Mi Maestría en Inteligencia Artificial de Creación Propia

Los caminos universitarios eran demasiado caros, así que decidí crear el mío propio.

¿Quién enseña a quién?

Nota: Este artículo es un trabajo en progreso perpetuo y está actualizado al 17 de mayo de 2019.

Actualización de 2019: he agregado más planes de estudio y otros recursos (el curso Aprender a aprender y el libro de aprendizaje automático de 100 páginas ). Todos están todavía en orden de finalización.

Actualización de 2018: 9 meses después de comenzar mi plan de estudios, ¡me contrataron como ingeniero de aprendizaje automático en Max Kelsen , una empresa de tecnología en Brisbane!

Yo en 15 segundos

Vivo en Brisbane, Australia.

Me gradué en 2015 con una doble especialización en ciencia de los alimentos y nutrición. Me tomó cinco años hacer una licenciatura de tres años.

Pensé que quería ser médico. Probablemente porque estaba siguiendo lo que hacían mis amigos en lugar de crear mi propio camino.

Soy un loco por el fitness. Y me encanta la comida. Casar mi amor por la comida y el fitness con mis estudios fue uno de los mejores que he hecho.

La lección más valiosa que aprendí durante cinco años como estudiante universitario fue que si estás realmente interesado en lo que estás aprendiendo, estudiar ya no es una tarea.

Aprendí a aprender.

Si me hubieras dicho esta sabiduría antes de empezar la universidad, te habría escuchado y entendido, pero no la habría puesto en práctica. Todavía tenía la impresión de que estudiar siempre sería una tarea dolorosa. La sabiduría debe aprenderse, no enseñarse.

¿Por qué estudiar Inteligencia Artificial?

Toda esta revolución de la Inteligencia Artificial (IA) me fascina. La IA, junto con otras tecnologías, tiene el poder de hacer del mundo un lugar mejor. También tiene el poder de hacer del mundo un lugar peor. Soy un defensor del lado bueno.

Los avances en IA han estado ocurriendo durante décadas. El poder de la computación ha alcanzado recientemente una etapa en la que es lo suficientemente accesible como para permitir que personas como yo trabajen en estas tecnologías desde mi habitación.

En lugar de quedarme de brazos cruzados y observar este cambio de paradigma sin comprenderlo por completo, a principios de 2017 decidí comenzar a aprender sobre él.

Mis metas

1. Sea lo suficientemente peligroso como para usar la IA como una herramienta para aportar valor al mundo. No estoy aprendiendo estas tecnologías por aprender. Voy a usar lo que aprendo para construir algo épico.
2. Combine la IA con mi conocimiento sobre fitness y nutrición para ayudar al mundo a moverse más y comer mejor. Sé que nunca seré el experto líder mundial en inteligencia artificial o fitness o nutrición como disciplinas singulares, pero puedo ser un líder en el cruce de las tres.
3. Inspirar a otros a embarcarse en su propio viaje de aprendizaje. Al escribir sobre mi viaje y compartir lo que aprendí, quiero alentar a otros a elegirse a sí mismos y crear sus propios caminos.

Mi Curriculum

Fui a la inversa cuando comencé mis estudios. Me sumergí directamente en el extremo profundo (literalmente) y me inscribí en un curso de aprendizaje profundo sin escribir ni una sola línea de código Python.

Me asusté hasta el punto de enviar un correo electrónico a soporte preguntando si era elegible para un reembolso. Por suerte, no acepté el reembolso.

Después de aprender más sobre el campo, maduré un poco y comencé a tener una idea de dónde quiero llevar mis estudios. Se está empezando a pensar más en dónde paso mi tiempo.

No busco ser el mejor ingeniero de inteligencia artificial o el más contratable. Mi enfoque es una base de conocimiento que puedo usar para construir cosas.

Mi plan de estudios no es tan sólido como podría ser, sino que se construye sobre la marcha, aprendiendo lo que necesito saber para dar el siguiente paso.

Si tiene algún consejo para mí, incluidos los cursos que debería ver o las habilidades en las que debería trabajar, no dude en hacérmelo saber en los comentarios, mi correo electrónico o Twitter .

Llave

• ✅ = curso completamente completado
• ✳️ = curso parcialmente completado o en progreso
• No hay símbolos para matemáticas o libros.

Cursos basicos

• ✅ Fundamentos de programación de Udacity con Python [Gratis]
• ✅ CS50 [Gratis]
• ✅ Treehouse Python Track [Costo]
• ✅ Introducción a la ciencia de datos de Udacity [Gratis]
• ✅ Pista de introducción a Python para ciencia de datos de DataCamp [Costo]

Dos increíbles recursos para empezar a aprender Informática y programación. Fuentes: Treehouse, Harvard CS50

¿Por qué estos?

A principios de 2017, no tenía idea de qué era la ciencia de datos, y mucho menos la IA. Escribí mi primera línea de código Python en febrero. Estos cursos son para darme una base en programación Python, informática y ciencia de datos.

