Як вывучыць штучны інтэлект?

Як вывучыць штучны інтэлект?

Вывучэнне штучнага інтэлекту можа быць падобным на ўваход у велізарную бібліятэку, дзе кожная кніга крычыць: «ПАЧЫНАЙЦЕ ТУТ». Палова паліц напісана «матэматыка», што… злёгку груба 😅

Перавага: каб ствараць карысныя рэчы, не трэба ведаць усё. Вам патрэбны разумны шлях, некалькі надзейных рэсурсаў і гатоўнасць крыху пабыць у разгубленасці (разгубленасць — гэта, па сутнасці, уваходны ўзнос).

Артыкулы, якія вам могуць спадабацца пасля гэтага:

🔗 Як штучны інтэлект выяўляе анамаліі
Тлумачыць метады выяўлення анамалій з выкарыстаннем машыннага навучання і статыстыкі.

🔗 Чаму штучны інтэлект шкодны для грамадства
Разглядае этычныя, сацыяльныя і эканамічныя рызыкі штучнага інтэлекту.

🔗 Колькі вады выкарыстоўвае штучны інтэлект
Аналізуе спажыванне энергіі штучным інтэлектам і схаваны ўплыў выкарыстання вады.

🔗 Што такое набор дадзеных штучнага інтэлекту
Вызначае наборы дадзеных, маркіроўку і іх ролю ў навучанні штучнага інтэлекту.

Што насамрэч азначае «штучны інтэлект» у паўсядзённым жыцці 🤷♀️

Людзі кажуць «штучны інтэлект» і маюць на ўвазе некалькі розных рэчаў:

  • Машыннае навучанне (ML) — мадэлі вывучаюць заканамернасці з дадзеных, каб адлюстраваць уваходныя дадзеныя ў выхадныя (напрыклад, выяўленне спаму, прагназаванне цэн). [1]

  • Глыбокае навучанне (ГН) — падмноства машыннага навучання, якое выкарыстоўвае нейронныя сеткі ў вялікіх маштабах (зрок, маўленне, мадэлі вялікай мовы). [2]

  • Генератыўны штучны інтэлект — мадэлі, якія ствараюць тэкст, выявы, код, аўдыё (чат-боты, копілоты, інструменты для стварэння кантэнту). [2]

  • Навучанне з падмацаваннем — навучанне праз спробы і ўзнагароды (гульнявыя агенты, робататэхніка). [1]

Неабавязкова рабіць ідэальны выбар адразу. Проста не ўспрымайце штучны інтэлект як музей. Гэта больш падобна на кухню — гатаванне дазваляе хутчэй вучыцца. Часам тост падгарае. 🍞🔥

Кароткі анекдот: невялікая каманда стварыла «выдатную» мадэль адтоку кліентаў… пакуль не заўважыла аднолькавыя ідэнтыфікатары ў навучанні і тэсце. Класічная ўцечка. Просты канвеер + чысты падзел ператварылі падазроныя 0,99 у надзейны (ніжэйшы!) бал і мадэль, якая сапраўды абагульніла. [3]

Што робіць план «Як вывучыць штучны інтэлект» добрым ✅

Добры план мае некалькі рысаў, якія гучаць сумна, але эканомяць вам месяцы:

  • Будуйце, пакуль вучыцеся (невялікія праекты спачатку, больш буйныя пазней).

  • Вывучыце мінімальныя матэматычныя веды , а потым вярніцеся назад для глыбокіх разважанняў.

  • Растлумачце, што вы зрабілі (пачніце працаваць як гумовая качка; гэта лечыць расплывістае мысленне).

  • Некаторы час прытрымлівайцеся аднаго «асноўнага стэка» (Python + Jupyter + scikit-learn → потым PyTorch).

  • Вымярайце прагрэс па выніках , а не па гадзінах прагляду.

Калі ваш план складаецца толькі з відэа і нататак, гэта як спрабаваць плаваць, чытаючы пра ваду.

Выберыце сваю паласу (пакуль што) — тры распаўсюджаныя шляхі 🚦

Вы можаце вывучаць штучны інтэлект у розных «формах». Вось тры з іх, якія працуюць:

1) Практычны шлях будаўніка 🛠️

Найлепшы варыянт, калі вы хочаце хуткага поспеху і матывацыі.
Фокус: наборы дадзеных, мадэлі навучання, дэманстрацыі дастаўкі.
Пачатковыя рэсурсы: магістр машыннага навучання ад Google, Kaggle Learn, fast.ai (спасылкі ў раздзеле "Спісы і рэсурсы" ніжэй).

