Коли я вперше вирішив зануритися в AI і машинне навчання, це було схоже на входження в лабіринт без карти.

Скрізь, де я дивився, були нескінченні підручники, публікації в блозі та bootcamps, які обіцяли успіх за ніч.

Але в глибині душі я продовжував замислюватися:

Чи вивчаю я правильні речі?

Або гірше...

Чи витрачаю я свій час?

Ми робимо класичні помилки:

• Я переслідував блискучі курси, а не будував реальні проекти
• Я стрибнув в передові теми, перш ніж освоїти основи
• Я недооцінив, наскільки важливими є навички розгортання
• Я думав, що знання декількох алгоритмів було достатньо — і цього не було

Якби я міг почати сьогодні, знаючи все, що знаю зараз, я б пішов набагато гострішим шляхом.

Той, який створює навички, готові до роботи, замість того, щоб залишити вас застряглими в нескінченному "режимі навчання".

У цій статті я описую, як саме я це роблю.

Ключові навички, на які потрібно зосередитися, ресурси, які дійсно варті вашого часу, і пастки, яких потрібно уникати, щоб якомога швидше перейти від початківця до готового до роботи в AI / ML.

Давайте зануримося.

Крок 1: Майстер Python і основні бібліотеки

Ні Python, ні AI. Це так просто.

Перш ніж ви навіть подумаєте про моделі машинного навчання, ви повинні отримати рівний у Python і його основні бібліотеки даних.

Пропустіть цей крок, і ви встановлюєте себе на провал.

Key Topics:

• Введення в Python — синтаксис, функції, петлі та OOP
• Advanced Python — AI-специфічні концепції Python
• scikit-learn — Впровадження алгоритмів ML
• NumPy — чисельні обчислення та матриці
• Matplotlib & Seaborn — Візуалізація даних
• Pandas — маніпуляція даними та аналіз

Resources:

• Курс Python CS50 — вступ для початківців
• Посібник Python для науки про дані — орієнтується на випадки використання AI / ML

Timeline: 3-4 тижні

Крок 2: Будівництво Rock-Solid Math Foundation

Більшість початківців пропускають цей крок.

Велика помилка

Без лінійної алгебри, ймовірності та розрахунку ви не зрозумієте, що ваші моделі насправді роблять.

Key Topics:

• Лінійна алгебра — матриці, власні значення і векторні простори.
• Імовірність і статистика — Баєзійське мислення, розподіли, випробування гіпотез.
• Розрахунок — похідні, інтеграли, градиєнти, оптимізація

Resources:

• Суть лінійної алгебри (3Blue1Brown) — найкраще візуальне пояснення
• Khan Academy — Multivariable Calculus — Градієнти та оптимізація
• Вступ до ймовірності (MIT) — покриває основні елементи ймовірності

Timeline:4-6 тижнів

Крок 3: Вивчити основи машинного навчання

Ця частина важка.

Але це переломний момент, коли ви перестаєте бути початком.

Освоюйте основи, і ви почнете мислити, як справжній інженер AI / ML - виявляючи проблеми рано, швидко виправляючи моделі, і будуючи інтуїцію, необхідну для реальних проектів.

Не пропустіть цей крок.

Key Topics:

• Наглядова vs. ненаглядова освіта
• Посилення навчання
• Глибоке навчання

Resources:

• Google ML Crash Course — швидке введення в ML
• Книга сотень сторінок ML — короткі, практичні уявлення
• Awesome AI/ML Resources — збірка кращих безкоштовних ресурсів
• Машинне навчання Ендрю Нг — курс Go-to Foundational

Timeline:6-8 тижнів

Крок 4: Зробіть свої руки брудними з проектами

Теорія вас не наймає, проекти роблять.

Створіть реальні програми AI/ML — навіть невеликі.

Забудьте про нескінченні підручники.Ви вчитеся від судноплавства, роблячи помилки, і з'ясовуючи речі по дорозі.

