AI-ni necə öyrənmək olar

AI-ni necə öyrənmək olar?

Süni intellekt özünü kütləvi və bir az da sirli hiss edir. Yaxşı xəbər: real irəliləyiş əldə etmək üçün gizli riyaziyyat səlahiyyətlərinə və ya GPU-larla dolu laboratoriyaya ehtiyacınız yoxdur. AI-ni necə öyrənəcəyinizlə maraqlanırsınızsa , bu təlimat sizə sıfırdan portfel üçün hazır layihələrin qurulmasına qədər aydın bir yol təqdim edir. Və bəli, biz resursları, öyrənmə taktikalarını və bir neçə çətin qazanılmış qısa yolları səpəcəyik. gedək.

🔗 AI necə öyrənir
Maşınları öyrədən alqoritmlərə, məlumatlara və rəylərə ümumi baxış.

🔗 Hər şeyi daha sürətli mənimsəmək üçün ən yaxşı AI alətlərini öyrənin
Tədris, təcrübə və bacarıqların mənimsənilməsini sürətləndirmək üçün seçilmiş proqramlar.

🔗 Dil öyrənmək üçün ən yaxşı AI alətləri
Lüğət, qrammatika, danışma və anlama təcrübəsini fərdiləşdirən proqramlar.

🔗 Ali təhsil, öyrənmə və idarəetmə üçün ən yaxşı AI alətləri
Tədris, qiymətləndirmə, analitika və kampus əməliyyatlarının səmərəliliyini dəstəkləyən platformalar.

AI-ni necə öyrənmək olar ✅

Yaxşı bir təhsil planı təsadüfi zibil qutusuna deyil, möhkəm alətlər qutusuna bənzəyir. O olmalıdır:

  • Ardıcıllıq bacarıqları ki, hər yeni blok səliqəli şəkildə sonuncuya otursun.

  • təcrübəyə , ikinci nəzəriyyəyə - amma heç vaxt deyil .

  • Həqiqi insanlara göstərə biləcəyiniz real layihələrə lövbər edin

  • Sizə kövrək vərdişləri öyrətməyəcək mötəbər mənbələrdən istifadə edin

  • Həyatınızı kiçik, təkrarlanan rutinlərlə uyğunlaşdırın.

  • Geribildirim döngələri, müqayisələr və kod rəyləri ilə dürüst olun

Planınız bunları sizə vermirsə, bu, sadəcə vibesdir. Ardıcıl olaraq təqdim edən güclü lövbərlər: əsaslar və görmə üçün Stanfordun CS229/CS231n, MİT-in Xətti Cəbr və Dərin Öyrənməyə Giriş, praktik sürət üçün fast.ai, müasir NLP/transformatorlar üçün Hugging Face-in LLM kursu və praktik API nümunələri üçün OpenAI Cookbook [1–5].

Qısa Cavab: AI Yol Xəritəsini Necə Öyrənmək olar 🗺️

  1. Python + notebookları təhlükəli olacaq qədər öyrənin.

  2. Əsas riyaziyyatı fırçalayın : xətti cəbr, ehtimal, optimallaşdırma əsasları.

  3. Kiçik ML layihələrini başdan-başa edin: verilənlər, model, ölçülər, iterasiya.

  4. Dərin öyrənmə ilə səviyyəni yüksəldin : CNN-lər, transformatorlar, təlim dinamikası.

  5. Zolaq seçin : görmə, NLP, tövsiyə sistemləri, agentlər, zaman seriyası.

  6. Təmiz repolar, README-lər və demolarla portfel layihələrini göndərin

  7. Sənədləri tənbəl-ağıllı şəkildə oxuyun və kiçik nəticələri təkrarlayın.

  8. Öyrənmə dövrəsini saxlayın : qiymətləndirin, yenidən nəzərdən keçirin, sənədləşdirin, paylaşın.

