Absolute Anfänger (ungefähr 20 Wochen)

Ich muss gestehen – ich musste wirklich hart nachdenken, bevor ich diese Empfehlung abgab, und ich mache es voll und ganz, wie wertvoll die nächsten 20 Wochen für einen absoluten Anfänger sein werden. Eine starke Grundlage ist notwendig, um Langlebigkeit in Ihren Fähigkeiten und Erfolg bei der Verfolgung von maschinellem Lernen zu gewährleisten (und darüber hinaus zu gehen). Wenn Sie wissen, dass Sie sich mit Mathematik nicht wohl fühlen (und es könnte viele Gründe dafür geben — schlechte Lehrer etc.) oder Programmieren, müssen Sie die Ärmel hochkrempeln und die Due Diligence durchführen. Fordern Sie sich selbst heraus, harte Arbeit zu leisten, und Sie werden stark herauskommen.

Ein großer Teil dieser Empfehlung erfordert, dass Sie sich bei Khan Academy anmelden (keine Sorge, es ist völlig kostenlos und macht viel mehr Spaß). Ich habe einen Abschluss in Informatik, was mich dazu veranlasste, komplexe Mathematik zu machen. Ich kann von ganzem Herzen sagen, dass die Khan Academy mir mehr Selbstvertrauen für Mathematik gegeben hat als alle meine Lehrer zusammen in meiner gesamten akademischen Karriere.

Algorithmen – 1 Woche, kostenlos

Wir beginnen mit Algorithmen, und das sollte ziemlich schnell gehen. Ein gutes Verständnis von Algorithmen und ein wenig Kenntnisse können Ihnen helfen, die Fähigkeiten schnell zu erlernen und sogar Deep-Learning-Algorithmen auf der ganzen Linie zu beherrschen. Der jüngste Erfolg auf dem Gebiet der KI wird zum einen besseren Trainingsalgorithmen zugeschrieben. Deshalb wird der Start hier fast entscheidend.

Python-Grundlagen auf Mimo – 5 Stunden, kostenlos für die ersten 3 Tage, 39 USD nach einem Rabattgutschein von 20%, den sie Ihnen nach der Testphase senden

Ich liebe diese Empfehlung. Mimo ist eine großartige App, wenn Sie lernen möchten, wie man in Python programmiert. Nach einer langen Ruhephase ohne Codierung habe ich meine Liebe zum Schreiben von Code über Mimo neu entfacht. Verwenden Sie es in der U-Bahn oder in einem Uber, können Sie schnell von kaum zu wissen, wie man Code zu schreiben coole Apps. Die App schlägt 4,5 Stunden vor, bis Sie mit den Kernkonzepten fertig sind, und das ist möglicherweise alles, was Sie brauchen, um mit dem maschinellen Lernen zu beginnen.

Algebra – 10 Wochen, kostenlos

Dies können Sie NICHT ignorieren. Ein gutes Verständnis der linearen Algebra ist für das maschinelle Lernen notwendig. Sie können diesen Abschnitt selbst Tempo basierend darauf, wie sicher Sie bekommen. Ohne Zweifel würde ich empfehlen, den gesamten Kurs zu absolvieren und all diese coolen Abzeichen an der Khan Academy zu gewinnen.

Statistik und Wahrscheinlichkeit – 10 Wochen, kostenlos

Schließlich benötigen Sie eine solide Grundlage in Statistik und Wahrscheinlichkeit. Schließlich geht es beim Aufbau allgemeiner Intelligenz in einer Maschine darum, die Wahrscheinlichkeit oder Wahrscheinlichkeit von Dingen vorhersagen zu können.

WENN

Sie diese Phase der Algorithmen, Python-Grundlagen, Algebra sowie Statistik und Wahrscheinlichkeit erfolgreich abgeschlossen haben, erhalten Sie viel APPLAUS. Das hätte nicht einfach sein können, aber seien Sie versichert, es wird sich lohnen. Sie sind jetzt ein ‚positiver Anfänger‘. Nicht schlecht eh, Sie haben von einem ‚absoluten Anfänger‘ zu einem ‚positiven Anfänger‘ in nur gegangen 20 Wochen. Sie haben nichts als Ihre Leidenschaft und Hingabe zu danken. Fahren Sie mit dem Abschnitt ‚Positive Beginner‘ fort.