2) Шлях «спачатку асновы» 📚

Найлепш падыходзіць, калі вы любіце яснасць і тэорыю.
Асноўныя напрамкі: рэгрэсія, дысперсія-зрушэнне, імавернаснае мысленне, аптымізацыя.
Асноўныя крыніцы: матэрыялы Стэнфарда CS229, уводзіны ў глыбокае навучанне MIT. [1][2]

3) Шлях распрацоўшчыка праграм для пакалення штучнага інтэлекту ✨

Найлепшы варыянт, калі вы хочаце ствараць памочнікаў, пошук, працоўныя працэсы, рэчы, падобныя на агентаў.
Асноўная ўвага: падказкі, пошук, ацэнкі, выкарыстанне інструментаў, асновы бяспекі, разгортванне.
Дакументы, якія трэба захоўваць пад рукой: дакументацыя платформы (API), курс HF (інструменты).

Пазней можна пераключыцца на іншую паласу. Самае складанае — пачаць.

 

Як навучыцца вывучаць штучны інтэлект

Параўнальная табліца — лепшыя спосабы навучання (з сумленнымі асаблівасцямі) 📋

Інструмент / Курс Аўдыторыя Кошт Чаму гэта працуе (кароткі змест)
Кароткі курс па машынным навучанні Google пачаткоўцы Бясплатна Візуальна + практычна; пазбягае празмерных ускладненняў
Kaggle Learn (уводны + сярэдні ўзровень машыннага навучання) пачаткоўцы, якія любяць практыкавацца Бясплатна Кароткія ўрокі + імгненныя практыкаванні
fast.ai Практычнае глыбокае навучанне канструктары з некаторым кадаваннем Бясплатна Вы навучаеце сапраўдных мадэляў рана — адразу ж 😅
Спецыялізацыя DeepLearning.AI ML структураваныя навучэнцы Платна Выразны прагрэс у асноўных канцэпцыях машыннага навучання
Спецыфікацыя глыбокага навучання DeepLearning.AI Асновы машыннага навучання ўжо Платна Глыбокі аналіз нейронных сетак + працоўныя працэсы
Заўвагі па CS229 у Стэнфардзе тэарэтычна абумоўлены Бясплатна Сур'ёзныя асновы («чаму гэта працуе»)
Кіраўніцтва карыстальніка scikit-learn Спецыялісты па машынным навучанні Бясплатна Класічны набор інструментаў для таблічных/базавых ліній
Падручнікі па PyTorch канструктары глыбокага навучання Бясплатна Чысты шлях ад тэнзараў → навучальныя цыклы [4]
Курс магістратуры па абдымках твару Канструктары NLP + LLM Бясплатна Практычны працоўны працэс LLM + інструменты экасістэмы
Структура кіравання рызыкамі NIST у галіне штучнага інтэлекту кожны, хто ўкараняе штучны інтэлект Бясплатна Простая, зручная сістэма кіравання рызыкамі/кіраваннем [5]

Невялікая заўвага: «цана» ў інтэрнэце — гэта дзіўна. Некаторыя рэчы бясплатныя, але каштуюць увагі... што часам горш.

Асноўны набор навыкаў, якія вам сапраўды патрэбныя (і ў якім парадку) 🧩

Калі ваша мэта — як вывучыць штучны інтэлект, не патануўшы, імкніцеся да гэтай паслядоўнасці:

  1. Асновы Python

  • Функцыі, спісы/словнікі, лёгкія класы, чытанне файлаў.

  • Абавязковая звычка: пісаць невялікія сцэнарыі, а не проста нататнікі.

  1. Апрацоўка дадзеных

  • Мысленне ў стылі NumPy, асновы Pandas, пабудова графікаў.

  • Ты правядзеш тут шмат часу. Не гламурна, але такая праца.

  1. Класічнае машыннае навучанне (недаацэненая звышздольнасць)

  • Падзелы цягнікоў/тэстаў, уцечка, перападрыхтоўка.

  • Лінейная/лагістычная рэгрэсія, дрэвы, выпадковыя лясы, градыентнае ўзмацненне.

  • Паказчыкі: дакладнасць, дакладнасць/паўнатальнасць, ROC-AUC, MAE/RMSE — ведайце, калі кожны з іх мае сэнс. [3]

  1. Глыбокае навучанне

  • Тэнзары, градыенты/зваротнае прасоўванне (канцэптуальна), навучальныя цыклы.

  • CNN для малюнкаў, трансфарматары для тэксту (у рэшце рэшт).