Cursos Avanzados

• ✅ Aprendizaje automático de Andrew Ng en Coursera [Gratis]
• ✅ Fundamentos de nanogrados de aprendizaje profundo de Udacity [Costo]
• ✅ Curso deeplearning.ai de Andrew Ng en Coursera [Costo]
• ✅ Nanogrado de Inteligencia Artificial de Udacity [Costo]
• ✅ Curso de aprendizaje profundo Fast.ai (parte 1) [Gratis]
• ✳️ Curso de aprendizaje profundo Fast.ai (parte 2) [Gratis]
• ✳️ Ciencia de datos aplicada con Python en Coursera [Costo]
• ✳️ Curso de aprendizaje automático Fast.ai [Gratis]

Tres de los mejores recursos para aprender IA en línea. Fuentes: Udacity, deeplearning.ai, fast.ai

¿Por qué estos?

Me topé con Deep Learning Nanodegree Foundations (DLND) de Udacity y Siraj Raval me convenció. Tenía un ligero interés en la IA y el aprendizaje automático, pero sus videos introductorios en YouTube me engancharon. Este fue el primer curso con el que comencé.

Desde DLND, mi viaje de aprendizaje ha crecido con un enfoque en el cruce de IA y salud.

Libros

• Aprende Python de la manera difícil por Zed Shaw [Costo]
• Estadísticas desnudas de Charles Wheelan [Costo]
• Inteligencia artificial: un enfoque moderno por Peter Norvig y Steven Russell [Costo]
• Aprendizaje profundo con Python por François Chollet [Costo]

Actualmente leyendo

• Aprendizaje automático práctico con Scikit-Learn y TensorFlow por Aurélien Géron [Costo]
• El libro de aprendizaje automático de cien páginas de Andriy Burkov [Costo]

Si está comenzando, coloque estos dos libros en su biblioteca y léalos de cabo a rabo.

¿Por qué estos?

A veces se necesita una ruta más tradicional en lugar de estar siempre frente a una pantalla. El libro de Zed sobre Python fue de gran ayuda junto con la pista de Treehouse Python.

La última vez que hice un curso de estadística fue el primer semestre de mi licenciatura. Fallé. Naked Statistics me ha ayudado a empezar a pensar con una mentalidad más estadística. Está escrito de una manera que elimina la jerga y brinda ejemplos del mundo real de conceptos estadísticos complejos.

Aprender IA sin el santo grial de los libros de texto de IA ( Inteligencia artificial: un enfoque moderno ) no sería realmente aprender IA.

Deep Learning with Python es quizás la mejor introducción a AI, Deep Learning y Python hasta ahora. Su autor, François Chollet, es autor de Keras, un marco de aprendizaje profundo popular y actualmente trabaja en aprendizaje profundo en Google.

El aprendizaje automático práctico es otro recurso increíble. Este libro está más alineado con lo que hago día a día como ingeniero de aprendizaje automático.

El libro de aprendizaje automático de cien páginas es una nueva edición de 2019. Ojalá hubiera tenido este libro cuando empecé. Puedes leerlo en un día. Vamos a comprar uno para la oficina y lo usaremos como un recurso de referencia.

Matemáticas

• Khan Academy Introducción a las matrices [Gratis]
• Khan Academy Álgebra lineal [Gratis]
• Khan Academy Cálculo multivariable [Gratis]
• Estadísticas y probabilidad de Khan Academy [Gratis]
• Canal de YouTube 3blue1brown [Gratis]
• Matemáticas para el aprendizaje automático en Coursera [Costo]

Fuente: Academia Khan

¿Por qué estos?

Mis habilidades matemáticas en la escuela secundaria necesitaban refinarse una vez que comencé a aprender sobre el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo. Gracias a varios marcos y bibliotecas, gran parte del trabajo matemático se realiza entre bastidores.

Tener una comprensión general de las matemáticas que intervienen en estas tecnologías me ha ayudado inmensamente.

Extras

• Encuentro de IA en Brisbane [Gratis]
• Canal de Youtube de Siraj Raval [Gratis]
• FreeCodeCamp [Gratis]
• ✅ El curso Aprender a aprender en Coursera [Gratis]
• ✅ Especialización profesional de Google Cloud Data en Coursera [Costo]

Fuentes: freeCodeCamp.com , Meetup.com , canal de YouTube de Siraj Raval

¿Por qué estos?

Mi tipo de personalidad es ENFP . Esencialmente, soy más extrovertido que introvertido (solo un poco). Demasiado tiempo frente a la pantalla de una computadora y me pongo raro. Como mencioné anteriormente, estoy usando Meetup para encontrar y conocer gente que esté interesada en lo que soy.