Riyaziyyat üçün MİT-in Xətti Cəbri möhkəm lövbərdir və Qudfellow – Bengio – Kurvil mətni arxa dayaq, nizamlama və ya optimallaşdırma nüanslarında ilişib qaldığınız zaman etibarlı istinaddır [2, 5].

Çox Dərinləşməmişdən əvvəl Bacarıqların Yoxlama Siyahısı 🧰

  • Python : funksiyalar, siniflər, siyahı/dict kompozisiyaları, virtualenvlər, əsas testlər.

  • Məlumatların idarə edilməsi : pandalar, NumPy, planlar, sadə EDA.

  • Əslində istifadə edəcəyiniz riyaziyyat : vektorlar, matrislər, öz intuisiya, qradientlər, ehtimal paylamaları, çarpaz entropiya, nizamlama.

  • Alətlər : Git, GitHub problemləri, Jupyter, GPU noutbukları, qaçışlarınızı qeyd edin.

  • Düşüncə tərzi : iki dəfə ölçün, bir dəfə göndərin; çirkin qaralamaları qəbul edin; əvvəlcə məlumatlarınızı düzəldin.

Sürətli qələbələr: fast.ai-nin yuxarıdan-aşağıya yanaşması sizə faydalı modelləri erkən öyrətməyə imkan verir, Kaggle-in dişləmə dərsləri isə pandalar və əsas xətlər üçün əzələ yaddaşını artırır [3].

Müqayisə Cədvəli: Populyar AI Öyrənmə Yollarını Necə Öyrənmək olar 📊

Kiçik qəribəliklər daxildir - çünki real masalar nadir hallarda mükəmməl səliqəli olur.

Alət / Kurs Üçün ən yaxşısı Qiymət Niyə işləyir / Qeydlər
Stanford CS229 / CS231n Qatı nəzəriyyə + görmə dərinliyi Pulsuz Təmiz ML əsasları + CNN təlim təfərrüatları; daha sonra layihələrlə cütləşdirin [1].
MIT DL + 18.06-a giriş Konsepsiyadan təcrübəyə körpü Pulsuz Qısa DL mühazirələri + yerləşdirmələrə xəritə verən ciddi xətti cəbr və s. [2].
fast.ai Praktiki DL Etməklə öyrənən hakerlər Pulsuz Layihələr-ilk, lazım olana qədər minimal riyaziyyat; çox həvəsləndirici rəy döngələri [3].
Hugging Face LLM Kursu Transformers + müasir NLP yığını Pulsuz Tokenizers, datasets, Hub öyrədir; praktiki incə tənzimləmə/nəticə iş axını [4].
OpenAI yemək kitabı Təməl modellərindən istifadə edən inşaatçılar Pulsuz İstehsal tapşırıqları və qoruyucu barmaqlıqlar üçün işlək reseptlər və nümunələr [5].

Dərin Dalış 1: İlk Ay - Mükəmməllik üzərində Layihələr 🧪

İki kiçik layihə ilə başlayın. Ciddi kiçik:

  • Cədvəl bazası : ictimai verilənlər toplusunu yükləyin, qatar/testi bölün, logistik reqressiya və ya kiçik ağaca uyğunlaşdırın, ölçüləri izləyin, uğursuz olanı yazın.

  • Mətn və ya şəkil oyuncağı : əvvəlcədən hazırlanmış kiçik bir modeli məlumat parçası üzərində incə tənzimləyin. Sənədin əvvəlcədən işlənməsi, təlim vaxtı və mübadilələr.

Niyə bu şəkildə başlayaq? Erkən qələbələr təcil yaradır. Siz iş axını yapışqanını öyrənəcəksiniz - məlumatların təmizlənməsi, xüsusiyyət seçimləri, qiymətləndirmə və təkrarlama. fast.ai-nin yuxarıdan-aşağı dərsləri və Kaggle-ın strukturlaşdırılmış noutbukları məhz bu “əvvəlcə gəmi, sonra daha dərindən anla” kadansını gücləndirir [3].

