы. Подумайте, как технология делает все классные вещи, которые она делает. Вы хотите быть вдохновленным, вы хотите сформулировать вопросы, и вы хотите создать мотивацию, когда следующие шаги трудны.
  2. Учитесь кодировать. Я бы порекомендовал Python, но подойдет любой язык. Основные вещи. Вы еще не строите ИИ, но попробуйте простые программы. Построй игру. Подсчитайте количество газа, которое понадобится вам, чтобы проехать по стране на автомобилях с переменной скоростью на галлон. Решите математические задачи с помощью кода. Создайте все, что вы считаете классным. Вы строите навыки, которые будут использоваться позже здесь. Найти ресурсы в Интернете, такие как академия кода или YouTube. Пройдите курс, если вам нужна помощь 1 на 1. Google каждый вопрос у вас есть.
  3. Как только вы станете посредственными в программировании, начните искать видео на простых уроках ИИ. Сирадж может быть отлично подходит для этого. Учебник по нейронной сети Google. Это будет ваш первый AI проект с использованием современных фреймворков. Будет ли это делать что-нибудь крутое? Может быть, но, вероятно, нет, но помните, вы развиваете навыки. Если вы чувствуете себя потерянным, вернитесь к шагу два. Но не забудьте посмотреть на все ваши вопросы, и это нормально, чувствовать себя потерянным. Этот проект просто чтобы дать вам почувствовать вкус современного ИИ.
  4. Начните исследовать историю ИИ. Узнайте о том, где мы были, что мы пытались. Что сработало, а что нет. Вы обнаружите, что исследования ИИ в прошлом лежат в основе некоторых из самых основных алгоритмов информатики сегодня. Имплимент их. Или еще лучше, когда вы читаете историю, попробуйте построить каждый алгоритм самостоятельно. Узнайте, почему некоторые работают, а некоторые нет. Почему то, что мы думали, было ИИ, тогда не похоже на ИИ. Вскоре у вас будет множество навыков, прочная основа ИИ и признательность за поле.
  5. Посмотрите основные курсы по математике. Вы можете пойти довольно далеко в информатике без математики, но в конечном итоге понять математику станет намного легче, чем нет. Тем не менее, вы, вероятно, обнаружите, что у вас есть новое понимание математики после программирования, плюс это будет иметь больше смысла. Кратко освежите свою алгебру и геометрию, а затем попробуйте некоторую базовую линейную алгебру. Это супер полезно, на самом деле не так сложно, и может объяснить огромное количество современных алгоритмов. Затем обновите свои знания по исчислению и, если у вас есть время, изучите отдельные математические темы.
  6. Начните исследовать современные подходы к ИИ. Они обычно подразделяются на задачи. Компьютерное зрение, обработка языка, движение и робототехника, обучение с подкреплением и т. Д. Читайте все из них, но постарайтесь реализовать ключевые алгоритмы своих любимых. Следите за некоторыми источниками новостей о текущих прорывах.
  7. Между тем, я бы рекомендовал начать читать о нейробиологии. Это будущее ИИ, и оно даст вам представление о том, как единственная интеллектуальная машина, которая у нас есть, мозг, выполняет задачи, которые вы пытаетесь имитировать.
  8. Познакомьтесь с научной литературой. Хотите знать, что такое современный ИИ? Это тысячи статей с небольшими изменениями в различных алгоритмах, новых алгоритмах и большой дискуссией о том, кто лучше подходит. Это не для новичков, но если вы прочитали историю ИИ, много практиковались в программировании и разбирались в математике, то вы сможете пройти больше, чем вы думаете. Начните медленно, посмотрите, насколько вы понимаете. Перечитайте, а затем найдите каждую тему, с которой вы не знакомы. Вот так растет знание.
  9. Обратитесь к авторам статей, которые действительно вас интересуют, с вопросами, ответ на которые вы не можете найти в Интернете. Попытайтесь развить свою собственную имплиментацию.
  10. Найдите пробелы и ограничения этих алгоритмов. Что они не могут сделать? Почему они не могут это сделать? Как бы вы их исправить, чтобы они могли? Если у вас есть ответ на последний вопрос, попробуйте изменить его и посмотреть, исправили ли вы его. Если так, то поздравляю! Вы только что запрограммировали новый алгоритм ИИ! Обратитесь к авторам статьи и покажите им. Или найди профессора университета и спроси их об этом. Или даже кто-то в промышленности. Вы хотите поделиться тем, что вы создали.
  11. Повторите большинство этих шагов, постоянно опираясь на то, что вы знаете. Продолжайте учиться программированию. Продолжай учить математику. Продолжайте учиться нейробиологии. Продолжайте исследовать ИИ. Продолжайте читать документы. Продолжайте реализовывать алгоритмы. Продолжай искать то, чего не знаешь. Прежде чем вы это знаете ... вы, возможно, только что разработали единственное число!

Я уверен, что что-то пропустил, кто-то может указать это в комментариях или другом ответе. Не стесняйтесь сообщать мне любые другие вопросы, которые могут у вас возникнуть.

Счастливого обучения!

| |



Онлайн-курс
«Машинное обучение для людей»
Один из самых трендовых курсов в сфере Цифровой экономики.