Siraj Raval es un mago. Su canal de YouTube fue mi principal inspiración para aprender sobre IA y, finalmente, crear mi propia maestría en IA. Ver sus videos me llevó a documentar mi viaje de aprendizaje en YouTube . Si desea obtener más información sobre la IA, le recomiendo encarecidamente su canal.

FreeCodeCamp es donde iré si necesito repasar las tecnologías web fuera de la pila de Python que estoy aprendiendo actualmente. Después de todo, si construye algo con IA, necesitará una forma de entregarlo al mundo. Tienen una de las mejores comunidades en línea que he visto. Si estás buscando iniciarte en el desarrollo web, este es tu punto de partida.

Ya mencioné que la habilidad más valiosa que aprendí después de cinco años de universidad fue aprender a aprender. Pero lo descubrí de la manera difícil. El curso Aprender a aprender en Coursera debería ser un curso obligatorio para todos los estudiantes. Aprender a aprender es la habilidad definitiva porque puedes aplicarla a cualquier otra cosa.

El uso de tecnologías en la nube es un requisito para cualquier ingeniero de aprendizaje automático o científico de datos. Si quieres que la gente use las cosas que haces, tienes que distribuirlas. La computación en la nube le ayuda a hacer eso. Elegí Google Cloud para que sea mi proveedor de nube actual. Y utilicé la especialización en ingeniería de datos de Google Cloud en Coursera para mejorar mis habilidades. Para ver más, consulte el artículo Cómo pasé el examen de certificación profesional de datos de Google Cloud .

¿Cómo me mantengo al tanto de todo?

Estoy siguiendo todo esto usando un tablero público de Trello . Encuentro que mantener las cosas visuales y tan simples como pueden ser es la forma en que mejor trabajo. Siéntete libre de seguir mi progreso.

Aspecto de mi tablero de Trello a partir del 13 de septiembre de 2017 (se actualiza a medida que aprendo/agrego más al plan de estudios).

¿Por qué crear mi propio camino?

Durante mis estudios en la universidad, a menudo me encontré preguntando a profesores y profesores,

¿Estará esto en la prueba?

Lo que realmente quise decir fue,

No voy a aprender esto a menos que sea en el examen final.

Este artículo de Seth Godin da en el clavo.

He pasado suficiente tiempo en la universidad esta década.

Sin embargo, utilicé dos criterios principales al decidir cómo iba a aprender.

1. Costo
2. Flexibilidad

En cuanto al costo, un posgrado en Ciencias de la Computación en las universidades de mi área costaba entre $20,000 AUD y $30,000 AUD por año (un mínimo de dos años). Usaré la gama baja por el bien de futuras comparaciones.

Basado en mi experiencia previa en la universidad, fue cualquier cosa menos flexible. Fechas de vencimiento estrictas, certificados médicos para básicamente cualquier ausencia, horarios de clase estrictos, conferencias de una sola vez, un viaje de ida y vuelta de 70 minutos desde donde vivo hasta mi campus más cercano, etc. Estas no son cosas malas, pero cuando las comparas a la alternativa del aprendizaje en línea, las cosas comienzan a verse un poco diferentes.

El aprendizaje en línea fue el claro ganador en términos de flexibilidad. Poder estudiar a mi propio ritmo es una gran ventaja. Disminuyo la velocidad en los conceptos con los que tengo problemas y rápido en todo lo demás. ¿Se me pasa una fecha límite por un imprevisto? Invito yo. Nadie más.

El aprendizaje en línea no es todo color de rosa. Lo que ganas en flexibilidad, lo pierdes en interacciones humanas reales . Después de un día de estudio frente a mi computadora, me convertí en un zombi introvertido. Estoy usando Meetups locales para compensar esto.

El aprendizaje en línea tampoco tiene tanto prestigio como lo haría una universidad (todavía). Algunos de los cursos que he completado no proporcionan un certificado verificado . No estoy preocupado por eso. Mi objetivo es obtener el conocimiento suficiente para poner en práctica estas tecnologías y aportar valor al mundo.

Usaré lo que construyo como prueba de mis capacidades en lugar de un certificado.

Pagar por cursos

En lugar de acumular más deuda estudiantil, elegí usar el dinero que habría gastado en dos años haciendo una Maestría en Ciencias de la Computación para financiar mi propio viaje de aprendizaje.

Pago todos mis cursos por adelantado. Para ello, cuando comencé el plan de estudios, conducía Uber los fines de semana. Y después de ser contratado como ingeniero de aprendizaje automático, sigo pagando por adelantado.

¿Que sigue?

Puede considerar este artículo como un trabajo en progreso de mi plan de estudios de maestría en IA creado por mí mismo. Lo mantendré actualizado a medida que avance con los cursos que estoy aprendiendo y los proyectos en los que estoy trabajando.

Estoy compartiendo mi viaje a través de videos semanales de YouTube y publicaciones diarias de blog .

¿Tiene algún consejo para mí o aprender sobre la IA? ¡Me encantaría saber de ti!

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