Mini-keys (2 həftə, işdən sonra): Gənc analitik 1-ci həftədə çaxnaşma bazası (logistik reqressiya) qurdu, sonra 2-ci həftədə nizamlanma və daha yaxşı xüsusiyyətləri dəyişdirdi. Bir gün günortadan sonra xüsusiyyət budama ilə model AUC +7 xal - heç bir zərif arxitekturaya ehtiyac yoxdur.

Dərin dalış 2: Göz yaşları olmadan riyaziyyat - kifayət qədər nəzəriyyə 📐

Güclü sistemlər qurmaq üçün hər bir teoremə ehtiyacınız yoxdur. Qərarları bildirən bitlərə ehtiyacınız var:

  • Yerləşdirmə, diqqət və optimallaşdırma həndəsəsi üçün xətti cəbr

  • Qeyri-müəyyənlik, çarpaz entropiya, kalibrləmə və prioritetlər üçün ehtimal

  • Öyrənmə dərəcələri, nizamlanma və işlərin niyə partlaması üçün optimallaşdırma

MIT 18.06 tətbiqlər-birinci qövs verir. Dərin şəbəkələrdə daha çox konseptual dərinlik istədiyiniz zaman, roman kimi deyil, Dərin Öyrənmə

Mikro vərdiş: gündə 20 dəqiqə riyaziyyat, maks. Sonra koda qayıdın. Problemi praktikada həll etdikdən sonra nəzəriyyə daha yaxşı qalır.

Dərin Dive 3: Müasir NLP və LLM - Transformator Dönüşü 💬

Bu gün əksər mətn sistemləri transformatorlara əsaslanır. Təcrübəli şəkildə işləmək üçün:

  • Hugging Face ilə işləyin : tokenləşdirmə, məlumat dəstləri, Hub, incə tənzimləmə, nəticə.

  • Praktik demo göndərin: qeydləriniz üzərində axtarış-artırılmış QA, kiçik bir model ilə əhval-ruhiyyə təhlili və ya yüngül xülasə.

  • Önəmli olanı izləyin: gecikmə, qiymət, dəqiqlik və istifadəçi ehtiyaclarına uyğunlaşma.

HF kursu praqmatik və ekosistemdən xəbərdardır ki, bu da alət seçimlərində yak təraşını qənaət edir [4]. Konkret API nümunələri və qoruyucu barmaqlıqlar üçün (söndürmə, qiymətləndirmə skafoldları) OpenAI Cookbook işləyə bilən nümunələrlə doludur [5].

Dərin Dalış 4: Piksellərdə Boğulmadan Görmə Əsasları 👁️

Görmə ilə maraqlanırsınız? CS231n birləşdirin : fərdi məlumat dəstini təsnif edin və ya niş kateqoriyasında əvvəlcədən hazırlanmış modeli dəqiq tənzimləyin. Ekzotik arxitekturaları ovlamadan əvvəl məlumatların keyfiyyətinə, genişləndirilməsinə və qiymətləndirilməsinə diqqət yetirin. CS231n konvs, qalıqlar və təlim evristikasının əslində necə işlədiyinə dair etibarlı şimal ulduzudur [1].

Gözü Çarpmadan Araşdırma Oxumaq 📄

İşləyən bir döngə:

  1. abstrakt və rəqəmləri oxuyun .

  2. Parçaları adlandırmaq üçün metodun tənliklərini nəzərdən keçirin.

  3. Təcrübələrə və məhdudiyyətlərə keçin .

  4. Oyuncaq verilənlər bazasında mikro-nəticəni təkrarlayın.

  5. Hələ bir sualınız olan iki paraqrafdan ibarət xülasə yazın.

Tətbiqləri və ya əsasları tapmaq üçün təsadüfi bloqlara keçməzdən əvvəl yuxarıdakı mənbələrə bağlı kurs repolarını və rəsmi kitabxanaları yoxlayın [1-5].

