absolutní začátečníci (přibližně 20 týdnů)

přiznám se — před provedením tohoto doporučení jsem musel přemýšlet opravdu tvrdě a dělám to s plným vědomím, jak cenné budou příští 20 týdny pro absolutního začátečníka. Pevný základ je nezbytný k zajištění dlouhověkosti ve vašich dovednostech a úspěchu při prosazování strojového učení(a jít dál). Vědět, že nejste spokojeni s matematikou (a může to být spousta důvodů-špatní učitelé atd.) nebo programování znamená, že budete muset vyhrnout rukávy a provést náležitou péči. Vyzvěte se, abyste se pustili do tvrdé práce a vyjdete silní.

velká část tohoto doporučení bude vyžadovat, abyste se zaregistrovali na Khan Academy (nebojte se, že je to zcela zdarma a mnohem zábavnější). Mám postgraduální titul v oboru informatiky, který mě vyžadoval, abych dělal složitou matematiku. Z celého srdce mohu říci, že Khan Academy mi dala větší důvěru v matematiku než všichni moji učitelé dohromady v celé mé akademické kariéře.

algoritmy – 1 týden, zdarma

začneme algoritmy, a to by mělo jít docela rychle. Dobré porozumění algoritmům a malá odbornost vám mohou pomoci rychle vyzvednout dovednosti a dokonce zvládnout algoritmy hlubokého učení. Nedávný úspěch v oblasti AI připisuje jedna část lepším tréninkovým algoritmům. Proto začíná být téměř rozhodující.

Python základy na Mimo – 5 hodin, zdarma pro první 3 dny, $ 39 po 20% slevový kupón, který vám zašlou po zkušební době

miluji toto doporučení. Mimo je skvělá aplikace, pokud se chcete naučit programovat v Pythonu. Po dlouhém spícím období bez kódování jsem znovu rozdmýchal svou lásku k psaní kódu prostřednictvím Mimo. Použijte jej v metru nebo v Uberu, můžete se rychle dostat z toho, že sotva víte, jak kódovat, až po psaní skvělých aplikací. Aplikace navrhuje 4,5 hodiny, dokud nedokončíte základní koncepty, a to může být opravdu vše, co potřebujete, abyste mohli začít se strojovým učením.

Algebra-10 týdnů, zdarma

to není něco, co můžete ignorovat. Dobré pochopení lineární algebry je nezbytné pro strojové učení. Můžete self-tempo této části na základě toho, jak sebevědomý dostanete. Bezpochyby bych doporučil dokončit celý kurz a vyhrát všechny ty skvělé odznaky na Khan Academy.

Statistika a pravděpodobnost — 10 týdnů, zdarma

nakonec budete potřebovat pevnou základnu ve statistikách a pravděpodobnosti. Koneckonců, budování obecné inteligence do stroje je o schopnosti předvídat pravděpodobnost nebo pravděpodobnost věcí.

pokud

úspěšně jste dokončili tuto fázi algoritmů, základů Pythonu, algebry a statistik a pravděpodobnosti, dejte si obrovský potlesk. To nemohlo být snadné, ale buďte si jisti, že to bude úplně stát za to. Nyní jste „pozitivní začátečník“. Není to špatné, za pouhých 20 týdnů jste přešli z „absolutního začátečníka“ na „pozitivního začátečníka“. Nemáte nic jiného než svou vášeň a odhodlání poděkovat. Pokračujte do sekce „pozitivní začátečník“.

pokud

chtěli byste opravdu dostat své základy správně, abyste mohli dorazit na Koloseum AI jako gladiátor, proveďte sekci Pro níže.

Python (Hard Way) – vlastní tempo, zdarma

relativní začátečníci (přibližně 3 měsíce)

nejlepší místo pro „relativní začátečník“ začít je tréninkem s průkopníkem-Andrew Ng. Andrewův kurz na Coursera trvá přibližně 11 týdny na dokončení a je vysoce doporučován lidmi, kteří ho vzali. Můžete dokonce získat certifikát Coursera do konce kurzu za $ 79, pokud byste chtěli dát dohromady ty AI kredity.

kurz strojového učení Andrewa Ng na Coursera-zdarma, 79 $za certifikát od Coursera připsaný Stanford Online

předpoklady pro tento kurz:

• znalost základních principů a dovedností informatiky na úrovni dostatečné k napsání rozumně netriviálního počítačového programu.
• znalost základní teorie pravděpodobnosti.
• znalost základní lineární algebry.

pokud

v daném okamžiku máte pocit, že to, co Andrew učí, je příliš složité, může být vhodný čas přehodnotit, kde jste na křivce učení. Andrew vede tento kurz s předpokladem, že splníte všechny předpoklady. I já jsem se občas musel ohlížet na Khanovu Akademii, abych si vzpomněl na zapomenuté pojmy v matematice. Pokud je to něco, co vám vyhovuje, jít tam a zpět, a jsou ochotni vynaložit toto úsilí, pak jděte na to.

pokud

jste dokončili tuto část, pokračujte do sekce „pozitivní začátečník“ níže. Poznámka: níže uvedená část by vám měla trvat mnohem méně času na dokončení, protože jste již měli skvělý start.

pozitivní začátečníci (přibližně 4 měsíce)

Gratulujeme! Jste připraveni stát se mistrem Jedi v umělé inteligenci. Kurz „Úvod do umělé inteligence“ o Udacity vede Sebastian Thrun (bývalý generální ředitel a spoluzakladatel Udacity, bývalý kolega Google, Stanfordský profesor informatiky) a Peter Norwig (ředitel výzkumu ve společnosti Google). Budete trénovat s nejlepšími, prostřednictvím jedinečného interaktivního video zážitku na Udacity. Jedná se o kurz sestavený společností Google (zcela zdarma) a přestože se může zdát, že byl proveden v 90. letech, vše, co učí, je velmi relevantní a dává vám dobré pochopení umělé inteligence obecně. Dokonce se dotýkají některých základních témat, jak postupujete, jako je teorie her, počítačové vidění, robotika, a zpracování přirozeného jazyka. Vyjdete se učit mnohem víc,než jste si mysleli.

Úvod do umělé inteligence bez

Udělejte si chvilku a Poblahopřejte si ke všemu, čeho jste doposud dosáhli. Pokud jste přešli mezi třemi fázemi a úspěšně dokončili kurz na Udacity, zasloužíte si přestávku. To muselo být hodně tvrdé práce, ale jsem si jistý, že to bylo zábavné a vzrušující po celou dobu.

doporučené čtení světla:

řekněte mi, jak jste to udělali, vaše zkušenosti s učením a pokud existuje něco, co byste o tomto procesu učení změnili. Bylo by nesmírně užitečné pro ostatní, kteří začínají s AI a ml. Neváhejte a zastřelte mi poznámku a prosím, dejte tento příspěvek velký jako.

vše nejlepší,

Suff

P. S. Spojte se se mnou na LinkedIn nebo Sledujte mě na Twitteru