Key Topics:

• Hands-On ML з Scikit-Learn, Keras і TensorFlow - Практичний посібник до ML
• Практичне глибоке навчання для кодерів - практичний курс глибокого навчання
• Структурні проекти ML — навчитися структурувати та впроваджувати моделі
• Створіть власну GPT — Створіть малу модель, схожу на GPT

Timeline:Продовжується

Крок 5: Дізнайтеся про MLOps

Тренінгові моделі – це тільки початок.

MLOps навчає вас, як розгортати, моніторити та підтримувати моделі в реальному світі - в масштабі.

Це навички, які відокремлюють хобі від професіоналів - і ті, за які компанії насправді платять.

Key Topics:

• Вступ до MLOps — Основи MLOps
• Full Stack Deep Learning — повний цикл розгортання ML
• Три рівні програмного забезпечення ML — кращі практики для виробництва ML

Timeline:3-4 тижні

Крок 6: Спеціалізація

Як тільки ви встановили основні принципи,Настав час піти глибоко.

Виберіть фокус - НЛП, Трансформери, Комп'ютерне бачення - і освоїти його.

Спеціалізація перетворює вас з «пристойного кандидата» на «необхідний талант».

Key Topics:

• Комп'ютерне бачення - AI на основі зображень
• Глибоке навчання — розширені нейронні мережі
• Обробка природної мови — текстовий AI
• Трансформери — архітектура за ChatGPT
• Зміцнення навчання — прийняття рішень AI

Timeline:Продовжується

Крок 7: Залишайтеся вперед

AI рухається швидко. блискавка, і ви станете застарілими.

Щоб залишитися на вершині,дотримуватися передових досліджень і творців, які формують поле.

Це те, як ви тримаєте свої навички актуальними і ваш профіль конкурентоспроможним.

Key Topics:

• ArXiv — найкраще місце для пошуку дослідницьких праць AI
• Open AI Key Papers in Deep RL — кураторська колекція обов'язкових статей від OpenAI

Key Creators:

• Пол Ющенко
• Паоло Перроне
• Максим Лабон
• Зірки гризунів
• Дем'ян Доброзич
• Себастьян Раччина
• Маріам Міраді, PhD

Timeline:Продовжується

Крок 8: Підготовка до співбесіди

Інтерв'ю prep не є факультативним.

Ви повинні бути в змозі пояснити моделі, завантажити їх наживо, а також розробити системи AI / ML з нуля.Якщо ви не можете продемонструвати це під час інтерв'ю, очікуйте почути "ми повернемося до вас".

Тут немає скорочень - підготовка робить всю різницю.

Key Topics:

• Вступ до інтерв'ю ML - загальні питання інтерв'ю ML
• Проектування систем ML - Системний дизайн для AI

Timeline:4-6 тижнів

Висновок

Мені знадобилося багато років випробувань і помилок, щоб подолати шум і з'ясувати, що насправді має значення в AI / ML.

Вам не потрібно витрачати цей час.

Слідкуйте за цією дорожньою картою, і ви перейдете від початківця до готового до роботи інженера AI / ML швидше, розумніше і сильніше, ніж майже будь-хто, хто намагається "розпізнати це" самостійно..

Ніяких скорочень, тільки реальні навички, за які компанії платять.

Поставтеся на роботу, залишайтеся невтомними, і ви будете готові до всього, що прийде на ваш шлях.

До зустрічі з іншою стороною.

Хочете чути від мене частіше?

Зв'яжіться з нами на LinkedIn!

Я поділяющоденногодієві уявлення, поради та оновлення, які допоможуть вам уникнути дорогоцінних помилок і залишатися на передовій у світі штучного інтелекту.

Ви технічний фахівець, який прагне збільшити свою аудиторію через написання?

Не пропустіть наш бюлетень!

Технологічний прискорювач аудиторіїВін заповнений дієвими стратегіями копірайтингу та аудиторії, які допомогли сотням професіоналів виділятися і прискорити їх зростання.