AI a ML: Jak začít

Když má vaše kódovací pozadí tendenci k nule

Měl byste vidět vzhled, který dostanu, když řeknu lidem, co dělám pro život. Se zmateným zášklbem na tváři požádají o potvrzení: „Děláš co?“ Zasmál jsem se a odpovím: „Jak jsem řekl, jsem instruktážní designér“.

Instrukční designér nebo designér studijních zkušeností je talentovaný profesionál, který vytváří vzdělávací plány, vzdělávací kurzy a pozitivní studijní zkušenosti, zatímco stojí za vzdělávacími programy.

I když jsem velkým fanouškem mé profese, jsem také velkým fanouškem inovací. Vyhlásit se za „inovativní“ v dnešním dni a věku bez znalosti umělé inteligence je bezpochyby obtížné. AI přitahuje nejchytřejší lidi, největší investice a inovátory jako já.

Chvíli jsem váhal, než jsem otočil ruku k AI. Řekl bych si věci jako: „Nejsi dost chytrý“, „nemáš zkušenosti s kódováním“, „zapomněl jsi všechny školní matematické programy“. Pak jsem objevil článek Daniela Bourkeho, který mě inspiroval, abych začal.

Jako odborný učící se designér jsem nechtěl platit bootcampovi, aby mi udělal svou vlastní práci. Musel jsem se chopit vlastního učení, od vytvoření vlastního učebního plánu až po vyhodnocení svého vlastního učení. Musel jsem vyzkoušet, jak mi dovednosti Learning Designer pomohou při učení AI a ML.

Můj cíl je jednoduchý: naučit se umělou inteligenci po dobu 12 měsíců, 2 hodiny každý den. Zahájení 1. ledna 2020 a ukončení 31. prosince 2020.

Nyní, i když je snadné chtít skočit přímo na palubu této příležitosti, je tato práce na začátku nesmírně vzrušující a jakmile přemýšlíte o skutečném akčním plánu, stává se méně jasným a maličkým. Pak panika zapadne. Můžete si položit otázky jako: „Co mám udělat nejdřív?“ "Jaké kurzy bych měl absolvovat?" "Které knihy bych si měl přečíst?" "Jaký programovací jazyk se používá?" "Kolik matematiky se účastnilo?" Sbírání potu na čele, ztuhnutí hrudníku…

Při tvorbě studijního programu začínají designéři výuky definováním současné úrovně cílové skupiny spolu s jejich cíli. To je nutnost pro kvalitní učební osnovy a mělo by být místem, kde začít, pokud je to všechno nové.

Definujte svou současnou úroveň a cíle

Nejprve si promyslete svůj výchozí bod. Například s čísly jsem velmi dobrý a vždy jsem byl. Na střední škole jsem byl špičkou v matematice. Ale před osmi lety jsem školu dokončil a zapomněl jsem téměř na všechny matematické pojmy, dokonce i na multiplikační tabulku!

Dokončil jsem školu v Rusku a nikdy jsem nemluvil o matematice v angličtině. Myslel jsem si, že mi bude trvat alespoň jeden celý měsíc, než se mi podaří revidovat matematický školní program a vylepšit moji anglickou matematickou slovní zásobu. Pokud jste anglický mluvčí s dobrou znalostí komplexních matematických konceptů, můžete začít hned.

Vaše úroveň je faktorem číslo jedna pro vaši vzdělávací cestu AI, takže stojí za to strávit několik hodin popisem vašeho výchozího bodu v co nejpodrobnějších detailech.

Co je třeba zvážit:

  • Jak daleko se vaše znalosti protahují v matematice? Buď konkrétní.
  • Vaše zkušenosti s programováním, i když to není Python.
  • Obecné chápání AI.

Podívejte se na můj příklad pro inspiraci.

Dále stanovte cíl. Bez konkrétního cíle učení se nikam nedostanete.

Je důležité formulovat své cíle pomocí akčních sloves. Například mým cílem je získat práci v oblasti datové vědy. „Získejte práci“ je akční sloveso. Je to také měřitelný cíl. To znamená, že mohu hodnotit svůj úspěch v porovnání s tímto cílem: Budu uspět nejlépe, pokud dostanu práci do jednoho roku, o něco méně, pokud dostanu práci do roku a půl. Budu selhat, pokud nedostanu práci vůbec.

