początkujący absolutni (około 20 tygodni)

przyznam się-przed wydaniem tej rekomendacji musiałem się mocno zastanowić i w pełni wiem, jak cenne będą następne 20 tygodni dla początkującego. Silne podstawy są niezbędne, aby zapewnić długowieczność Twoich umiejętności i sukces w realizacji uczenia maszynowego (i wykraczać poza to). Wiedząc, że nie czujesz się komfortowo z matematyką (i może być wiele powodów — źli nauczyciele itp.) lub programowaniem, będziesz musiał zakasać rękawy i dołożyć należytej staranności. Podejmij wyzwanie, aby włożyć ciężką pracę, a wyjdziesz silny.

duża część tej rekomendacji wymaga zarejestrowania się na Khan Academy (nie martw się, jest całkowicie darmowa i dużo więcej zabawy). Mam dyplom inżyniera informatyki, który wymagał ode mnie skomplikowanej matematyki. Mogę z całego serca powiedzieć, że Khan Academy dała mi więcej pewności siebie w matematyce niż wszyscy moi nauczyciele razem wzięci w całej mojej karierze akademickiej.

algorytmy-1 tydzień, za darmo

zaczynamy od algorytmów, a to powinno pójść dość szybko. Dobre zrozumienie algorytmów i odrobina biegłości może pomóc w szybkim podniesieniu umiejętności,a nawet opanowaniu algorytmów głębokiego uczenia się. Niedawny sukces w dziedzinie sztucznej inteligencji przypisuje się jednej części lepszym algorytmom treningowym. Dlatego rozpoczęcie tutaj staje się niemal kluczowe.

podstawy Pythona na Mimo-5 godzin, za darmo przez pierwsze 3 dni, $39 po kuponie rabatowym 20%, który wyślą ci po okresie próbnym

uwielbiam tę rekomendację. Mimo to świetna aplikacja, jeśli chcesz nauczyć się programować w Pythonie. Po długim uśpionym okresie braku kodowania ponownie rozbudziłem moją miłość do pisania kodu przez Mimo. Używaj go w metrze lub w Uberze, możesz szybko uzyskać od ledwo wiedząc, jak kodować do pisania fajnych aplikacji. Aplikacja sugeruje 4,5 godziny do ukończenia podstawowych koncepcji i to może być wszystko, czego potrzebujesz, aby rozpocząć uczenie maszynowe.

Algebra — 10 tygodni, za darmo

to nie jest coś, co można zignorować. Dobre zrozumienie algebry liniowej jest niezbędne do uczenia maszynowego. Możesz samodzielnie śledzić tę sekcję w oparciu o to, jak pewny siebie jesteś. Bez wątpienia polecam ukończenie całego kursu i zdobycie tych wszystkich fajnych odznak na Khan Academy.

Statystyka i prawdopodobieństwo — 10 tygodni, za darmo

wreszcie, będziesz potrzebował solidnej podstawy w statystyce i prawdopodobieństwie. W końcu budowanie ogólnej inteligencji w maszynie polega na zdolności przewidywania prawdopodobieństwa lub wiarygodności rzeczy.

jeśli

pomyślnie ukończyłeś ten etap algorytmów, podstaw Pythona, algebry oraz statystyki i prawdopodobieństwa, daj sobie ogromne brawa. To nie mogło być łatwe, ale bądźcie pewni,że będzie tego warte. Jesteś teraz „pozytywnym początkującym”. Nieźle eh, przeszedłeś z „początkującego absolutnego” na „początkującego pozytywnego” w zaledwie 20 tygodni. Masz tylko swoją pasję i poświęcenie do podziękowania. Przejdź do sekcji „pozytywny początkujący”.

jeśli

chcesz naprawdę dobrze opanować podstawy, abyś mógł dotrzeć do Koloseum sztucznej inteligencji jak gladiator, wykonaj sekcję Pro poniżej.

Python (the Hard Way) — samodzielne Tempo, wolny

Względni początkujący (około 3 miesiące)

najlepszym miejscem na rozpoczęcie „względnego początkującego” jest trening z pionierem-Andrew Ng. Kurs Andrew na Coursera trwa około 11 tygodni i jest wysoce zalecany przez osoby, które go wzięły. Możesz nawet uzyskać certyfikat Coursera pod koniec kursu za $ 79, jeśli chcesz zebrać te kredyty AI.

Andrew Ng ’ S Machine Learning Course on Coursera-bezpłatny, $79 za certyfikat Coursera przyznany przez Stanford Online

warunki wstępne tego kursu:

• znajomość podstawowych zasad i umiejętności informatycznych, na poziomie wystarczającym do napisania w miarę nietrywialnego programu komputerowego.
• znajomość podstawowej teorii prawdopodobieństwa.
• znajomość podstaw algebry liniowej.

jeśli

w dowolnym momencie czujesz, że to, czego uczy Andrew, jest zbyt skomplikowane, może to być dobry moment na przemyślenie tego, gdzie jesteś na krzywej uczenia się. Andrew prowadzi ten kurs z założeniem, że spełniasz wszystkie warunki wstępne. Ja też od czasu do czasu spoglądałam na Khan Academy, by przypomnieć sobie zapomniane pojęcia z matematyki. Jeśli jest to coś, co czujesz się komfortowo robiąc, chodząc tam iz powrotem, i jesteś gotów podjąć ten wysiłek, to zrób to.

jeśli

ukończyłeś tę sekcję przejdź do sekcji „pozytywny początkujący” poniżej. Uwaga: sekcja poniżej powinna zająć ci dużo mniej czasu, biorąc pod uwagę, że masz już świetny start.

pozytywni początkujący (około 4 miesięcy)

Gratulacje! Jesteś gotowy, aby zostać mistrzem Jedi w sztucznej inteligencji. Kurs „Wprowadzenie do sztucznej inteligencji” na temat Udacity jest prowadzony przez Sebastiana Thruna (ex-CEO i współzałożyciel Udacity, ex-Google Fellow, profesor informatyki w Stanford) i Petera Norwiga (Dyrektor ds. badań w Google). Będziesz trenować z najlepszymi, dzięki unikalnemu interaktywnemu doświadczeniu wideo na Udacity. Jest to kurs opracowany przez Google (całkowicie za darmo) i chociaż może się wydawać, że został przeprowadzony w latach 90.wszystko, czego uczą, jest bardzo istotne i daje dobre zrozumienie Sztucznej Inteligencji w ogóle. W miarę postępów poruszają nawet niektóre istotne tematy, takie jak teoria gier, wizja komputerowa, Robotyka i przetwarzanie języka naturalnego. Dowiesz się więcej, niż myślałeś.

Wprowadzenie do sztucznej inteligencji — free

poświęć chwilę, aby pogratulować sobie wszystkiego, co osiągnąłeś do tej pory. Jeśli przeszedłeś między trzema etapami i pomyślnie ukończyłeś kurs Na Udacity, zasługujesz na przerwę. To musiało być dużo ciężkiej pracy, ale jestem pewien, że to było zabawne i ekscytujące przez cały czas.

zalecana lekka lektura:

powiedz mi, jak ci poszło, jak się uczyłeś i czy jest coś, co chciałbyś zmienić w tym procesie uczenia się. Byłoby to niezmiernie pomocne dla innych zaczynających od AI I ML. Zapraszam do strzelać do mnie notatkę i proszę dać ten post duży jak.

Wszystkiego najlepszego,

Suff

P. S. Połącz się ze mną na LinkedIn lub Śledź mnie na Twitterze