Хочу изучать искусственный интеллект

Стадия 1. Разочарование

7. Фэйфэй Ли (Fei Fei Li), директор Стэнфордской лаборатории искусственного интеллекта и главный специалист Google по ИИ и машинному обучению. Ей принадлежит высказывание: «Искусственный интеллект станет движущей силой четвёртой промышленной революции». Сейчас Фэйфэй Ли руководит командой ИИ в Twitter.

Комплексную методику используют в крупных проектах, поскольку требуется широкая и неоднородная база данных. Обучающая часть используется для получения базовых навыков, тестовая — для оценки качества и работоспособности, валидационная — для настройки гиперпараметров

Единственное возможное неудобство этого курса – профессор Ын предлагает изучать машинное обучение на OCTAVE aka MATLAB, но можно без труда найти адаптацию курса для Python (Python implementation). Профессор Ын подробно разбирает все основные алгоритмы, уровень сложности – для начинающих, курс на английском. Это может быть отличным стартом вашей карьеры в ИИ. Эндрю Ын также выпустил специализацию по глубокому обучению на той же Coursera, которая, помимо серьёзной теоретической части, содержит разбор самых интересных и обсуждаемых нейросетей:

8. Мартин Форд (Martin Ford) – футурист и визионер, автор книг «Роботы наступают. Развитие технологий и будущее без работы», «Технологии, которые изменят мир», «Архитекторы интеллекта: вся правда об искусственном интеллекте от его создателей». Названия говорят сами за себя, спойлерить не буду, книги достойны внимания.

2. Ян Гудфеллоу (Ian J. Goodfellow), исследователь МО, ранее работал в составе команды Google Brain, а сейчас отвечает за проекты машинного обучения в Apple Inc. В соавторстве с Йошуа Бенджио (Yoshua Bengio) написал книгу «Глубокое обучение» (“Deep Learning Book”), которая обязательна к прочтению, если вы всерьез интересуетесь ИИ. В принципе, если даже вы прочитаете только её, то будете вполне осведомлены.

Это распространенный язык для работы с ИИ и нейросетями. У популярности есть 2 причины: гибкость и простота изучения. Кроме того, у Python большое сообщество, поэтому в интернете можно найти готовые библиотеки и фреймворки, упрощающих реализацию ботов. Например, TensorFlow, PyTorch и Keras помогут создать сложные ML-модели ChatGPT и LLaMA.

Стадия 3. Развитие

Разработчики AI должны стремиться к созданию этичной технологии, которая сделает человеческую лучше, а не добавит новые трудности и угрозы, включая захват мира, о котором уже много лет пишут фантасты. Терминатором управляет совершенный ИИ, до которого, конечно, далеко, но когда-то полет на самолете казался фантастикой.

Этот язык программирования разработали для выполнения статистических вычислений и математического анализа, что делает R лучшим выбором для работы с ботми. У него большая коллекция библиотек для работы со статистикой (например, caret, mlr и другие), помогающих реализовать точные AI-модели. Хотя R сложнее Python, освоить данный язык не так трудно, как кажется. У него логичный синтаксис, в открытых источниках достаточно информации для изучения.

Если вы только начинаете осваивать область AI и создаете простых ботов, стоит на листке бумаги разобрать все возможные алгоритмы игры «Крестики-нолики» с полем 3 на 3. Она подходит для обучения, поскольку имеет крайне мало возможных действий. Новичкам нужно выяснить:

Во время обучения рекомендуется регулярно заниматься проверкой промежуточных результатов. В зависимости от качества материала качество работы AI может не только расти, но и падать. К примеру, недавно ChatGPT «отупел» в ходе общения с человеком, из-за чего потерял возможность правильно определять тип числа.

1. Эндрю Ын (Andrew Ng): профессор Стэнфордского университета, эксперт с мировым именем в области искусственного интеллекта и машинного обучения (МО) и один из основателей образовательной платформы Coursera. Сейчас он ведущий исследователь ИИ в Baidu. Эндрю Ын является автором знаменитого курса по машинному обучению, который вы прямо сейчас можете пройти на упомянутой платформе, как это уже сделали 4 миллиона энтузиастов ИИ:

Если надежды на создание собственного AI, который сможет приблизиться к уровню человека, не разбились о гору теоретической литературы, можно приступать к изучению языков. Есть 3 языка программирования, которые стали популярными в области искусственного разума:

Главный аспект создания искусственного интеллекта — разработка моделей и алгоритмов, которые способны самостоятельно обучаться с опорой на поступающие данные. ИИ постоянно находится в процессе совершенствования навыков и способностей, что позволяет сделать результаты работы лучше и подготовить систему к решению новых задач.

Когда технологическая основа готова, а основные алгоритмы прописаны и вручную протестированы, начинается длительный период тренировки. Чтобы сделать самостоятельный и универсальный интеллект, необходимо углубляться в изучение теории, а также хрестоматийных пособий, например: