Обучение искусственного интеллекта может напоминать попадание в огромную библиотеку, где каждая книга кричит: «НАЧНИТЕ ЗДЕСЬ». Половина полок украшена надписью «математика», что… немного невежливо 😅
Преимущество: вам не нужно знать всё, чтобы создавать полезные вещи. Вам нужен разумный план, несколько надёжных ресурсов и готовность немного побыть в замешательстве (замешательство — это, по сути, вступительный взнос).
Статьи, которые могут вас заинтересовать после этой:
🔗 Как ИИ обнаруживает аномалии?
В статье объясняются методы обнаружения аномалий с использованием машинного обучения и статистики.
🔗 Почему искусственный интеллект вреден для общества?
В статье рассматриваются этические, социальные и экономические риски, связанные с искусственным интеллектом.
🔗 Сколько воды использует ИИ?
Анализирует энергопотребление ИИ и скрытое влияние водопотребления.
🔗 Что такое набор данных для ИИ?
Определяет наборы данных, разметку и их роль в обучении ИИ.
Что на самом деле означает «искусственный интеллект» в повседневной жизни 🤷♀️
Люди говорят «искусственный интеллект», имея в виду несколько разных вещей:
-
Машинное обучение (МО) – модели изучают закономерности в данных, чтобы сопоставить входные данные с выходными (например, обнаружение спама, прогнозирование цен). [1]
-
Глубокое обучение (DL) – подмножество машинного обучения, использующее нейронные сети в больших масштабах (зрение, речь, большие языковые модели). [2]
-
Генеративный ИИ — модели, которые создают текст, изображения, код, аудио (чат-боты, помощники пилотов, инструменты для работы с контентом). [2]
-
Обучение с подкреплением – обучение методом проб и вознаграждения (игровые агенты, робототехника). [1]
Не обязательно сразу делать идеальный выбор. Просто не относитесь к ИИ как к музею. Это скорее кухня — учишься быстрее, когда готовишь. Иногда тосты подгорают. 🍞🔥
Небольшая история: небольшая команда выпустила «отличную» модель оттока… пока не заметила идентичные идентификаторы в обучающей и тестовой выборках. Классическая утечка. Простой конвейер + чистое разделение превратили подозрительный показатель 0,99 в заслуживающий доверия (более низкий!) показатель и модель, которая действительно обобщала. [3]
Что делает хороший план «Как научиться использовать ИИ» ✅
Хороший план должен обладать несколькими чертами, которые могут показаться скучными, но сэкономят вам месяцы:
-
Разрабатывайте проекты, одновременно обучаясь (маленькие проекты на начальном этапе, более крупные — позже).
-
Изучите минимальный необходимый уровень математики , а затем вернитесь к нему для более глубокого изучения.
-
Объясните, что вы сделали (просто перефразируйте свою работу; это помогает избежать нечеткого мышления).
-
На некоторое время придерживайтесь одного "основного стека" (Python + Jupyter + scikit-learn → затем PyTorch).
-
Прогресс оценивается по результатам , а не по количеству просмотренных часов.
Если ваш план состоит только из видео и заметок, это все равно что пытаться плавать, просто читая о воде.
Выберите свой путь (пока что) – три распространенных маршрута 🚦
Искусственный интеллект можно изучать в разных «формах». Вот три работающих варианта:
1) Практический подход строителя 🛠️
Лучше всего подходит, если вам нужны быстрые результаты и мотивация.
Основные направления: наборы данных, обучение моделей, запуск демонстрационных версий.
Ресурсы для начинающих: экспресс-курс Google по машинному обучению, Kaggle Learn, fast.ai (ссылки в разделе «Рекомендации и ресурсы» ниже).
2) Путь, начинающийся с основ 📚
Лучше всего, если вы любите ясность и теорию.
Фокус: регрессия, смещение-дисперсия, вероятностное мышление, оптимизация.
