Как научиться программировать искусственный интеллект

Как создать искусственный интеллект? (Почти) исчерпывающее руководство

На этой неделе вы могли прочитать крайне мотивирующей кейс от ученика GeekBrains Валерия Турова, который изучил профессию «Программист Java», где он рассказал об одной из своих целей, которая привела в профессию — желанию познать принцип работы и научиться создавать самому игровых ботов.

А ведь действительно, именно желание создать совершенный искусственный интеллект, будь то игровая модель или мобильная программа, сподвигла на путь программиста многих из нас. Проблема в том, что за тоннами учебного материала и суровой действительностью заказчиков, это самое желание было заменено простым стремлением к саморазвитию. Для тех, кто так и не приступил к исполнению детской мечты, далее краткий путеводитель по созданию настоящего искусственного разума.

Стадия 1. Разочарование

Когда мы говорим о создании хотя бы простых ботов, глаза наполняются блеском, а в голове мелькают сотни идей, что он должен уметь делать. Однако, когда дело доходит до реализации, оказывается, что ключом к разгадке реальной модели поведения является математика. Да-да, искусственный интеллект куда сложнее написания прикладных программ — одних знаний о проектировании ПО вам не хватит.

Математика — этот тот научный плацдарм, на котором будет строиться ваше дальнейшее программирование. Без знания и понимания этой теории все задумки быстро разобьются о взаимодействие с человеком, ведь искусственный разум на самом деле не больше, чем набор формул.

Стадия 2. Принятие

Когда спесь немного сбита студенческой литературой, можно приступать к практике. Бросаться на LISP или другие функциональные языки пока не стоит — сначала стоит освоиться с принципами проектирования ИИ. Как для быстрого изучения, так и дальнейшего развития прекрасно подойдёт Python — это язык, чаще всего используемый в научных целях, для него вы найдете множество библиотек, которые облегчат ваш труд.

Стадия 3. Развитие

Теперь переходим непосредственно к теории ИИ. Их условно можно разделить на 3 категории:

Естественно, начинать следует с самых простых ботов. Для этого вспомните старую-добрую игру «Крестики-нолики» при использовании поля 3х3 и постарайтесь выяснить для себя основные алгоритмы действий: вероятность победы при безошибочных действиях, наиболее удачные места на поле для расположения фигуры, необходимость сводить игру к ничьей и так далее.

Сыграв несколько десятков партий и анализируя собственные действия, вы наверняка сможете выделить все важные аспекты и переписать их в машинный код. Если нет, то продолжайте думать, а эта ссылка здесь полежит на всякий случай.

К слову, если вы всё-таки взялись за язык Python, то создать довольно простого бота можно, обратившись к этому подробному мануалу. Для других языков, таких как C++ или Java, вам также не составит труда найти пошаговые материалы. Почувствовав, что за созданием ИИ нет ничего сверхъестественного, вы сможете смело закрыть браузер и приступить к личным экспериментам.

Стадия 4. Азарт

Теперь, когда дело сдвинулось с мёртвой точки, вам наверняка хочется создать что-то более серьёзное. В этом вам поможет ряд следующих ресурсов:

Как вы поняли даже из названий, это API, которые позволят без лишних затрат времени создать некоторое подобие серьёзного ИИ.

Стадия 5. Работа

Теперь же, когда вы уже вполне ясно представляете, как ИИ создавать и чем при этом пользоваться, пора выводить свои знания на новый уровень. Во-первых, для этого потребуется изучение дисциплины, которое носит название «Машинное обучение». Во-вторых, необходимо научиться работать с соответствующими библиотеками выбранного языка программирования. Для рассматриваемого нами Python это Scikit-learn, NLTK, SciPy, PyBrain и Numpy. В-третьих, в развитии никуда не обойтись от функционального программирования. Ну и самое главное, вы теперь сможете читать литературу о ИИ с полным пониманием дела:

И да, вся или почти вся литература по данной тематике представлена на иностранном языке, поэтому если хотите заниматься созданием ИИ профессионально — необходимо подтянуть свой английский до технического уровня. Впрочем, это актуально для любой сферы программирования, не правда ли?

