AI и ML: как начать

Когда ваш фон кодирования стремится к нулю

Вы должны увидеть, как я выгляжу, когда рассказываю людям, чем я зарабатываю на жизнь. Смущенно дергая лицо, они просят подтверждения: «Что ты делаешь?» Я смеюсь и отвечаю: «Как я уже сказал, я инструктор по обучению».

Что ж, дизайнер по обучению или дизайнер по обучению - это талантливый профессионал, который создает планы обучения, учебные курсы и положительный опыт обучения, стоя за образовательными программами.

Хотя я большой поклонник своей профессии, я также большой поклонник инноваций. Без сомнения, сложно заявить о себе как о «Инноваторе» в наши дни, не зная ИИ. ИИ привлекает самых умных людей, самые большие инвестиции и новаторов, таких как я.

Я немного поколебался, прежде чем повернуть руку к ИИ. Я бы сказал себе такие вещи, как «Ты недостаточно умен», «У тебя нет опыта программирования», «Ты забыл все школьные математические программы». Затем я обнаружил статью Даниэля Бурка, которая вдохновила меня начать.

Как опытный дизайнер по обучению, я не хотел платить буткемп, чтобы сделать свою работу за меня. Я должен был овладеть собственным обучением, от создания собственной учебной программы до оценки собственного прогресса в обучении. Я должен был проверить, как навыки Learning Designer помогут мне в изучении AI и ML.

Моя цель проста: изучать ИИ в течение 12 месяцев, 2 часа каждый день. Начало 1 января 2020 года и прекращение 31 декабря 2020 года.

Теперь, хотя легко захотеть воспользоваться этой возможностью, эта работа вначале невероятно увлекательна и становится менее яркой и мрачной, как только вы думаете о действительном плане действий. Затем начинается паника. Вы можете задать себе такие вопросы, как: «Что мне делать в первую очередь?» «Какие курсы я должен пройти?» «Какие книги я должен читать?» «Какой язык программирования используется?» «Как много математики?» Пот накапливается на лбу, грудь становится плотнее ...

Учебные проектировщики начинают с определения текущего уровня целевой аудитории вместе со своими целями при создании обучающей программы. Это необходимо для качественной учебной программы, и она должна быть тем местом, с которого стоит начать, если это все новое.

Определите свой текущий уровень и цели

Сначала подумайте о своей отправной точке. Например, я очень хорошо разбираюсь в цифрах, и я всегда был. В старших классах я был на вершине математического класса. Но я закончил школу восемь лет назад, и я забыл почти все математические понятия, даже таблицу умножения!

Я закончил школу в России и никогда не говорил о математике на английском языке. Я подумал, что мне понадобится как минимум целый месяц, чтобы пересмотреть программу математики и улучшить свой словарный запас по математике. Если вы говорите по-английски и хорошо разбираетесь в сложных математических понятиях, вы можете начать прямо сейчас.

Ваш уровень является фактором номер один для вашего пути обучения ИИ, поэтому стоит потратить несколько часов, чтобы описать вашу отправную точку как можно более подробно.

Что следует учитывать:

  • Как далеко ваши знания простираются в математике? Быть конкретной.
  • Ваш опыт программирования, даже если это не Python.
  • Общее понимание ИИ.

Проверьте мой пример для вдохновения.

Далее поставьте цель. Без конкретной цели обучения вы никуда не денетесь.

Важно сформулировать свои цели с помощью глаголов действия. Например, моя цель - устроиться на работу в науке о данных. «Получить работу» - глагол действия. Это также измеримая цель. То есть я могу оценить свой успех в сравнении с этой целью: я добьюсь наибольшего успеха, если получу работу в течение одного года, и немного меньше, если получу работу в течение полутора лет. Я потерплю неудачу, если вообще не найду работу.

Сравните это со следующей целью: «Изучить основные концепции ИИ».

Это не очень хорошая цель обучения. В нем подробно не рассматриваются основные концепции ИИ, а выбор глагола подразумевает, что вы учитесь, чтобы учиться. По правде говоря, мы никогда не учимся, чтобы учиться: мы учимся получать больше эгоистичных выгод. Мы учимся получать больше денег, повышать нашу самооценку, получать более интересную работу, получать диплом, производить впечатление на наших родителей или друзей и так далее. Но мы никогда не учимся ради конечной цели обучения.

Подумайте, зачем вам ИИ, краткосрочный и долгосрочный. Будьте честны с собой и запишите эту цель.

Моя краткосрочная цель - получить работу в области наук о данных, потому что:

  • Во-первых, это оплачивается больше, чем работа в сфере образования.
  • И во-вторых, я люблю мышление разработчиков и хочу быть членом их профессиональной группы.

Моя долгосрочная цель - применять знания ИИ для создания стартапа ИИ в процессе обучения и развития.

Конечно, эти цели могут меняться со временем; но прежде чем они изменятся, они проведут меня через океан неопределенности обучения.

Как только вы определите свою конечную цель, напишите список подцелей, чтобы помочь в достижении вашей конечной цели. Это могут быть:

  • Пересмотреть программу школьной алгебры.
  • Познакомьтесь с синтаксисом Python.
  • Завершить курс Udacity Python.

Еще раз, избегайте глаголов «учиться» и «понимать», и убедитесь, что подцели измеримы. Например:

  • Я просмотрел половину школьных понятий алгебры.
  • Я могу перечислить как минимум 10 особенностей синтаксиса Python.
  • Я закончил 70% курса Udacity Python.

Если вы уверены в своем текущем уровне и цели обучения, пришло время составить план обучения. Это самая сложная часть ...

Как же я могу построить путь обучения ИИ, когда ничего не знаю об ИИ?