Основные материалы: курс CS229 Стэнфордского университета, курс «Введение в глубокое обучение» Массачусетского технологического института. [1][2]
3) Путь разработчика приложений с использованием искусственного интеллекта ✨
Лучше всего подходит для создания помощников, поиска, рабочих процессов, всего, что связано с «агентами».
Основные задачи: подсказки, поиск, оценка, использование инструментов, основы безопасности, развертывание.
Необходимая документация: документация по платформе (API), курс HF (инструментарий).
Перестроиться в другой ряд можно позже. Самое сложное — это трогаться с места.
Сравнительная таблица – лучшие способы обучения (с честными особенностями) 📋
| Инструмент / Курс | Аудитория | Цена | Почему это работает (кратко) |
|---|---|---|---|
| Экспресс-курс по машинному обучению от Google | новички | Бесплатно | Визуальное и практическое применение; позволяет избежать излишнего усложнения. |
| Kaggle Learn (Введение + Средний уровень машинного обучения) | новички, которым нравится практика | Бесплатно | Короткие уроки + мгновенные упражнения |
| fast.ai Практическое глубокое обучение | строители с некоторыми навыками программирования | Бесплатно | Вы начинаете обучение реальных моделей на раннем этапе — то есть, сразу же 😅 |
| Специализация по машинному обучению в области глубокого обучения и искусственного интеллекта. | структурированные обучающиеся | Оплаченный | Четкое изложение основных концепций машинного обучения. |
| Спецификация глубокого обучения DeepLearning.AI | Основы машинного обучения уже известны. | Оплаченный | Уверенные знания в области нейронных сетей и рабочих процессов. |
| Конспект курса CS229 Стэнфордского университета. | основанный на теории | Бесплатно | Серьезные фундаментальные принципы («почему это работает») |
| Руководство пользователя scikit-learn | Специалисты по машинному обучению | Бесплатно | Классический набор инструментов для создания таблиц/базовых показателей. |
| Учебные пособия по PyTorch | конструкторы глубокого обучения | Бесплатно | Чистый путь от тензоров → циклы обучения [4] |
| Курс магистратуры по теме «Обнимающее лицо» | Разработчики НЛП + магистра права | Бесплатно | Практический рабочий процесс для получения степени магистра права (LLM) + инструменты экосистемы |
| Структура управления рисками ИИ NIST | любой, кто внедряет ИИ | Бесплатно | Простая, удобная в использовании структура управления рисками/управлением [5] |
Небольшое замечание: «цены» в интернете — это странная штука. Некоторые вещи бесплатны, но требуют внимания… что иногда ещё хуже.
Необходимый набор основных навыков (и в каком порядке) 🧩
Если ваша цель — научиться работать с ИИ , не утонув в нем, то следуйте этой последовательности:
-
Основы Python
-
Функции, списки/словари, простые классы, чтение файлов.
-
Обязательная привычка: пишите небольшие сценарии, а не просто блокноты.
-
Обработка данных
-
Мышление в стиле NumPy, основы pandas, построение графиков.
-
Вы будете проводить здесь много времени. Не самая престижная работа, но это то, что вам нужно.
-
Классическое машинное обучение (недооцененная сверхдержава)
-
Разделение на обучающую и тестовую выборки, утечка памяти, переобучение.
-
Линейная/логистическая регрессия, деревья решений, случайные леса, градиентный бустинг.
-
Метрики: точность, прецизионность/полнота, ROC-AUC, MAE/RMSE — важно знать, когда каждая из них имеет смысл. [3]
-
Глубинное обучение
-
Тензоры, градиенты/обратное распространение ошибки (концептуально), циклы обучения.
-
Сверточные нейронные сети для изображений, трансформеры для текста (в будущем).
-
Несколько базовых знаний PyTorch могут оказаться очень полезными. [4]
-
Рабочие процессы генеративного ИИ + LLM
-
Токенизация, векторные представления, генерация с расширенными возможностями поиска, оценка.
-
Тонкая настройка против подсказок (и когда не требуется ни то, ни другое).