В остальном же ваше дальнейшее развитие будет зависеть лишь от практики и желания усложнять алгоритмы. Но будьте осторожны: возможно, совершенный искусственный разум опасен для человечества?

Спасибо GeekBrains за представленный материал.

Источник

Как создать искусственный интеллект?

А ведь действительно, именно желание создать совершенный искусственный интеллект, будь то игровая модель или мобильная программа, сподвигла на путь программиста многих из нас. Проблема в том, что за тоннами учебного материала и суровой действительностью заказчиков, это самое желание было заменено простым стремлением к саморазвитию. Для тех, кто так и не приступил к исполнению детской мечты, далее краткий путеводитель по созданию настоящего искусственного разума.

Стадия 1. Разочарование

Когда мы говорим о создании хотя бы простых ботов, глаза наполняются блеском, а в голове мелькают сотни идей, что он должен уметь делать. Однако, когда дело доходит до реализации, оказывается, что ключом к разгадке реальной модели поведения является. математика. Если быть немного конкретнее, то вот список её разделов, которые необходимо проштудировать хотя бы в формате университетского образования:

Теория вероятностей и математическая статистика.

Это тот научный плацдарм, на котором будут строится ваше дальнейшее программирование. Без знания и понимания этой теории все задумки быстро разобьются о взаимодействие с человеком, ведь искусственный разум на самом деле не больше, чем набор формул.

Стадия 2. Принятие

Когда спесь немного сбита студенческой литературой, можно приступать к изучению языков. Бросаться на LISP или другие функциональные языки пока не стоит, для начала надо научиться работать с переменными и однозначными состояниями. Как для быстрого изучения, так и дальнейшего развития прекрасно подойдёт Python, но в целом можно взять за основу любой язык, имеющий соответствующие библиотеки.

Стадия 3. Развитие

Теперь переходим непосредственно к теории ИИ. Их условно можно разделить на 3 категории:

Слабый ИИ – боты, которых мы видим в компьютерных играх, или простые подручные помощники, вроде Siri. Они или выполняют узкоспециализированные задачи или являются незначительным комплексом таковых, а любая непредсказуемость взаимодействия ставит их в тупик.

Сильный ИИ – это машины, интеллект которых сопоставим с человеческим мозгом. На сегодняшний день нет реальных представителей этого класса, но компьютеры, вроде Watson очень близки к достижению этой цели.

Совершенные ИИ – будущее, машинный мозг, который превзойдёт наши возможности. Именно об опасности таких разработок предупреждают Стивен Хоккинг, Элон Маск и кинофраншиза «Терминатор».

Естественно, начинать следует с самых простых ботов. Для этого вспомните старую-добрую игру «Крестики-нолики» при использовании поля 3х3 и постарайтесь выяснить для себя основные алгоритмы действий: вероятность победы при безошибочных действиях, наиболее удачные места на поле для расположения фигуры, необходимость сводить игру к ничьей и так далее.

Сыграв несколько десятков партий и анализируя собственные действия, вы наверняка сможете выделить все важные аспекты и переписать их в машинный код. Если нет, то продолжайте думать, а эта ссылка здесь полежит на всякий случай.

К слову, если вы всё-таки взялись за язык Python, то создать довольно простого бота можно обратившись к этому подробному мануалу. Для других языков, таких как C++ или Java, вам также не составит труда найти пошаговые материалы. Почувствовав, что за созданием ИИ нет ничего сверхъестественного, вы сможете смело закрыть браузер и приступить к личным экспериментам.

Стадия 4. Азарт

Теперь, когда дело сдвинулось с мёртвой точки, вам наверняка хочется создать что-то более серьёзное. В этом вам поможет ряд следующих ресурсов:

Как вы поняли даже из названий, это API, которые позволят без лишних затрат времени создать некоторое подобие серьёзного ИИ.