  • Некалькі асноўных прынцыпаў PyTorch вельмі карысныя. [4]

  1. Генератыўны штучны інтэлект + працоўныя працэсы LLM

  • Токенізацыя, убудаванні, генерацыя з дапоўненым пошукам, ацэнка.

  • Дакладная налада супраць падказак (і калі вам не патрэбна ні тое, ні другое).

Пакрокавы план, якога вы можаце прытрымлівацца 🗺️

Этап А – хутка запусціце сваю першую мадэль ⚡

Мэта: навучыць нешта, вымераць гэта, палепшыць гэта.

  • Спачатку правядзіце кароткі ўступ (напрыклад, ML Crash Course), а затым практычны мікракурс (напрыклад, Kaggle Intro).

  • Ідэя праекта: прагназаваць цэны на жыллё, адток кліентаў або крэдытную рызыку на аснове агульнадаступнага набору дадзеных.

Невялікі спіс «перамогі»:

  • Вы можаце загрузіць дадзеныя.

  • Вы можаце навучыць базавую мадэль.

  • Вы можаце растлумачыць перанавучанне простай мовай.

Этап B – асвойцеся з рэальнай практыкай машыннага навучання 🔧

Мэта: перастаць здзіўляцца распаўсюджаным спосабам збояў.

  • Прапрацуйце тэмы машыннага навучання сярэдняга ўзроўню: адсутныя значэнні, уцечка, канвееры, рэзюмэ.

  • Праглядзіце некалькі раздзелаў кіраўніцтва карыстальніка scikit-learn і запусціце фрагменты кода. [3]

  • Ідэя праекта: просты канвеер з захаванай мадэллю + справаздача аб ацэнцы.

Фаза C — глыбокае навучанне, якое не падобна на чараўніцтва 🧙♂️

Мэта: навучыць нейронную сетку і зразумець цыкл навучання.

  • Выканайце шлях PyTorch “Вывучэнне асноў” (тэнзары → наборы дадзеных/загрузчыкі дадзеных → навучанне/вылік → захаванне). [4]

  • Па жаданні можна спалучыць прыладу з fast.ai, калі вам патрэбна хуткасць і практычнасць.

  • Ідэя праекта: класіфікатар малюнкаў, мадэль настрояў або тонкая налада невялікага трансфарматара.

Фаза D — генератыўныя прыкладанні штучнага інтэлекту, якія сапраўды працуюць ✨

Мэта: стварыць нешта, чым людзі будуць карыстацца.

  • Прайдзіце практычны курс па магістратуры (LLM) + кароткі інструктаж для пастаўшчыкоў, каб наладзіць убудаванні, пошук і бяспечныя генерацыі.

  • Ідэя праекта: бот для пытанняў і адказаў па вашай дакументацыі (фрагмент → убудаванне → атрыманне → адказ з цытатамі) або памочнік службы падтрымкі кліентаў з выклікамі інструментаў.

«Матэматычная» частка — вучыцеся ёй як прыправам, а не ўсёй страве 🧂

Матэматыка мае значэнне, але час важнейшы.

Мінімальная магчымая матэматыка для пачатку:

  • Лінейная алгебра: вектары, матрыцы, скалярныя здабыткі (інтуіцыя для ўкладанняў). [2]

  • Вылічэнне: інтуіцыя вытворных (нахілы → градыенты). [1]

  • Імавернасць: размеркаванні, чаканні, базавае байесаўскае мысленне. [1]

Калі пазней вам спатрэбіцца больш фармальная аснова, азнаёмцеся з нататкамі CS229 па асновах і ўводным курсам глыбокага навучання MIT па сучасных тэмах. [1][2]

Праекты, якія ствараюць уражанне, што вы ведаеце, што робіце 😄

Калі вы ствараеце класіфікатары толькі на цацачных наборах дадзеных, вы адчуеце сябе ў тупіку. Паспрабуйце праекты, якія нагадваюць рэальную працу:

  • Праект машыннага навучання, заснаваны на базавых дадзеных (scikit-learn): чыстыя дадзеныя → моцны базавы ўзровень → аналіз памылак. [3]

  • Праграма для атрымання LLM + пошуку: прыём дакументаў → фрагмент → убудова → атрыманне → генерацыя адказаў з цытатамі.

  • Міні-панэль маніторынгу мадэлі: рэгістрацыя ўваходных/выхадных сігналаў; адсочванне сігналаў, якія нагадваюць дрэйф (дапамагае нават простая статыстыка).

