Начните свой путь в области искусственного интеллекта

Важно начать понимать, что такое искусственный интеллект, чтобы выбрать специализацию, следующий курс или программу для изучения.
Это именно то, что CS50s Introduction to Artificial Intelligence with Python предлагает студентам комплексный курс по основным отрасли искусственного интеллекта.

Важно отметить, что эта статья не предназначена для продвижения или популяризации курса, а также для подробного рассмотрения изучаемых в нем тем.
Она направлена ​​на то, чтобы высказать мое мнение о курсе и его влиянии имел в своей карьере инженера по обработке и анализу данных.

Как разработчик программного обеспечения и желая войти в мир искусственного интеллекта, я искал лучший путь и нашел этот курс на платформе Edx.
По окончании курса, с более глубокими знаниями и определенными Путь обучения, я анализирую преимущества и недостатки информационного ресурса, предоставляемого Гарвардским отделением непрерывного образования.

Преимущества курса

Этот курс следует из одного из самых успешных курсов на платформе MOOC Edx, который является CS50, основным предметом Гарварда.

Престиж, который это влечет за собой, и гарантия качества информации является важным моментом до принятия решения о том, идти ли курсом или нет.

Название курса - CS50 «Введение в искусственный интеллект с Python», поэтому он не предназначен для подробного изучения каждой из тем, которыми занимается искусственный интеллект.

Однако в нем подробно описывается каждый из наиболее важных аспектов на общем уровне, а иногда и более конкретно.

Проекты, реализуемые в рамках курса, несомненно, имеют большое значение для понимания тем, излагаемых в каждом из уроков, а также степень сложности проектов, с моей точки зрения, среднего уровня, по крайней мере, для тех, кто не имеет предварительных знаний об искусственном интеллекте.

Среди студентов курса существует среда для совместной работы, где работают платформы, подобные Discord, в частности Ed Discussion, так что вы можете задавать вопросы преподавателям, наставникам или другим одноклассникам.

Группа инструкторов готова ответить на вопросы, а главный наставник Брайан Ю, с моей точки зрения, отлично объясняет сложные темы.

Студенческое сообщество CS50 во всем мире очень велико, и преподаватели Harvard CS50 часто проводят виртуальные встречи, в каждой из которых участвует не менее 700 человек.

По окончании курса вы получаете сертификат, выданный Edx, а также CS50 отдельно.



Введение CS50 в искусственный интеллект с помощью Python
ИИ меняет то, как мы живем, работаем и играем. Предоставляя новые технологии, такие как автомобили с автоматическим управлением и рекомендации… www.edx.org



Недостатки курса

Два аспекта, которые я пишу как недостаток, хорошо прояснены в описании курса, однако я думаю, что важно рассматривать их как основу для принятия решения о том, начинать курс или нет.

Аспекты искусственного интеллекта не рассматриваются подробно, как постоянно упоминается в курсе, только «царапая поверхность» определенных предметов, чтобы получить более глубокие знания, но не имея полного понимания предмета.

Требуется средний уровень программирования на Python, поскольку в курсе предполагается, что эта тема уже освещена, все примеры ориентированы на решение задач искусственного интеллекта, даже с внешними библиотеками с инструкцией по чтению документации.
Перед тем, как начать это Конечно, у вас должен быть базовый-средний уровень Python.

Хорошо ли начинать с искусственного интеллекта?



10 самых востребованных рабочих мест в сфере ИТ на 2020 год - и как их нанять
Пока компании пытаются адаптироваться к жесткому рынку ИТ-вакансий, они делают то, что может привлечь лучшие технические таланты… www.cio.com



В топ-10 самых востребованных вакансий в 2020 году входит специалист по ИИ, однако это очень широкий термин, например, компьютерный специалист, просто существует множество специализаций в одной и той же области.

То же самое и с искусственным интеллектом, есть несколько областей обучения, по которым важно приобретать знания.

Курс эффективно рассматривает начальные глобальные темы искусственного интеллекта со следующих аспектов:

  • Четкое объяснение каждой темы для понимания работы и цели каждой темы.
  • Практические проекты, чтобы получить опыт программирования или работы непосредственно над этой темой.
  • Приведите четкие примеры использования каждой из тем.

Курс хорошо помогает тем, кто хочет начать заниматься искусственным интеллектом, знакомит их с аспектами искусственного интеллекта, в которых они могут специализироваться.

Чтобы закончить курс, вы должны пройти все предметы, сдать все экзамены и выполнить все проекты, поэтому вам нужно попробовать все разновидности искусственного интеллекта или, по крайней мере, те, которые доступны в курсе, и, таким образом, выбрать тот, который вам нравится.

Что будет дальше после прохождения курса?

Если вам удастся закончить курс, но у вас все еще есть интерес к карьере в области искусственного интеллекта, вам следует стремиться к большей специализации по одной из тем, которые вы уже видели в курсе.

Как я уже упоминал, одним из основных преимуществ курса является то, что он поверхностно обращается к различным специализациям искусственного интеллекта, благодаря чему вы можете принять осознанное решение о том, какие аспекты привлекают ваше внимание больше всего, например, в моем случае это машинное обучение. , в частности Deep Learning.

Во время курса я выполнил несколько проектов, и у меня было поверхностное понимание того, из чего оно состоит, теперь, когда у меня есть гораздо более четкое представление о том, что такое глубокое обучение и даже какие библиотеки или ресурсы существуют для работы, я стремлюсь к специализироваться больше.

Так мне нужно пройти еще курсы после этого?

С моей точки зрения, никогда не бывает окончательного курса или даже окончательной карьеры по темам, связанным с технологиями, вы всегда должны поддерживать курс обучения, обновления и большей специализации.

