Хочу изучать искусственный интеллект

Где изучать искусственный интеллект за границей?

Инженеры данных занимаются планированием, проектированием и разработкой сред больших данных в системах Hadoop и Spark. Это сложная, очень актуальная и перспективная профессия, которая требует высшего образования, знания программирования в C++, Java, Python и Scala, опыта интеллектуального анализа и визуализации данных.

Очередная статья цикла «ИИ 101» — практической направленности. Это статья-список, а вернее, несколько списков полезных ресурсов для тех, кто делает первые шаги в ИИ. Здесь прозвучат названия технологий и имена людей, которые должны быть вам знакомы, как своеобразный код «своего» в этой сфере, а также приводится примерный план действий по освоению этой захватывающей специальности

ML-инженер (Machine Learning Engineer) работают на стыке ИИ, разработки программного обеспечения и науки о данных. Они используют инструменты для работы с большими данными и платформы программирования для создания готовых к производству масштабируемых моделей обработки данных, способных обрабатывать терабайты данных в режиме реального времени.

Технологии искусственного интеллекта быстро развиваются, поэтому способность быстро учиться и усваивать новые знания является одним из важных качеств, которые помогут вам добиться успеха в этой области. Даже опытные исследователи и инженеры должны постоянно совершенствовать свои навыки, чтобы идти в ногу с новыми технологиями. Для каждого работодателя ваша готовность быстро учиться и меняться будет важным плюсом.

Слышали такие фразы, а может, и сами их говорили? По моим наблюдениям, это самые частые высказывания людей, которые хотели бы заниматься ИИ, но не знают, как к нему подступиться. Так что сегодня – AI Developer Roadmap, или Путь ИИшника (ИИшницы?)! Действительно, встречаются две крайности: одни считают, что забытый или невыученный матан – это непреодолимый барьер для освоения ИИ, другие думают, что достаточно использовать готовые методы «из коробки» («какая разница, что там происходит, главное – результат, оставим подробности учёным»). Оба эти подхода контрпродуктивны и помешают вам достичь цели – освоить современные технологии ИИ хотя бы на уровне осведомленного любителя. Конечно, можно найти в Интернете туториал и воспроизвести его на своей машине, ваша сеть обучится, и вы получите результат. Но, не разобравшись, как работает алгоритм, вы не сможете потом творчески использовать его для своих задач. С другой стороны, если вы думаете, что без нескольких лет подробного изучения вузовской математики вы в ИИ ничего не поймете, это тоже заблуждение. В любой сфере профессиональной деятельности есть свои prerequisites – фундамент, необходимые знания, на которых строится дальнейшая работа, ИИ здесь не исключение. Автор этой статьи тоже методом проб и ошибок начинал этот путь с самого подножия горы (и всё ещё учится), в порыве максимализма пытаясь «объять необъятное», а теперь постарается сделать вашу дорогу короче и легче. Итак, без чего никак нельзя обойтись:

Неподдельное любопытство, интерес ко всему на свете и постоянное задавание вопросов помогут вам выявить и понять абстрактные проблемы. Помимо этого, нужно уметь интерпретировать проблемы и находить новые подходы для их решения в отрасли искусственного интеллекта.

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:

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:

Как изучают искусственный интеллект за рубежом?

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.

Инженеры NLP — это профессионалы в области искусственного интеллекта, которые специализируются на человеческом языке, включая устную и письменную информацию. Они работают над голосовыми помощниками, распознаванием речи, обработкой документов и другими процессами с использованием технологий ИИ.

Роль ученого-исследователя — одна из наиболее академически ориентированных профессий в области ИИ. Исследователь искусственного интеллекта работает над развитием потенциала технологий ИИ, способствует раскрытию этого потенциала за счет новых инструментов и определяет круг вопросов, на которые должен отвечать ИИ.

В основе большинства программ в области искусственного интеллекта лежит изучение компьютерных технологий и математики. Студенты могут получить диплом по искусственному интеллекту или изучать этот предмет на программах со специализацией в информатике, графическом дизайне, информационных технологиях или инженерии.

3. Йошуа Бенджио (Yoshua Bengio), канадский учёный, лауреат премии Тьюринга 2018 года. Выдающийся исследователь в области нейросетей и глубокого обучения. Он был одним из создателей генеративно-состязательной нейросети – generative adversarial network (GAN), которая очень необычно и интересно устроена. Он также много работал над задачами обработки естественного языка. Бенжио возглавляет MILA (Монреальский институт алгоритмов обучения), является профессором Монреальского университета и (вместе с Яном Лекуном) содиректором программы «Learning in Machines & Brains» Канадского института перспективных исследований. Вы можете найти его интересные выступления на YouTube.

Архитекторы программного обеспечения разрабатывают и поддерживают системы, инструменты, платформы и технические стандарты. ИИ-архитекторы делают это для технологий искусственного интеллекта. Они создают и поддерживают архитектуру ИИ, планируют и внедряют решения, создают набор инструментов и обеспечивают бесперебойный поток данных.