Найти в Дзене
math&code

Часть 1. Нет личной жизни! Учимся ботать 100 часов.

Доброго!

Коротко о себе и о цели.

  • 17 лет, 2 курс колледжа.
  • Решил уйти после 9го.. потому что не ищу легких путей.
  • Перепробовал все языки программирования и пару интересных областей. Нашел для себя Golang и Python.
  • С математикой в нормальных отношениях.
  • В теме с IT уже 3 года.

Что о цели, наверное для начала надо остановиться и подумать - куда движется научный прогресс и что я, как обычный студент могу сделать? Сфера информационных технологий развивается и сейчас можно увидеть основную область развития и понять что 20 век - золотой век искусственного интеллекта.

«Машинное обучение – это ключевой, революционный способ переосмысления всего, что мы делаем», – генеральный директор компании Google Сундар Пичаи.

Смотря в свой гитхаб и посчитав свои заслуги перед школой, я решил выбрать Data Science.

Посмотрев всеми известную картинку с треугольниками и почитав десятки статей на хабре и подобных форумах - понял что душа ближе к ML инженеру и Ресерчеру. Пораскинув мозгами и найдя классные источники:..

  1. Карта с четким путем и красивыми стрелочками:
AI Roadmap
  • Цель к которой я иду - ШАД:
Школа анализа данных
  • Рекомендации самого ШАДа с крутым списком литературы:

https://academy.yandex.ru/static/files/shad_program.pdf

  • Прекрасный канал по нейронным сетям и машинному обучению:

https://www.youtube.com/channel/UClJzWfGWuGJL2t-3dYKcHTA

  • Лекции Константина Воронцова по ML:

https://www.youtube.com/playlist?list=PLJOzdkh8T5krxc4HsHbB8g8f0hu7973fK

  • Канал милой девушки и умного парня:

https://www.youtube.com/c/miracl6

https://www.youtube.com/c/DataScienceGuy

  • И пару статеек на Хабре:
8 лекций, которые помогут разобраться в машинном обучении и нейросетях
Как постичь машинное обучение, если ты не великий математик
Дорожная карта математических дисциплин для машинного обучения, часть 1

...я решил приняться за изучение.

На этом все, буду стараться писать отчеты и делится мыслями :)

И как говорил Линдон Джонсон

- Ты ничему не учишься, пока болтаешь.

Всем до новых встреч!