Porovnejte to s následujícím cílem: „Naučte se hlavní koncepty AI“.

To není velmi dobrý učební cíl. Nejde to do podrobností o tom, jaké jsou hlavní pojmy AI, a volba slovesa znamená, že se učíte, abyste se mohli učit. Po pravdě řečeno, nikdy se nenaučíme, abychom se učili: naučíme se získat více sobeckých výhod. Naučíme se získávat více peněz, zvyšovat svou sebevědomí, získat zajímavější práci, získat diplom, zapůsobit na naše rodiče nebo přátele atd. Ale nikdy se neučíme za konečným cílem učení.

Přemýšlejte o tom, proč potřebujete umělou inteligenci, krátkodobou a dlouhodobou. Buďte k sobě upřímní a zapište si tento cíl.

Mým krátkodobým cílem je získat práci v oblasti datové vědy, protože:

  • Zaprvé je vypláceno více než jen zaměstnání ve vzdělávání.
  • A za druhé, miluji myšlení vývojářů a chci být členem jejich profesní skupiny.

Mým dlouhodobým cílem je aplikovat znalosti AI při budování AI startu ve vzdělávání a vývoji.

Tyto cíle se samozřejmě mohou časem měnit; ale než se změní, povedou mě oceánem nejistoty učení.

Jakmile určíte svůj konečný cíl, napište si seznam dílčích cílů, které vám pomohou dosáhnout konečného cíle. Mohou to být:

  • Zrevidujte program školní algebry.
  • Seznamte se se syntaxí Pythonu.
  • Ukončete kurz Udacity Python.

Znovu se vyhněte slovesům „učit se“ a „rozumět“ a ujistěte se, že dílčí cíle jsou měřitelné. Například:

  • Prohlédl jsem si polovinu konceptů školní algebry.
  • Mohu uvést alespoň 10 zvláštností syntaxe Pythonu.
  • Dokončil jsem 70% kurzu Udacity Python.

Jakmile si budete jisti svou současnou úrovní a vaším cílem učení, je čas sestavit svůj plán učení. Toto je nejsložitější část…

Jak na Zemi buduji výukovou cestu AI, když o AI nic nevím?

Když o tom přemýšlíte, lidé platí za vzdělávání tisíce dolarů. Proč?

  • Protože univerzitní programy dávají diplom.
  • Protože univerzitní programy poskytují podrobný návod, co dělat.

A ten druhý je opravdu důležitý. Ve skutečnosti, když designéři učení vytvářejí učební osnovy, nejprve studují předmět od A do Z. Když se jedná o 20minutový kurz konkrétní elektrické instalace, není to tak bolestivé. Pokud však potřebujete vytvořit roční program pro tak široké pole, jako je umělá inteligence, dobře, hodně štěstí ...

Jako učící se jste ve velmi nevýhodném postavení, protože nemáte ponětí, co je AI, ale před začátkem učení musíte vytvořit kurikulum.

To je do značné míry „Který přišel první? Kuře nebo vejce? “ okamžik. Filozofické dilema bez řešení. Nekonečná smyčka. Velký problém.

Dobrou zprávou je, že existují nějaké zadní uličky, připravené k objevování.

Půjčit si

Půjčujte si osnovy univerzit, bootcampů, lidí, kteří již tento proces prošli. To je zdarma, a to vám poskytne první vhled do toho, co se musíte naučit.

Zkontroloval jsem tyto učební osnovy, abych definoval sloupové body (ale je jich mnohem víc!):

  • Sussex Computer Science a AI
  • Umělá inteligence Strathclyde a aplikace
  • UCL Machine Learning
  • San Francisco Data Science

Také jsem to považoval za užitečné:

  • Zde Siraj Raval představuje komponenty učení AI a navrhuje online kurzy v logickém pořadí.
  • Daniel Bourke podává skvělý popis své zkušenosti.
  • Rodrigo Beceiro zde uvádí domény AI v části „Pole umělé inteligence“.

Moje deska Trello zobrazuje úkoly, které jsem si vybral každý týden, a zahrnuje kurzy a další materiály, které sleduji.

