AI: Штучний Інтелект, ML: Машинне Навчання, DL: Глибинне Навчання
Дорожня карта від Anantixia
“Розкрий майбутнє з Anantixia: де ШІ думає, ML навчається, а DL інновує!”
Крок 1: Побудова міцної основи
Розуміння ШІ, ML і DL починається з засвоєння їхніх основних концепцій і розуміння того, чим вони відрізняються:
-
ШІ (AI): Створення систем, що імітують людський інтелект.
-
ML: Підмножина ШІ, що використовує алгоритми для вивчення шаблонів з даних.
-
DL: Підмножина ML, що використовує нейронні мережі для обробки великих наборів даних та складних шаблонів.
Ресурси для початківців
• Книги:
o Штучний інтелект: посібник із розумних систем Майкла Негневіцького
o Машинне навчання за допомогою Python Себастьяна Рашки
o Глибинне навчання Іана Ґудфеллоу
• Плейлисти на YouTube:
o AI for Everyone Ендрю Нга
o AI Tutorials від Simplilearn
o StatQuest with Josh Starmer (ML)
• Онлайн курси:
o Coursera: AI for Everyone від Ендрю Нга
o Fast.ai — Практичне глибинне навчання
Крок 2: Розвиток практичних навичок
Отримуйте практичний досвід, працюючи над проектами. Починайте з малих проектів і поступово переходьте до більш складних тем.
Інструменти та платформи
• Бібліотеки Python: TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, Keras, NumPy, Pandas, Matplotlib
• Платформи: Kaggle, Google Colab, AWS Sagemaker
• Книги для практики:
o Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow Ореліна Жерона
Інтерактивне навчання
• Змагання на Kaggle
• Google AI Experiments
• OpenAI Gym для навчання з підкріпленням
Крок 3: Поглиблене навчання (занурення в DL)
Глибинне навчання потребує хорошого розуміння нейронних мереж, технік оптимізації та обчислювальних ресурсів великого масштабу.
Поглиблені ресурси
• Книги:
o Neural Networks and Deep Learning Майкла Нільсена
o Deep Learning for Computer Vision Раджалінгаппи Шанмугамані
• Курси:
o Deep Learning Specialization від Ендрю Нга
o MIT 6.S191: Вступ до глибинного навчання
Крок 4: Залишайтеся в курсі новинок
ШІ/ML/DL — це швидко розвивається галузь. Слідкуйте за останніми трендами та дослідженнями.
Соціальні мережі та вебсайти
• Twitter акаунти для слідкування:
o Ендрю Нг
o Ян Лекун
o Франсуа Шолле
• Вебсайти та блоги:
o Towards Data Science (Medium)
o Papers with Code
o Distill
Крок 5: Працюйте над реальними проектами
1. Проекти ШІ:
a. Розробка чатбота (використання OpenAI GPT або Dialogflow).
b. ШІ для розпізнавання зображень (TensorFlow + OpenCV).
2. Проекти ML:
a. Прогнозування (наприклад, прогнозування цін на нерухомість).
b. Системи рекомендацій (наприклад, рекомендації фільмів).
3. Проекти DL:
a. GAN (генеративні змагальні мережі) для створення зображень.
b. Глибинне навчання з підкріпленням для розробки ботів для ігор.
Приклад з реального життя
• Використання Google TensorFlow для прогнозування тенденцій на фондовому ринку, використовуючи історичні дані.
• Створення чатбота за допомогою Hugging Face Transformers.
• Розгортання програми для комп'ютерного зору для виявлення об'єктів за допомогою YOLOv5.
Крок 6: Приєднуйтесь до спільнот
Спілкуйтесь у спільнотах, ставте питання, діліться ідеями та навчайтеся від інших.
• Reddit: r/MachineLearning
• AI Stack Exchange
• Канали Discord: ШІ та ML ентузіасти
Щоденний план навчання
-
1–2 години: Вивчення нової концепції (через книги або відео).
-
1 година: Практика програмування (реплікація прикладів або розв'язання задач на Kaggle).
-
30 хвилин: Читання блогів або досліджень про ШІ/ML/DL.
-
Щотижня: Ділитися прогресом або проектами в онлайн-форумах (LinkedIn, GitHub).
Перекладено з: AI: Artificial Intelligence, ML: Machine Learning, DL: Deep Learning Roadmap By Anantixia