  • Міні-аўдыт адказнага штучнага інтэлекту: дакументаванне рызык, памежных выпадкаў, наступстваў збояў; выкарыстанне спрошчанай структуры. [5]

Адказнае і практычнае разгортванне (так, нават для адзіночных будаўнікоў) 🧯

Праверка рэальнасці: уражлівыя дэманстрацыі — гэта лёгка; надзейныя сістэмы — не.

  • Захоўвайце кароткі README-файл у стылі «мадэльнай карты»: крыніцы дадзеных, метрыкі, вядомыя абмежаванні, частату абнаўленняў.

  • Дадайце асноўныя ахоўныя меры (абмежаванні хуткасці, праверка ўводу, маніторынг злоўжыванняў).

  • Для ўсяго, што мае дачыненне да карыстальніка або мае наступствы, выкарыстоўвайце , заснаваны на рызыках : вызначце шкоду, праверце памежныя выпадкі і дакументуйце меры па змякчэнні наступстваў. Мадэль рызыкі NIST AI RMF створана менавіта для гэтага. [5]

Распаўсюджаныя падводныя камяні (каб вы маглі іх пазбегнуць) 🧨

  • Пераключэнне паміж падручнікамі — «яшчэ адзін курс» становіцца вашай асобай.

  • Пачынаем з самай складанай тэмы — трансформеры — гэта крута, але за простыя рэчы трэба плаціць арэнду.

  • Ігнараванне ацэнкі — дакладнасць можа быць дасягнута толькі з сур'ёзным выглядам. Выкарыстоўвайце правільную метрыку для працы. [3]

  • Не запісвайце нічога — рабіце кароткія нататкі: што не атрымалася, што змянілася, што палепшылася.

  • Няма практыкі разгортвання — нават простая абгортка праграмы шмат чаму вучыць.

  • Не думайце пра рызыку — напішыце два пункты аб патэнцыйнай шкодзе, перш чым адпраўляць тавар. [5]

Заключныя заўвагі – занадта доўга, я не чытаў 😌

Калі вы пытаецеся, як вывучыць штучны інтэлект , вось самы просты рэцэпт перамогі:

  • Пачніце з практычных асноў машыннага навучання (кампактнае ўвядзенне + практыка ў стылі Kaggle).

  • Выкарыстоўвайце scikit-learn , каб вывучыць рэальныя працоўныя працэсы і метрыкі машыннага навучання. [3]

  • Перайдзіце на PyTorch для глыбокага навучання і цыклаў навучання. [4]

  • Дадайце навыкі магістра права (LLM) з дапамогай практычнага курса і хуткіх стартаў API.

  • Стварыце 3–5 праектаў , якія паказваюць: падрыхтоўку дадзеных, мадэляванне, ацэнку і простую абгортку «прадукту».

  • Разглядайце рызыкі/кіраванне як частку «гатовай справы», а не як неабавязковую дадатковую інфармацыю. [5]

І так, часам вы будзеце адчуваць сябе згубленымі. Гэта нармальна. Штучны інтэлект — гэта як вучыць тостар чытаць — ён уражвае, калі працуе, і трохі жахае, калі не, і патрабуе больш ітэрацый, чым хто-небудзь прызнае 😵💫

Спасылкі

[1] Канспект лекцый Stanford CS229. (Асноўныя прынцыпы машыннага навучання, навучанне з настаўнікам, імавернаснае афармленне).
https://cs229.stanford.edu/main_notes.pdf

[2] MIT 6.S191: Уводзіны ў глыбокае навучанне. (Агляд глыбокага навучання, сучасныя тэмы, у тым ліку ступень магістра права).
https://introtodeeplearning.com/

[3] scikit-learn: Ацэнка мадэлі і метрыкі. (Дакладнасць, прэцызійнасць/паўнатальнасць, ROC-AUC і г.д.).
https://scikit-learn.org/stable/modules/model_evaluation.html

[4] Падручнікі па PyTorch — вывучэнне асноў. (Тэнзары, наборы дадзеных/загрузчыкі дадзеных, цыклы навучання/вылічэння).
https://docs.pytorch.org/tutorials/beginner/basics/intro.html

[5] Структура кіравання рызыкамі ў галіне штучнага інтэлекту NIST (AI RMF 1.0). (Рызыкаарыентаванае, надзейнае кіраўніцтва па штучным інтэлекце).
https://nvlpubs.nist.gov/nistpubs/ai/nist.ai.100-1.pdf

Дадатковыя рэсурсы (клікабельныя)

Знайдзіце найноўшы штучны інтэлект у афіцыйнай краме памочнікаў штучнага інтэлекту

Пра нас

Назад да блога