Пошаговый план, которому вы можете следовать 🗺️
Этап А – быстро запустите свою первую модель ⚡
Цель: обучить чему-либо, измерить результаты, улучшить.
-
Сначала проведите краткое вводное занятие (например, экспресс-курс по машинному обучению), а затем практическое микро-обучение (например, вводный курс на Kaggle).
-
Идея проекта: прогнозирование цен на жилье, оттока клиентов или кредитного риска на основе общедоступного набора данных.
Небольшой список дел, которые принесут успех:
-
Вы можете загрузить данные.
-
Вы можете обучить базовую модель.
-
Переобучение можно объяснить простыми словами.
Этап B – освоение реальной практики машинного обучения 🔧
Цель: перестать удивляться типичным причинам сбоев.
-
Изучите темы машинного обучения среднего уровня: пропущенные значения, утечки памяти, конвейеры обработки данных, кросс-валидация.
-
Просмотрите несколько разделов руководства пользователя scikit-learn и запустите фрагменты кода. [3]
-
Идея проекта: простой сквозной конвейер обработки данных с сохранением модели и отчетом об оценке.
Фаза C – глубокое обучение, которое не похоже на волшебство 🧙♂️
Цель: обучить нейронную сеть и понять цикл обучения.
-
Пройдите путь «Изучение основ» в PyTorch (тензоры → наборы данных/загрузчики данных → обучение/оценка → сохранение). [4]
-
При желании, для большей скорости и практичности, можно использовать в паре с fast.ai.
-
Идея проекта: классификатор изображений, модель анализа настроения или небольшая доработка трансформера.
Фаза D – приложения на основе генеративного ИИ, которые действительно работают ✨
Цель: создать то, чем люди будут пользоваться.
-
Пройдите практический курс LLM и воспользуйтесь кратким руководством от поставщика, чтобы настроить встраивание данных, извлечение данных и безопасную генерацию.
-
Идея проекта: бот для вопросов и ответов по вашим документам (фрагмент → встроить → получить → ответить с цитатами) или помощник службы поддержки клиентов с помощью голосовых вызовов.
«Математическая» часть — изучайте её как приправу, а не как всё блюдо целиком 🧂
Математика важна, но время имеет еще большее значение.
Минимальный базовый уровень математических знаний для начала:
-
Линейная алгебра: векторы, матрицы, скалярные произведения (интуитивное понимание вложений). [2]
-
Математический анализ: интуиция производной (наклоны → градиенты). [1]
-
Вероятность: распределения, математическое ожидание, базовые принципы байесовского подхода. [1]
Если вам потребуется более формальная основа позже, обратитесь к конспектам CS229 для изучения основ и к вводному курсу MIT по глубокому обучению для изучения современных тем. [1][2]
Проекты, которые создают впечатление, что вы знаете, что делаете 😄
Если вы будете создавать классификаторы только на тестовых наборах данных, вы застрянете на месте. Попробуйте проекты, которые напоминают реальную работу:
-
Проект машинного обучения с базовым уровнем (scikit-learn): чистые данные → сильный базовый уровень → анализ ошибок. [3]
-
LLM + приложение для поиска информации: загрузка документов → разбивка на фрагменты → встраивание → поиск → генерация ответов с цитатами.
-
Мини-панель мониторинга модели: регистрация входных/выходных данных; отслеживание сигналов, подверженных дрейфу (даже простая статистика помогает).
-
Ответственный мини-аудит ИИ: документирование рисков, крайних случаев, последствий сбоев; использование облегченной структуры. [5]
Ответственное и практичное развертывание (даже для разработчиков-одиночек) 🧯
Реальность такова: впечатляющие демонстрации создать легко; надежные системы — нет.
-
Составьте краткий файл README в формате «карточки модели»: источники данных, метрики, известные ограничения, периодичность обновлений.
-
Добавьте базовые средства защиты (ограничения скорости запросов, проверка входных данных, мониторинг злоупотреблений).