Стадия 5. Работа

Теперь же, когда вы уже вполне ясно представляете, как ИИ создавать и чем при этом пользоваться, пора выводить свои знания на новый уровень. Во-первых, для этого потребуется изучение дисциплины, которое носит название «Машинное обучение». Во-вторых, необходимо научиться работать с соответствующими библиотеками выбранного языка программирования. Для рассматриваемого нами Python это Scikit-learn, NLTK, SciPy, PyBrain и Nump. В-третьих, в развитии никуда не обойтись от функционального программирования. Ну и самое главное, вы теперь сможете читать литературу о ИИ с полным пониманием дела:

И да, вся или почти вся литература по данной тематике представлена на иностранном языке, поэтому если хотите заниматься созданием ИИ профессионально необходимо подтянуть свой английский до технического уровня. Если вы только начинаете путь к мечте, советуем записаться на бесплатный двухчасовой интенсив по основам программирования.

В остальном, ваше дальнейшее развитие будет зависеть лишь от практики и желания усложнять алгоритмы. Но будьте осторожны: возможно совершенный искусственный разум опасен для человечества?

Освоить востребованную профессию в Data Science можно всего за полтора года на курсах GeekBrains. После учёбы вы сможете работать по специальностям Data Scientist, Data Analyst, Machine Learning, Engineer Computer Vision-специалист или NLP-специалист.

На этой неделе вы могли прочитать крайне мотивирующей кейс от Валерия Турова, где он рассказал об одной из своих целей, которая привела в профессию – желанию познать принцип работы и научиться создавать самому игровых ботов.

А ведь действительно, именно желание создать совершенный искусственный интеллект, будь то игровая модель или мобильная программа, сподвигла на путь программиста многих из нас. Проблема в том, что за тоннами учебного материала и суровой действительностью заказчиков, это самое желание было заменено простым стремлением к саморазвитию. Для тех, кто так и не приступил к исполнению детской мечты, далее краткий путеводитель по созданию настоящего искусственного разума.

Стадия 1. Разочарование

Когда мы говорим о создании хотя бы простых ботов, глаза наполняются блеском, а в голове мелькают сотни идей, что он должен уметь делать. Однако, когда дело доходит до реализации, оказывается, что ключом к разгадке реальной модели поведения является. математика. Если быть немного конкретнее, то вот список её разделов, которые необходимо проштудировать хотя бы в формате университетского образования:

Теория вероятностей и математическая статистика.

Это тот научный плацдарм, на котором будут строится ваше дальнейшее программирование. Без знания и понимания этой теории все задумки быстро разобьются о взаимодействие с человеком, ведь искусственный разум на самом деле не больше, чем набор формул.

Стадия 2. Принятие

Когда спесь немного сбита студенческой литературой, можно приступать к изучению языков. Бросаться на LISP или другие функциональные языки пока не стоит, для начала надо научиться работать с переменными и однозначными состояниями. Как для быстрого изучения, так и дальнейшего развития прекрасно подойдёт Python, но в целом можно взять за основу любой язык, имеющий соответствующие библиотеки.

Стадия 3. Развитие

Теперь переходим непосредственно к теории ИИ. Их условно можно разделить на 3 категории:

Слабый ИИ – боты, которых мы видим в компьютерных играх, или простые подручные помощники, вроде Siri. Они или выполняют узкоспециализированные задачи или являются незначительным комплексом таковых, а любая непредсказуемость взаимодействия ставит их в тупик.

Сильный ИИ – это машины, интеллект которых сопоставим с человеческим мозгом. На сегодняшний день нет реальных представителей этого класса, но компьютеры, вроде Watson очень близки к достижению этой цели.

Совершенные ИИ – будущее, машинный мозг, который превзойдёт наши возможности. Именно об опасности таких разработок предупреждают Стивен Хоккинг, Элон Маск и кинофраншиза «Терминатор».