Dalším potenciálním zdrojem informací jsou AI Meetups. Tyto Meetups shromažďují stovky lidí. V tomto energetickém davu mozků plněných umělou inteligencí najdete velmi laskavé a empatické lidi, kteří s vámi rádi sdílejí radu. Zeptej se jich:

  • "Co jsi začal?"
  • "Jaké zdroje pro začátečníky můžete doporučit?"
  • "Jaké jsou hlavní pojmy?"
  • "Na kávu?"

Budete 1) získat radu z první ruky od odborníků a 2) navázat důležitá spojení.

A konečně, zkontrolujte požadavky na práci s datovým vědcem na každé pracovní desce, abyste zjistili, jaké dovednosti se od vás očekávají.

Odstranit

Když buduji e-learningové kurzy pro velké podniky, moji klienti často chtějí zahrnout co nejvíce informací. Na učení se nikdy není dost, že? Pravda je, že velké množství informací přemůže čerstvé studenty, což je může přimět k odstoupení. Zlatým pravidlem pedagoga (a pokud toto čtete, jste samoučitel) je co nejvíce eliminovat. Pamatujete si, co řekl Tim Ferris o účinnosti? Správně, VYŘAZIT.

Například, když jsem hledal univerzitní kurikula, našel jsem modul nazvaný „Duch ve stroji?“, O poznávání a neurofyziologii. Mám osobní zájem na poznání, takže mým prvním instinktem bylo zahrnout tento modul do mých učebních osnov. Trochu racionálního myšlení mě však dovedlo k myšlence: „Poznání vás nepřivede k vašemu cíli, kterým je naučit se AI po dobu 12 měsíců a získat práci“.

To neznamená, že byste se neměli učit poznávání. Než budete pokračovat, ujistěte se, že poznání je v souladu s vaším hlavním cílem.

Udržujte jej flexibilní

Čím více se rozšiřujete a rostete ve svém učení, tím více objevujete nová pole, sdělujete důležité věci z méně důležitých, formujete svůj zájem a identifikujete své silné a slabé stránky. Věci, které se chcete naučit a prozkoumat, se postupem času změní, stejně jako roční období.

Když přemýšlím o budoucnosti, nejsem si jistý, kdy bych měl začít číst knihu o hlubokém učení. Než se naučím pravděpodobnost? Současně s tím nebo po něm? Ani nevím, kdy se naučit Tensorflowe, protože ani nevím, co to je. Mohu definovat pouze své první kroky, které jsou především:

  • Naučte se Python
  • Revize algebry
  • Udělejte začátečník Data Science kurzu (jeden z těch, které doporučuje guru)
  • Přečtěte si AI, moderní přístup

Jeden z nich, možná kurz Data Science, odhalí můj další krok. Například může zmínit Tensorflowa a vysvětlit, o co jde, a možná ho chci zahrnout do učebních osnov příštího měsíce.

Z tohoto důvodu jsem nevytvořil pevné učební osnovy s pokyny krok za krokem. Tyto osnovy jsou vytvářeny na univerzitách a bootcampech odborníky, kteří mají AI na dosah ruky. My ne, takže musíme udržovat naše kurikula flexibilní a otevřená, což umožňuje prostor pro úpravy.

Řešení, které jsem našel pro sebe:

  • Sestavil jsem seznam hlavních bodů učení v AI, vypůjčených z univerzitních studijních programů a AI guru.
  • Vybírám ty, s nimiž bych měl začít.
  • Na další měsíc plánuji učební úkoly.
  • Když pochopím, co se musím naučit dále, aktualizuji svou desku Trello relevantními úkoly.

Shrnout

  1. Podrobně definujte svůj výchozí bod.
  2. Nastavte svůj hlavní cíl a učící se dílčí cíle (v souladu s hlavním cílem).
  3. Vytvořte přibližný učební plán:
  • Definujte hlavní oblasti a koncepty: půjčky od univerzit, bootcampy a guru; jít do Meetups; podívejte se na požadavky na pracovní desky.
  • Odstraňte informace, které chcete znát, a uchovávejte pouze informace, které musíte vědět.
  • Naplánujte si měsíc a udržujte jej flexibilní. Použijte Trello nebo jinou pomoc.