Глупые прогнозы об Искусственном Интеллекте
DALL-E: Wrubel painting: silly predictions about artificial intelligence
Пару месяцев назад начал делать заметки на тему поста с намерением не спеша накопить к лету и опубликовать. А тут некоторые прогнозы сбываться начинают :-D Поэтому закину что есть, без сроков и гарантий.
База для прогнозов:
- История развития ИТ;
- Понятие о подрывных технологиях, которой без сомнения является ИИ.
- Здравый смысл, как бы смешно это не звучало, исходя из названия эссе.
Поскольку даты для для прогнозов не указываю, можно считать их скорее трендами, направлениями эволюционного давления, чем конкретными событиями.
Ссылки на курсы по Machine Learning & Deep Learning
Перед началом разбирательства с темой собрал для себя список курсов, которые могут быть интересны.
Публикую, чтобы не пропадал зря.
Только ссылки. Свои комментарии вырезал — в исходном виде они никому кроме меня не помогут :-)
Как выбрать ВУЗ и специальность
Если вы хотите от жизни большего, не можете сжульничать и родились в СНГ.
Давно хотел написать пару соображений на тему, а раз сейчас идёт вступительная кампания, то и напишу.
Написанное я считаю справедливым для людей, которые хотят расти над собой: стать хорошим специалистом, создать что-то заметное, принести пользу обществу.
Этот текст мало полезен для тех, кому родители уже подготовили тёплое место, кто косит от армии, кто идёт учится «потому что надо» и так далее.
Строго субъективно, конечно.
MIT 6.S191: галопом по Deep Learning
Отмучавшись с матаном, я решил, что времени на основательное разбирательство со всем машинным обучением уйдёт слишком много — надо срезать углы.
Поэтому следующей целью выбрал курс MIT 6.S191: Introduction to Deep Learning.
Потому что MIT и по темам лекций видно широкое покрытие темы.
Курсом очень доволен.
Как учить и не учить математике
Количество успешных решений и процент успешных попыток отправки решений задач в курсе.
Чёрт дёрнул вспоминать вышку. Я планирую немного забатанить машинное обучение, но сперва решил вспомнить, чему меня в университетах учили. Тем более, что математического анализа мне иногда не хватает.
Поэтому я нагуглил на Stepik курс с пятью звёздами сразу в двух частях (1, 2) за авторством Александра Храброва.
Первую часть я прошёл за 6 полных дней на 100%. Вторую, с перерывами, дней за 10 на 87%: стало жалко времени и сил. График в заголовке намекает на причину :-)
Попутно накопил заметок о курсе, о том как «правильно» учить математике. И как ей учить не надо.
Само собой, всё с моей колокольни.