Естественно, начинать следует с самых простых ботов. Для этого вспомните старую-добрую игру «Крестики-нолики» при использовании поля 3х3 и постарайтесь выяснить для себя основные алгоритмы действий: вероятность победы при безошибочных действиях, наиболее удачные места на поле для расположения фигуры, необходимость сводить игру к ничьей и так далее.

Сыграв несколько десятков партий и анализируя собственные действия, вы наверняка сможете выделить все важные аспекты и переписать их в машинный код. Если нет, то продолжайте думать, а эта ссылка здесь полежит на всякий случай.

К слову, если вы всё-таки взялись за язык Python, то создать довольно простого бота можно обратившись к этому подробному мануалу. Для других языков, таких как C++ или Java, вам также не составит труда найти пошаговые материалы. Почувствовав, что за созданием ИИ нет ничего сверхъестественного, вы сможете смело закрыть браузер и приступить к личным экспериментам.

Стадия 4. Азарт

Теперь, когда дело сдвинулось с мёртвой точки, вам наверняка хочется создать что-то более серьёзное. В этом вам поможет ряд следующих ресурсов:

Как вы поняли даже из названий, это API, которые позволят без лишних затрат времени создать некоторое подобие серьёзного ИИ.

Стадия 5. Работа

Теперь же, когда вы уже вполне ясно представляете, как ИИ создавать и чем при этом пользоваться, пора выводить свои знания на новый уровень. Во-первых, для этого потребуется изучение дисциплины, которое носит название «Машинное обучение». Во-вторых, необходимо научиться работать с соответствующими библиотеками выбранного языка программирования. Для рассматриваемого нами Python это Scikit-learn, NLTK, SciPy, PyBrain и Nump. В-третьих, в развитии никуда не обойтись от функционального программирования. Ну и самое главное, вы теперь сможете читать литературу о ИИ с полным пониманием дела:

И да, вся или почти вся литература по данной тематике представлена на иностранном языке, поэтому если хотите заниматься созданием ИИ профессионально необходимо подтянуть свой английский до технического уровня. Если вы только начинаете путь к мечте, советуем записаться на бесплатный двухчасовой интенсив по основам программирования.

В остальном, ваше дальнейшее развитие будет зависеть лишь от практики и желания усложнять алгоритмы. Но будьте осторожны: возможно совершенный искусственный разум опасен для человечества?

Освоить востребованную профессию в Data Science можно всего за полтора года на курсах GeekBrains. После учёбы вы сможете работать по специальностям Data Scientist, Data Analyst, Machine Learning, Engineer Computer Vision-специалист или NLP-специалист.

Источник

Искусственный интеллект: как и где изучать — отвечают эксперты

Искусственный интеллект — это та сфера в мире IT, которая активно развивается и имеет как огромную популярность, так и много вопросов. Многие программисты хотят заниматься разработкой ИИ, но не знают с чего начать, поэтому мы решили поделиться с вами вопросом, который пришел от нашего подписчика:

«Хочу заниматься ИИ. Что стоит изучить? Какие языки использовать? В каких организациях учиться и работать?»

Мы обратились за разъяснением к нашим экспертам, а полученные ответы представляем вашему вниманию.

ведущий аналитик Avito

Это зависит от Вашей базовой подготовки. Прежде всего, необходима математическая культура (знание статистики, теории вероятностей, дискретной математики, линейной алгебры, анализа и др.) и готовность многому быстро учиться. При реализации методов ИИ потребуется программирование (алгоритмы, структуры данных, ООП и др.).

Разные проекты требуют владения разными языками программирования. Я бы рекомендовал знать как минимум Python, Java и любой функциональный язык. Нелишним будет опыт работы с различными базами данных и распределёнными системами. Чтобы быстро изучать лучшие подходы, применяемые в индустрии, требуется знание английского языка.