Когда вы думаете об этом, люди платят тысячи долларов за образование. Почему?

  • Потому что университетские программы дают диплом.
  • Потому что университетские программы дают пошаговое руководство о том, что делать.

И последнее действительно важно. Фактически, когда обучающиеся дизайнеры создают учебную программу, они сначала изучают предмет от А до Я. Когда это 20-минутный курс по конкретной электрической установке, это не так больно. Однако, если вам нужно создать годовую программу для такого широкого поля, как ИИ, удачи вам ...

Будучи самообучающимся, вы находитесь в очень невыгодном положении, потому что не знаете, что такое ИИ, но вам нужно составить учебную программу, прежде чем начать обучение.

Это очень много «Что пришло первым? Курица или яйцо?" момент. Философская дилемма без решения. Бесконечный цикл. Большая проблема.

Хорошая новость в том, что есть несколько переулков, готовых для вас.

Одолжить

Занять учебные программы из университетов, буткемпов, людей, которые уже прошли процесс. Это бесплатно, и это даст вам первое понимание того, что вам нужно выучить.

Я проверил эти учебные программы, чтобы определить точки опоры (но их гораздо больше!):

  • Сассекс информатика и ИИ
  • Стратклайд Искусственный интеллект и приложения
  • UCL Машинное обучение
  • Сан-Франциско Data Science

Я также нашел это полезным:

  • Здесь Сирадж Равал представляет компоненты обучения AI и предлагает онлайн-курсы в логическом порядке.
  • Даниэль Бурк дает прекрасное описание своего опыта.
  • Здесь Родриго Бесейро перечисляет домены ИИ в разделе «Поле искусственного интеллекта».

Моя доска объявлений Trello показывает задачи, которые я выбираю для выполнения каждую неделю, и включает курсы и другие материалы, за которыми я следую.

Еще один потенциальный источник информации - AI Meetups. Эти встречи собирают сотни людей. В этой энергичной толпе, наполненной искусственным интеллектом, вы найдете очень добрых и чутких людей, которые с удовольствием поделятся с вами советом. Спросите их:

  • «С чего ты начал?»
  • «Какие ресурсы для начинающих вы можете посоветовать?»
  • «Каковы основные понятия?»
  • "Готовы к кофе?"

Вы будете 1) получать советы экспертов из первых рук и 2) устанавливать важные связи.

И, наконец, проверьте требования к работе Data Scientist на любой доске объявлений, чтобы узнать, какие навыки ожидаются от вас.

Устранить

Когда я создаю курсы электронного обучения для крупных предприятий, мои клиенты часто хотят включать как можно больше информации. Там никогда не бывает достаточно обучения, верно? Правда в том, что огромное количество информации ошеломляет новых учеников, что может привести к их отказу. Золотое правило педагога (и если вы читаете это, вы самоучка) - это устранять как можно больше. Помните, что сказал Тим Феррис об эффективности? Правильно, ликвидировать.

Например, когда я искал учебные планы университета, я обнаружил модуль под названием «Призрак в машине?», Посвященный познанию и нейрофизиологии. У меня есть личный интерес к познанию, поэтому мой первый инстинкт был включить этот модуль в мою учебную программу. Однако, немного рационального мышления привело меня к мысли: «Познание не приведет вас к вашей цели - изучать ИИ в течение 12 месяцев и получить работу».

Это не значит, что вы не должны изучать познание. Убедитесь, что познание соответствует вашей главной цели, прежде чем преследовать.

Держите это гибким

Чем больше вы расширяете и расширяете свое обучение, тем больше вы открываете для себя новые области, отличаете важные от менее важных, формируете свой интерес и выявляете свои сильные и слабые стороны. Вещи, которые вы хотите изучить и изучить, со временем изменятся, как и времена года.

Когда я думаю о будущем, я не уверен, когда мне следует начать читать книгу о глубоком обучении. Прежде чем я узнаю вероятность? Одновременно с этим или после? Я также не знаю, когда изучать Tensorflow, потому что я даже не знаю, что это такое. Я могу определить только мои первые шаги, которые в первую очередь:

  • Выучить питон
  • Пересмотреть алгебру
  • Сделайте курс Data Science для начинающих (один из тех, которые советуют гуру)
  • Читайте AI, современный подход

Один из них, возможно, курс Data Science, откроет мой следующий шаг. Например, он может упомянуть Tensorflow и объяснить, о чем он, и я могу захотеть включить его в учебную программу следующего месяца.

По этой причине я не создавал фиксированную учебную программу с пошаговыми инструкциями. Эти учебные планы сделаны в университетах и ​​буткемпах экспертами, которые имеют ИИ под рукой. Мы этого не делаем, поэтому нам нужно держать наши учебные программы гибкими и открытыми, оставляя место для корректировок.

Решение, которое я нашел для себя:

  • Я составил список основных учебных пунктов по искусственному интеллекту, заимствованный из учебных программ университетов и гуру искусственного интеллекта.
  • Я выбираю те, с которых мне следует начать.
  • Я планирую учебные задания на следующий месяц.
  • Когда я понимаю, что мне нужно узнать дальше, я обновляю свою доску Trello соответствующими задачами.

резюмировать

  1. Определите вашу отправную точку в деталях.
  2. Установите свою основную цель и подцели обучения (в соответствии с основной целью).
  3. Создайте примерный учебный план:
  • Определите основные области и концепции: заимствовать у университетов, буткемпов и гуру; пойти в Meetups; проверить требования к работе на досках объявлений.
  • Исключите полезную информацию и оставьте только необходимую информацию.
  • Планируйте на один месяц и держите его гибким. Используйте Trello или альтернативу для помощи.