Kiçik etiraf: bəzən ilk olaraq nəticəni oxuyuram. Ortodoks deyil, lakin bu, dolama yolun buna dəyər olub olmadığını qərar verməyə kömək edir.

Şəxsi AI yığınınızı qurun 🧱

  • Data iş axınları : mübahisə üçün pandalar, əsaslar üçün scikit-learn.

  • İzləmə : sadə cədvəl və ya yüngül sınaq izləyicisi yaxşıdır.

  • Xidmət : başlamaq üçün kiçik bir FastAPI proqramı və ya notebook demosu kifayətdir.

  • Qiymətləndirmə : aydın ölçülər, ablasyonlar, ağlı başında olma yoxlamaları; albalı yığmaqdan çəkinin.

fast.ai və Kaggle əsaslar üzərində sürət qurmaq və geribildirim [3] ilə sizi sürətli təkrarlamağa məcbur etmək üçün aşağı qiymətləndirilir.

İşəgötürənləri başını qaldıran portfolio layihələri 👍

Hər biri fərqli güc göstərən üç layihəni hədəfləyin:

  1. Klassik ML bazası : güclü EDA, xüsusiyyətlər və səhv təhlili.

  2. Dərin öyrənmə proqramı : minimal veb demo ilə şəkil və ya mətn.

  3. LLM ilə təchiz edilmiş alət : aydın şəkildə sənədləşdirilmiş operativ və məlumat gigiyenası ilə axtarış artırılmış chatbot və ya qiymətləndirici.

Xırtıldayan problem bəyanatı, quraşdırma addımları, məlumat kartları, qiymətləndirmə cədvəlləri və qısa ekran görüntüsü ilə README-lərdən istifadə edin. Modelinizi sadə bir baza ilə müqayisə edə bilsəniz, daha yaxşıdır. Layihəniz generativ modelləri və ya alətlərdən istifadəni nəzərdə tutduqda yemək kitabı nümunələri kömək edir [5].

Tükənmənin qarşısını alan vərdişləri öyrənin ⏱️

  • Pomodoro cütləri : 25 dəqiqə kodlaşdırma, 5 dəqiqə nə dəyişdiyini sənədləşdirir.

  • Kod jurnalı : uğursuz təcrübələrdən sonra kiçik postmortemlər yazın.

  • Qəsdən təcrübə : bacarıqları təcrid edin (məsələn, həftədə üç müxtəlif məlumat yükləyicisi).

  • İcma rəyi : həftəlik yeniləmələri paylaşın, kod rəylərini soruşun, bir tənqid üçün bir ipucu al.

  • Bərpa : bəli, istirahət bir bacarıqdır; gələcək özünüz yuxudan sonra daha yaxşı kod yazır.

Motivasiya sürüşür. Kiçik qələbələr və görünən irəliləyiş yapışqandır.

Dodge üçün ümumi tələlər 🧯

  • Riyaziyyatın süründürməçiliyi : verilənlər bazasına toxunmazdan əvvəl sübutlar.

  • Sonsuz dərsliklər : 20 videoya baxın, heç nə qurmayın.

  • Parlaq model sindromu : məlumatları və ya itkiləri düzəltmək əvəzinə arxitekturaların dəyişdirilməsi.

  • Qiymətləndirmə planı yoxdur : müvəffəqiyyəti necə ölçəcəyinizi deyə bilmirsinizsə, deməyəcəksiniz.

  • Kopyala-yapışdır laboratoriyaları : birlikdə yazın, gələn həftə hər şeyi unut.

  • Həddindən artıq cilalanmış repolar : mükəmməl README, sıfır təcrübə. vay.

Yenidən kalibrləmə üçün strukturlaşdırılmış, nüfuzlu materiala ehtiyacınız olduqda, CS229/CS231n və MIT-in təklifləri möhkəm sıfırlama düyməsidir [1–2].