Учиться рекомендую в хороших российских вузах! Например, в МФТИ, МГУ, ВШЭ есть соответствующие кафедры. Большое разнообразие тематических курсов доступно на Coursera, edX, Udacity, Udemy и других MOOC площадках. Некоторые ведущие организации имеют собственные программы подготовки в области ИИ (например, Школа анализа данных у Яндекса).

Прикладные задачи, решаемые методами ИИ, можно найти в самых разнообразных местах. Банки, финансовый сектор, консалтинг, ритейл, e-commerce, поисковые системы, почтовые сервисы, игровая индустрия, индустрия систем безопасности и, конечно, Avito — все нуждаются в специалистах различной квалификации.

CEO Mad Devs

У нас есть проект по финтеху, связанный с машинным обучением и компьютерным зрением, в котором первый его разработчик писал все на C++, далее пришел разработчик, который все переписал на Python. Так что язык тут не самое главное, так как язык — это прежде всего инструмент, и от вас зависит, как его использовать. Просто на каких-то языках задачи решать быстрее, а на других более медленно.

Где учиться, сказать сложно — все наши ребята учились сами, благо есть интернет и Google.

начальник группы цифровых технологий компании Nexign

Могу посоветовать с самого начала готовить себя к тому, что учиться придётся много. Вне зависимости от того, что подразумевается под «заниматься ИИ» — работа с большими данными либо нейросети; развитие технологии или поддержка и обучение некой определённой уже разработанной системы.

Давайте ради конкретики возьмём трендовую профессию Data Scientist. Что делает этот человек? В общем и целом — собирает, анализирует и готовит к употреблению большие данные. Именно те, на которых растёт и тренируется ИИ. А что должен знать и уметь Data Scientist? Статический анализ и математическое моделирование – по умолчанию, причём на уровне свободного владения. Языки – скажем, R, SAS, Python. Также хорошо бы иметь какой-никакой опыт разработки. Ну и, вообще говоря, хороший дата-сайнтист должен уверенно себя чувствовать в БД, алгоритмике, визуализации данных.

Не сказать, чтобы такой набор знаний можно было получить в каждом втором техническом вузе страны. Крупные компании, у которых в приоритете разработка ИИ, это понимают и разрабатывают под себя соответствующие учебные программы — существует, например, Школа анализа данных от Яндекса. Но вы должны отдавать себе отчёт, что это не тот масштаб, где ты приходишь на курсы «с улицы», а выходишь с них готовым джуниором. Пласт большой, и идти учиться по дисциплине имеет смысл тогда, когда уже охвачена база (математика, статистика) хотя бы в рамках вузовской программы.

Да, времени уйдёт порядочно. Но игра стоит свеч, потому что хороший Data Scientist – это очень перспективно. И очень дорого. Есть ещё и другой момент. Искусственный интеллект – это, с одной стороны, уже не просто объект ажиотажа, а вполне себе вышедшая на виток продуктивности технология. С другой стороны, ИИ всё ещё только развивается. Для этого развития требуется много ресурсов, много навыков и много денег. Пока это уровень высшей лиги. Я сейчас скажу очевидную вещь, но, если вы хотите оказаться на острие атаки и своими руками двигать прогресс, цельтесь в компании уровня Facebook или Amazon.

В то же время в ряде областей технологию уже применяют: в банковской сфере, в телекоме, на промышленных предприятиях-гигантах, в ритейле. И там уже нужны люди, способные её поддерживать. Gartner прогнозирует, что к 2020 году 20% всех предприятий в развитых странах будут нанимать специальных сотрудников для тренировки нейронных сетей, используемых в этих компаниях. Так что пока ещё есть немного времени, чтобы подучиться самому.

CTO компании Exness

ИИ сейчас активно развивается, и предсказывать на десять лет вперед сложно. На ближайшие два-три года будут доминировать подходы на базе нейросетей и вычислений на основе GPU. Лидером в этой области является Python с интерактивной средой Jupyter и библиотеками numpy, scipy, tensorflow.