-
Для всего, что касается пользователей или имеет последствия, используйте , основанный на оценке рисков : выявляйте вред, тестируйте крайние случаи и документируйте меры по его смягчению. NIST AI RMF создан именно для этого. [5]
Распространённые ошибки (чтобы вы могли их избежать) 🧨
-
Переход с одного курса на другой – «ещё один курс» – становится неотъемлемой частью вашей личности.
-
Начнём с самой сложной темы — трансформаторы крутые, но за аренду платят за базовые вещи.
-
Игнорирование оценки – точность может оставаться неизменной, даже если при этом сохранять невозмутимое выражение лица. Используйте правильную метрику для решения задачи. [3]
-
Не записывайте все сразу — ведите краткие заметки: что не получилось, что изменилось, что улучшилось.
-
Отсутствие практических навыков развертывания — даже простая оболочка приложения многому учит.
-
Избегайте рискованного мышления – напишите два пункта о потенциальном вреде, прежде чем отправлять товар. [5]
Заключительные замечания – Слишком длинно, я не стал читать 😌
Если вы спрашиваете, как научиться использовать ИИ , вот самый простой и эффективный рецепт:
-
Начните с практических основ машинного обучения (краткое введение + практика в стиле Kaggle).
-
Используйте scikit-learn для изучения реальных рабочих процессов и метрик машинного обучения. [3]
-
Переходите на PyTorch для глубокого обучения и циклов тренировки. [4]
-
Развивайте навыки, полученные в рамках программы LLM , с помощью практического курса и быстрых стартов по работе с API.
-
Создайте 3–5 проектов, демонстрирующих: подготовку данных, моделирование, оценку и простую оболочку для «продукта».
-
Рассматривайте риски/управление как часть «сделанного», а не как дополнительную опцию. [5]
Да, иногда вы будете чувствовать себя растерянным. Это нормально. Искусственный интеллект — это как научить тостер читать: впечатляет, когда получается, немного пугает, когда не получается, и для этого требуется больше итераций, чем кто-либо признает 😵💫
Ссылки
[1] Конспекты лекций по CS229 Стэнфордского университета. (Основы машинного обучения, обучение с учителем, вероятностный подход).
https://cs229.stanford.edu/main_notes.pdf
[2] MIT 6.S191: Введение в глубокое обучение. (Обзор глубокого обучения, современные темы, включая LLM).
https://introtodeeplearning.com/
[3] scikit-learn: Оценка модели и метрики. (Точность, точность/полнота, ROC-AUC и т. д.).
https://scikit-learn.org/stable/modules/model_evaluation.html
[4] Учебные пособия по PyTorch – Изучение основ. (Тензоры, наборы данных/загрузчики данных, циклы обучения/оценки).
https://docs.pytorch.org/tutorials/beginner/basics/intro.html
[5] Рамочная программа управления рисками ИИ NIST (AI RMF 1.0). (Руководство по ИИ, основанное на оценке рисков и заслуживающее доверия).
https://nvlpubs.nist.gov/nistpubs/ai/nist.ai.100-1.pdf
Дополнительные ресурсы (кликабельные)
-
Краткий курс Google по машинному обучению: подробнее
-
Kaggle Learn – Введение в машинное обучение: подробнее
-
Kaggle Learn – Машинное обучение среднего уровня: подробнее
-
fast.ai – Практическое глубокое обучение для программистов: подробнее
-
DeepLearning.AI – Специализация по машинному обучению: подробнее
-
DeepLearning.AI – Специализация по глубокому обучению: подробнее
-
Начало работы с scikit-learn: подробнее
-
Учебные пособия по PyTorch (указатель): читать далее
-
Курс магистратуры по теме «Обнимающее лицо» (введение): подробнее
-
API OpenAI — Краткий обзор для разработчиков: подробнее
-
API OpenAI – Концепции: подробнее
-
Обзорная страница NIST AI RMF: подробнее