İstinad Rəfinə yenidən baxacaqsınız 📚

  • Goodfellow, Bengio, Courville - Dərin Öyrənmə : arxa dayaq, nizamlama, optimallaşdırma və arxitekturalar üçün standart istinad [5].

  • MIT 18.06 : praktikantlar üçün matrislərə və vektor fəzalarına ən təmiz giriş [2].

  • CS229/CS231n qeydləri : defoltların niyə işlədiyini izah edən praktik ML nəzəriyyəsi + görmə təlimi təfərrüatları [1].

  • Hugging Face LLM Kursu : tokenizers, verilənlər bazası, transformator incə tənzimləməsi, Hub iş axınları [4].

  • fast.ai + Kaggle : dayanma zamanı göndərməni mükafatlandıran sürətli təcrübə döngələri [3].

İşlərə başlamaq üçün zərif 6 həftəlik plan 🗓️

Qayda kitabçası deyil - daha çox çevik resept kimi.

1-ci həftə
Python tənzimləməsi, pandalar təcrübəsi, vizuallaşdırmalar. Mini-layihə: əhəmiyyətsiz bir şeyi proqnozlaşdırmaq; 1 səhifəlik hesabat yazın.

2-ci həftə
Xətti cəbri yeniləmə, vektorlaşdırma məşqləri. Mini-layihənizi daha yaxşı xüsusiyyətlər və daha güclü baza ilə yenidən işləyin [2].

Həftə 3
Təcrübəli modullar (qısa, diqqətli). Çapraz doğrulama, qarışıqlıq matrisləri, kalibrləmə qrafiklərini əlavə edin.

4-cü həftə
fast.ai dərsləri 1-2; kiçik bir şəkil və ya mətn təsnifatı göndərin [3]. Məlumat boru kəmərinizi sənədləşdirin, sanki komanda yoldaşı daha sonra oxuyacaq.

5-ci həftə
Hugging Face LLM kursu sürətli keçid; kiçik bir korpusda kiçik bir RAG demo tətbiq edin. Gecikmə/keyfiyyət/xərc ölçün, sonra birini optimallaşdırın [4].

6-cı həftə
Modellərinizi sadə əsaslarla müqayisə edən bir peyqer yazın. Polşa repo, qısa demo video yazın, rəy üçün paylaşın. Yemək dəftəri nümunələri burada kömək edir [5].

Yekun qeydlər - Çox uzun oldu, oxumadım 🎯

Süni intellektə necə yaxşı öyrənmək qəribə dərəcədə sadədir: kiçik layihələri göndərin, kifayət qədər riyaziyyat öyrənin və etibarlı kurslara və yemək kitablarına arxalanaraq kvadrat küncləri olan təkərləri yenidən kəşf etməyəsiniz. Bir zolağı seçin, dürüst qiymətləndirmə ilə bir portfel qurun və təcrübə-nəzəriyyə-təcrübə dövriyyəsinə davam edin. Bunu bir neçə iti bıçaq və qaynar tava ilə bişirməyi öyrənmək kimi düşünün - hər gadget deyil, yalnız masaya nahar edənlər. Sizdə bu var. 🌟

İstinadlar

[1] Stanford CS229 / CS231n - Maşın Öyrənməsi; Kompüter Görmə üçün Dərin Öyrənmə.

[2] MIT - Xətti Cəbr (18.06) və Dərin Öyrənməyə Giriş (6.S191).

[3] Təcrübəli Təcrübə - fast.ai və Kaggle Learn.

[4] Transformers & Modern NLP - Hugging Face LLM Kursu.

[5] Dərin Öyrənmə Referansı + API Nümunələri - Goodfellow et al.; OpenAI yemək kitabı.

Rəsmi AI köməkçisi mağazasında ən son AI-ni tapın

Haqqımızda

Bloqa qayıt