Есть много онлайн-курсов, которые дают базовое представление об этих технологиях и общих принципах ИИ, например курс Andrew Ng. И в плане обучения этой теме сейчас в России эффективнее всего самостоятельное обучение или в локальной группе по интересам (например, в Москве я знаю о существовании как минимум пары групп, где люди делятся опытом и знаниями).

технический директор Heads and Hands

Начать нужно с теории: почитать профильную литературу и статьи. Из языков для изучения наиболее подходит Python. Организации — все, которые используют ИИ в своих наработках.

технический директор группы компаний «ХайТэк»

На сегодняшний день самая быстро прогрессирующая часть искусственного интеллекта — это, пожалуй, нейронные сети.
Изучение нейросетей и ИИ стоит начать с освоения двух разделов математики — линейной алгебры и теории вероятности. Это обязательный минимум, незыблемые столпы искусственного интеллекта. Абитуриентам, желающим постичь основы ИИ, при выборе вуза, на мой взгляд, стоит обратить внимание на факультеты с сильной математической школой.

Следующий шаг — изучение проблематики вопроса. Существует огромное количество литературы, как учебной, так и специальной. Большинство публикаций по теме искусственного интеллекта и нейросетей написаны на английском языке, однако русскоязычные материалы тоже публикуются. Полезную литературу можно найти, например, в общедоступной цифровой библиотеке arxiv.org.

Если говорить о направлениях деятельности, то здесь можно выделить обучение прикладных нейронных сетей и разработку совершенно новых вариантов нейросетей. Яркий пример: существует такая очень востребованная сейчас специальность — «дата-сайентист» (Data Scientist). Это разработчики, которые, как правило, занимаются изучением и подготовкой неких наборов данных для обучения нейросетей в конкретных, прикладных областях. Резюмируя, подчеркну, что каждая специализация требует отдельного пути подготовки.

Team Leader Java-разработки в Voximplant

Прежде чем приступать к узкопрофильным курсам, нужно изучить линейную алгебру и статистику. Погружение в ИИ я бы посоветовал начать с учебника «Машинное обучение. Наука и искусство построения алгоритмов, которые извлекают знания из данных», это неплохое пособие для начинающих. На Coursera стоит послушать вводные лекции К. Воронцова (подчеркну, что они требуют хорошего знания линейной алгебры) и курс «Machine Learning» Стэнфордского университета, который читает Andrew Ng, профессор и глава Baidu AI Group/Google Brain.

Основная масса пишется на Python, потом идут R, Lua.

Если говорить об учебных заведениях, лучше поступить на курсы при кафедрах прикладной математики и информатики, подходящие образовательные программы есть. Для проверки своих способностей можно принять участие в соревнованиях Kaggle, где предлагают свои кейсы крупные мировые бренды.

заместитель директора департамента, руководитель управления АО РАСУ

В любом деле, прежде чем приступать к проектам, хорошо бы получить теоретический базис. Есть много мест, где можно получить формальную степень магистра по этому направлению, либо повысить свою квалификацию. Так, например, Сколтех предлагает магистерские программы по направлениям «Computational Science and Engineering» и «Data Science», куда входит курсы «Machine Learning» и «Natural Language Processing». Можно также упомянуть Институт Интеллектуальных Кибернетических систем НИЯУ МИФИ, Факультет вычислительной математики и кибернетики МГУ и Кафедру «Интеллектуальные системы» МФТИ.

Если же формальное образование уже имеется, есть ряд курсов на различных платформах MOOC. Так, например, EDx.org предлагает курсы по искусственному интеллекту от Microsoft и Колумбийского университета, последний из которых предлагает микро-магистерскую программу за умеренные деньги. Хотелось бы особо отметить, что обычно сами знания вы можете получить и бесплатно, оплата идет только за сертификат, если он нужен для вашего резюме.

