Вы уже посетили несколько обучающих бесплатных курсов по теме своих увлечений или работы (далеко не все работодатели тратят свои деньги на обучение сотрудников, приходится "быстренько, сама, сама").
План их, без исключения, таков: в первой части восхваляется финансовый успешный успех самого ведущего-организатора.
Во второй части - показ и рассказ о том, как ведущий, он же организатор, шикарно ест, пьет; где роскошно и часто отдыхает.
Третья часть - очень обзорно несколько фраз по теме. Как правило, эти несколько фраз загружены профессиональными жаргонизмами так, что у слушателя создается впечатление дремучей отсталости и общей тупости.
После чего следует типичная фраза: "А об этом мы поговорим на моем не имеющим аналогов беспрецедентном эксклюзивном курсе ...(чего-то там)".
Как вы уже поняли, все "бесплатные" обучающие курсы, интенсивы и прочая "важная важность" создается для того, чтобы заманить вас на основные курсы, как правило дорогостоящие и по своему плану обучения достаточно простые. Вам это даст только обзор темы, но с раздуванием важности своего курса до небес.
Предлагаю простой, но действенный (БЕСПЛАТНЫЙ!!!) план изучения работы с ИИ. Не могу предугадать, до каких высот в изучении ИИ таким образом можно дойти. Но первые (и средние) шаги будут успешны.
Вы ПРОСТО задаете вопросы самой ИИ. Например (пример с нейросетью Яндекса):
Задаем вопрос: План изучения работы с нейросетями.
Ответ включает в себя источники и основной ответ, сформированный на базе этих источников.
Это источники информации, расположены они в верхней части страницы; по ним можно перейти и познакомиться с темой более подробно:
Источники:
1 Изучение нейросетей с нуля: шаг за шагом инструкция для новичков | Пикабу
club.dns-shop.ru
2 Как обучают нейросети? Отвечают AI-специалисты | Нейросети и AI | Блог | Клуб DNS
unisender.com
3 Лучшие курсы по работе с нейросетями
skillbox.ru
4 Курс «Нейросети: практический курс»: обучение на специалиста по нейросетям и ИИ онлайн — Skillbox
smmplanner.com
5 Лучшие курсы по нейросетям – подборка и сравнение
Содержимое ответа:
План изучения работы с нейросетями может включать следующие шаги:
Изучение основ. Важно понимать основные концепции машинного обучения, а также базовые термины, такие как нейрон, веса, функция активации. 1
Выбор языка программирования. Для изучения нейросетей обычно используют Python, так как он обладает множеством библиотек для работы с нейросетями. 1
Изучение библиотек для работы с нейросетями. Рекомендуется начать с изучения TensorFlow или PyTorch, так как это две самые популярные библиотеки в сфере нейронных сетей. 1
Изучение типов нейросетей. Существует множество типов нейросетей, такие как перцептрон, сверточные нейронные сети, рекуррентные нейронные сети и т.д.. Рекомендуется начать с изучения перцептрона, так как это самый простой тип нейросети. 1
Практическое применение. Начните с простых задач, таких как классификация изображений или предсказание временных рядов, и постепенно переходите к более сложным задачам. 1
Также можно пройти специальные курсы по работе с нейросетями, например, на сайтах:
skillbox.ru; 4
smmplanner.com; 5
unisender.com. 3
Формируем еще один запрос, немного отличающийся. Как увидим дальше, ответ тоже несколько изменился.
Что выдала нейросеть Яндекса на запрос "План изучения работы с ИИ":
5 источников:
1 Как подступиться к изучению искусственного интеллекта | GeekBrains | Дзен
tproger.ru
2 Искусственный интеллект: как и где изучать — отвечают эксперты
hackr.io
3 How to learn Artificial Intelligence as a Beginner in 2024?
computerra.ru
4 Дорожная карта по изучению ИИ в 2024 году | Компьютерра
vc.ru
5 17 бесплатные курсы по искусственному интеллекту — Разработка на vc.ru
Содержимое ответа:
План изучения работы с ИИ может включать следующие шаги:
Освоение базовых разделов математики. Линейная алгебра и теория вероятности — обязательный минимум для искусственного интеллекта. 2
Изучение проблематики вопроса. Существует множество учебной и специальной литературы по теме ИИ. Полезную литературу можно найти, например, в общедоступной цифровой библиотеке arxiv.org. 2
Изучение основ языка программирования. 3 Рекомендуется знать как минимум Python, Java и любой функциональный язык. Нелишним будет опыт работы с различными базами данных и распределёнными системами. 2
Изучение категорий алгоритмов машинного обучения. Контролируемое обучение, неконтролируемое обучение, обучение в ансамбле и обучение с подкреплением. 3
Изучение других областей искусственного интеллекта. К ним относятся распознавание объектов, робототехника, обработка речи, экспертные системы, обработка естественного языка. 3
Участие в соревнованиях по машинному обучению. 3 Можно изучить решения победителей на платформах Bitgrit и Kaggle. 4
Для обучения также доступны различные курсы на платформах MOOC. Например, на Coursera, edX, Udacity, Udemy. Некоторые ведущие организации имеют собственные программы подготовки в области ИИ. 2
Ответ сформирован YandexGPT на основе текстов выбранных сайтов. В нём могут быть неточности.
Как видим, при небольшом изменении поискового запроса меняется и ответ. Можно следовать предложенным программам, а можно последовательно уточнять непонятное и узнавать неизвестное. Нейросеть сама будет помогать вам в обучении.
Так Вы поймете общие принципы, усвоите понятия, определите, насколько именно Вам следует углубляться в эту тему. Может быть, этого уровня будет достаточно. Чувствуете необходимость углубиться в эту область профессионально?
Можно пройти обучение за серьезные деньги, но сделать это разбираясь, что конкретно и в каком объеме Вам нужно.
Есть несколько курсов на платформе Stepik с очень щадящей оплатой, примерно от 800 рублей до 3-4 тысяч. Но они тоже обзорные с разной глубиной погружения в тему.
Помогла статья? Буду рада отзывам, подпискам, лайкам.