Если это проблема, то такая область, как искусственный интеллект, вероятно, не для вас, поскольку, будучи относительно новой специализацией, каждый день появляются новые методы, процессы, открытия и области, которые вы должны хотя бы понимать.

Это вводный курс, если вы серьезно настроены, вы должны продолжить свой путь обучения в этом аспекте.

Какова программа курса?

Важно уточнить, что цель этой статьи не в том, чтобы углубить темы преподавания, а в том, чтобы помочь читателю понять содержание курса и определить его актуальность.

Поиск

Цель модуля:

Знать методы искусственного интеллекта, которые охватывают цель поиска «путей» или возможных решений относительно начального и конечного состояний.

Задача этого типа задач - найти цель с наименьшими «затратами».

Пересмотренные алгоритмы или измененная логика:

  • Поиск в глубину
  • Поиск в ширину
  • Жадный поиск лучшего первого
  • Поиск
  • MiniMax
  • Альфа-бета обрезка
  • Минимакс с ограниченной глубиной

Проекты:

  • Градусы
  • Крестики-нолики

Знания

Цель модуля:

Форма интеллекта Искусственный - это способность представлять знания таким образом, чтобы объект или машина могли их понять.

Это делается с помощью языка или символов, которые позволяют процессам понимать цели, ограничения и команды, которые вы должны выполнить для достижения определенных целей.

Это логичный способ рассказать организации о том, как решать дедуктивные задачи в большом масштабе.

Пересмотренные алгоритмы или измененная логика:

  • Алгоритмы вывода
  • Таблица истинности
  • Проверка модели
  • Инженерия знаний
  • Правила вывода
  • Закон Де Моргана
  • Конъюнктивная нормальная форма
  • Вывод по разрешению
  • Логика первого порядка

Проекты:

  • Рыцари
  • Тральщик

Неопределенность

Цель модуля:

Фундаментальная часть использования искусственного интеллекта заключается в том, что у нас не всегда есть необходимые знания, чтобы прийти к желаемым выводам.

Именно в этом типе сценария вероятность и статистика играют важную роль для установления закономерностей и алгоритмов, которые в крупном масштабе могут установить порядок в хаосе, который может возникнуть при незнании вероятного результата большого количества данных.

Пересмотренные алгоритмы или измененная логика:

  • Безусловный
  • вероятность условная
  • вероятность Совместная вероятность
  • Правило Байеса
  • Байесовские короли
  • Вывод по перечислению
  • Вывод по приближению
  • Отбор проб
  • Неопределенность во времени

Проекты:

  • PageRank
  • Наследственность

Оптимизация

Цель модуля:

Оптимизация с точки зрения искусственного интеллекта определяется как возможность выбрать лучший вариант из ряда вариантов для получения желаемого результата.

Просмотрите алгоритмы и логические процессы, с помощью которых мы можем добиться такой оптимизации.

Пересмотренные алгоритмы или измененная логика:

  • Алгоритмы локального поиска
  • Алгоритмы линейного программирования
  • Согласованность дуги

Проекты:

  • Кроссворд

Обучение

Цель модуля:

Одно из наиболее частых применений искусственного интеллекта сегодня - это выяснить, как сущность или машина могут делать выводы или генерировать знания без прямого вмешательства человека.

Этот модуль определяет, что является контролируемым, неконтролируемым и подкрепляющим обучением.

Это начало принципов машинного обучения.

Пересмотренные алгоритмы или измененная логика:

  • Классификация ближайшего соседа
  • Классификация K-ближайших соседей
  • К-средство кластеризации

Проекты:

  • покупка товаров
  • Ним

Нейронные сети

Цель модуля:

Нейронные сети существуют с 1970-х годов, однако с увеличением вычислительной мощности NN стала довольно популярной в текущем десятилетии.

Цель этого занятия - объяснить функционирование нейронных сетей и их применение в математических моделях, вдохновленных процессами человеческого мозга, которые называются искусственными нейронными сетями.

Эти сети способны получать знания на основе параметров данных.

Пересмотренные или логически измененные алгоритмы:

  • Градиентный спуск
  • Обратное распространение

Проекты:

  • Движение

Язык

Обработка естественного языка - это ветвь искусственного интеллекта, которая отвечает за интерпретацию человеческого языка, как письменного, так и устного, для извлечения информации, определения языка, перевода, классификации информации и многих других целей.

Идея этого модуля состоит в том, чтобы предоставить начальные инструменты для выполнения процессов, которые определяют язык и делают выводы на основе данных.

Пересмотренные алгоритмы или измененная логика:

  • Фреймворк - nltk
  • N-грамм
  • Токенизация
  • Категоризация текста
  • Наивный байесовский
  • TF-IDF
  • Одно горячее представление

Проекты:

  • Парсер
  • Вопросы

ВАЖНЫЙ

Краткое изложение содержания курса - это упрощенный способ увидеть измененные элементы курса, при этом важно подчеркнуть, что ценное содержание намного больше.

Заключение

Из нескольких начальных курсов, которые я просмотрел или даже прошел, этот курс, безусловно, является наиболее полным с точки зрения деталей и информации.

Я, безусловно, положительно отношусь к этому курсу, и это точная рекомендация для тех, кто начинает путь искусственного интеллекта.

Из этого курса выделяются следующие элементы:

  • Курс преподает высококвалифицированный персонал.
  • Практические проекты, позволяющие лучше понять проблемы.
  • Сеть оценок и важных знаний между преподавателями и студентами.
  • Экзамены высокого уровня со средним уровнем сложности.