Если же вы хотите «глубоко погрузиться» в тему, ряд компаний в Москве предлагает недельные интенсивы с практическими занятиями, и даже предлагают оборудование для экспериментов (например, newprolab.com), правда, цена таких курсов от нескольких десятков тысяч рублей.

Из компаний, которые занимаются разработкой Искусственного Интеллекта, вы наверняка знаете Яндекс и Сбербанк, но есть и многие другие разных размеров. Например, на этой неделе Минобороны открыло в Анапе Военный инновационный технополис ЭРА, одной из тем которого является разработка ИИ для военных нужд.

директор по развитию бизнеса IТ-компании Navicon

Прежде чем изучать искусственный интеллект, надо решить принципиальный вопрос: красную таблетку взять или синюю.
Красная таблетка — стать разработчиком и окунуться в жестокий мир статистических методов, алгоритмов и постоянного постижения непознанного. С другой стороны, не обязательно сразу кидаться в «кроличью нору»: можно стать управленцем и создавать ИИ, например, как менеджер проекта. Это два принципиально разных пути.

Первый отлично подходит, если вы уже решили, что будете писать алгоритмы искусственного интеллекта. Тогда вам надо начать с самого популярного направления на сегодняшний день – машинного обучения. Для этого нужно знать классические статистические методы классификации, кластеризации и регрессии. Полезно будет также познакомиться с основными мерами оценки качества решения, их свойствами… и всем, что попадется вам по пути.

Только после того, как база освоена, стоит проштудировать более специальные методы: деревья принятия решений и ансамбли из них. На этом этапе нужно глубоко погрузиться в основные способы построения и обучения моделей — они скрываются за едва приличными словами беггинг, бустинг, стекинг или блендинг.

Тут же стоит познать методы контроля переобучения моделей (еще один «инг» — overfitting).

И, наконец, совсем уж джедайский уровень — получение узкоспециальных знаний. Например, для глубокого обучения потребуется овладеть основными архитектурами и алгоритмами градиентного спуска. Если интересны задачи обработки естественного языка, то рекомендую изучить рекуррентные нейронные сети. А будущим создателям алгоритмов для обработки картинок и видео стоит хорошенько углубиться в свёрточные нейронные сети.

Две последние упомянутые структуры — кирпичики популярных сегодня архитектур: состязательных сетей (GAN), реляционных сетей, комбинированных сетей. Поэтому изучить их будет нелишним, даже если вы не планируете учить компьютер видеть или слышать.

Совсем другой подход к изучению ИИ — он же «синяя таблетка» — начинается с поиска себя. Искусственный интеллект рождает кучу задач и целых профессий: от руководителей ИИ-проектов до дата-инженеров, способных готовить данные, чистить их и строить масштабируемые, нагруженные и отказоустойчивые системы.

Так что при «менеджерском» подходе сначала стоит оценить свои способности и бэкграунд, а уже потом выбирать, где и чему учиться. Например, даже без математического склада ума можно заниматься дизайном ИИ-интерфейсов и визуализациями для умных алгоритмов. Но приготовьтесь: уже через 5 лет искусственный интеллект начнет вас троллить и называть «гуманитарием».

Основные методы ML реализованы в виде готовых библиотек, доступных к подключению на разных языках. Наиболее популярными языками в ML сегодня являются: C++, Python и R.

Есть множество курсов как на русском, так и английском языках, таких как Школа анализа данных Яндекса, курсы SkillFactory и OTUS. Но прежде чем инвестировать время и деньги в специализированное обучение, думаю, стоит «проникнуться темой»: посмотреть открытые лекции на YouTube с конференций DataFest за прошлые годы, пройти бесплатные курсы от Coursera и «Хабрахабра».

И когда все описанные знания будут усвоены, мы с нетерпением ждем юных падаванов к нам в команду Navicon, где поможем и научим, как подружиться с «искусственными интеллектуалами» в реальной жизни.

Источник