WENN

Sie wirklich Ihre Grundlagen richtig machen möchten, damit Sie wie ein Gladiator im Kolosseum der KI ankommen können, machen Sie den Pro-Abschnitt unten.

Python (The Hard Way) — Self paced, free

Relative Anfänger (ungefähr 3 Monate)

Der beste Ort für einen ‚relativen Anfänger‘ ist das Training mit einem Pionier — Andrew Ng. Andrews Kurs auf Coursera dauert ungefähr 11 Wochen und wird von den Leuten, die ihn besucht haben, dringend empfohlen. Sie können sogar ein Coursera-Zertifikat bis zum Ende des Kurses für $ 79 erhalten, wenn Sie diese AI-Credits sammeln möchten.

Andrew Ngs Machine Learning-Kurs auf Coursera – kostenlos, $ 79 für ein Zertifikat von Coursera, das von Stanford Online gutgeschrieben wurde

Voraussetzungen für diesen Kurs:

• Kenntnisse über grundlegende Informatikprinzipien und -fähigkeiten auf einem Niveau, das ausreicht, um ein einigermaßen nicht triviales Computerprogramm zu schreiben.
• Vertrautheit mit der grundlegenden Wahrscheinlichkeitstheorie.
• Vertrautheit mit der grundlegenden linearen Algebra.

WENN Sie

Zu einem bestimmten Zeitpunkt das Gefühl haben, dass das, was Andrew lehrt, zu komplex ist, ist dies möglicherweise ein guter Zeitpunkt, um zu überdenken, wo Sie sich auf der Lernkurve befinden. Andrew führt diesen Kurs mit der Annahme durch, dass Sie alle Voraussetzungen erfüllen. Auch ich musste gelegentlich auf die Khan Academy zurückblicken, um mich an vergessene Konzepte in Mathematik zu erinnern. Wenn Sie sich dabei wohl fühlen, hin und her gehen und bereit sind, diese Anstrengung zu unternehmen, dann machen Sie es.

WENN

Sie diesen Abschnitt abgeschlossen haben, fahren Sie mit dem Abschnitt ‚Positive Beginner‘ fort. Hinweis: Der folgende Abschnitt sollte viel weniger Zeit in Anspruch nehmen, da Sie bereits einen guten Start hatten.

Positive Anfänger (ca. 4 Monate)

Herzlichen Glückwunsch! Sie sind bereit, ein Jedi-Meister in künstlicher Intelligenz zu werden. Der Kurs ‚Introduction to Artificial Intelligence‘ auf Udacity wird von Sebastian Thrun (Ex-CEO und Mitbegründer von Udacity, Ex-Google Fellow, Stanford Computer Science Professor) und Peter Norwig (Director of Research bei Google) durchgeführt. Du trainierst mit den Besten durch ein einzigartiges interaktives Videoerlebnis auf Udacity. Dies ist ein Kurs zusammengestellt von Google (absolut kostenlos) und während es scheinen mag, wie es in den 90er Jahren alles, was sie lehren durchgeführt wurde, ist sehr relevant und gibt Ihnen ein gutes Verständnis der künstlichen Intelligenz im Allgemeinen. Sie berühren sogar auf einige wesentliche Themen, wie Sie Fortschritte wie Spieltheorie, Computer Vision, Robotik und Verarbeitung natürlicher Sprache. Sie werden viel mehr lernen, als Sie dachten.

Einführung in die künstliche Intelligenz – kostenlos

Nehmen Sie sich einen Moment Zeit, um sich zu allem zu gratulieren, was Sie bisher erreicht haben. Wenn Sie zwischen den drei Phasen gewechselt sind und den Kurs auf Udacity erfolgreich abgeschlossen haben, verdienen Sie eine Pause. Das muss eine Menge harter Arbeit gewesen sein, aber ich bin sicher, es hat Spaß gemacht und war durchweg aufregend.

Empfohlene leichte Lektüre:

Sagen Sie mir, wie Sie es gemacht haben, Ihre Lernerfahrung und ob Sie etwas an diesem Lernprozess ändern würden. Es wäre immens hilfreich für andere, die mit AI und ML beginnen. Fühlen Sie sich frei, mir eine Notiz zu schießen und bitte geben Sie diesem Beitrag ein GROßES LIKE.

Alles Gute,

Suff

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