Како научити вештачку интелигенцију?

Како научити вештачку интелигенцију?

Учење вештачке интелигенције може се осећати као улазак у огромну библиотеку где свака књига виче „ПОЧНИТЕ ОВДЕ“. На пола полица пише „математика“, што је... благо непристојно 😅

Предност: не морате знати све да бисте направили корисне ствари. Потребан вам је разуман пут, неколико поузданих ресурса и спремност да будете мало збуњени (збуњеност је у основи почетна цена).

Чланци које бисте можда желели да прочитате након овог:

🔗 Како вештачка интелигенција открива аномалије
Објашњава методе откривања аномалија коришћењем машинског учења и статистике.

🔗 Зашто је вештачка интелигенција лоша за друштво
Испитује етичке, друштвене и економске ризике вештачке интелигенције.

🔗 Колико воде користи вештачка интелигенција
Рашчлањује потрошњу енергије вештачке интелигенције и скривене утицаје потрошње воде.

🔗 Шта је скуп података о вештачкој интелигенцији
Дефинише скупове података, обележавање и њихову улогу у обучавању вештачке интелигенције.

Шта „AI“ заправо значи у свакодневном смислу 🤷♀️

Људи кажу „AI“ и мисле на неколико различитих ствари:

  • Машинско учење (ML) – модели уче обрасце из података како би мапирали улазе у излазе (нпр. откривање непожељне поште, предвиђање цена). [1]

  • Дубоко учење (ДУ) – подскуп машинског учења који користи неуронске мреже у великим размерама (вид, говор, велики језички модели). [2]

  • Генеративна вештачка интелигенција – модели који производе текст, слике, код, аудио (четботови, копилоти, алати за садржај). [2]

  • Учење са појачањем – учење путем покушаја и награде (агенти за игре, роботика). [1]

Не мораш савршено да бираш на почетку. Само не третирај вештачку интелигенцију као музеј. Више је као кухиња - брже учиш кувањем. Понекад тост загори. 🍞🔥

Кратка анегдота: мали тим је испоручио „одличан“ модел одлива корисника… све док нису приметили идентичне идентификаторе у обуци и тесту. Класично цурење. Једноставан цевовод + чиста подела претворили су сумњивих 0,99 у поуздан (нижи!) резултат и модел који је заправо генерализовао. [3]

Шта чини добар план „Како научити вештачку интелигенцију“ ✅

Добар план има неколико особина које звуче досадно, али вам штеде месеце:

  • Градите док учите (мали пројекти на почетку, већи касније).

  • Научите минимум потребних математичких задатака , а затим се вратите назад ради дубљег поравнања.

  • Објасните шта сте урадили (избегавајте свој посао као гумено патико; то лечи нејасно размишљање).

  • Држите се једног „основног стека“ неко време (Python + Jupyter + scikit-learn → затим PyTorch).

  • Мерите напредак по резултатима , а не по сатима гледања.

Ако је ваш план само од видео снимака и белешки, то је као да покушавате да пливате читајући о води.

Изаберите своју траку (за сада) – три уобичајене путање 🚦

Можете учити вештачку интелигенцију у различитим „облицима“. Ево три која функционишу:

1) Практични градитељски пут 🛠️

Најбоље ако желите брзе победе и мотивацију.
Фокус: скупови података, модели обуке, демонстрације испоруке.
Почетни ресурси: Google-ов ML Crash Course, Kaggle Learn, fast.ai (линкови у референцама и ресурсима испод).

2) Пут који ставља основе на прво место 📚

Најбоље ако волите јасноћу и теорију.
Фокус: регресија, пристрасност-варијанса, вероватносно размишљање, оптимизација.
Сидра: Станфорд CS229 материјали, МИТ увод у дубоко учење. [1][2]

3) Пут програмера апликација генерације вештачке интелигенције ✨

Најбоље ако желите да направите асистенте, претрагу, токове рада, „агентске“ ствари.
Фокус: подстицање, претраживање, евалуације, коришћење алата, основе безбедности, имплементација.
Документација коју треба чувати: документација платформе (API), HF курс (алати).

Можете касније променити траку. Почетак је тежак део.

 

Како научити учење вештачке интелигенције

Табела за поређење – најбољи начини за учење (са искреним чудима) 📋

Алат / Курс Публика Цена Зашто функционише (кратак снимак)
Убрзани курс машинског учења на Гуглу почетници Бесплатно Визуелно + практично; избегава прекомерну компликацију
Kaggle Learn (увод + средњи ниво машинског учења) почетници који воле вежбање Бесплатно Кратке лекције + тренутне вежбе
fast.ai Практично дубоко учење градитељи са мало кодирања Бесплатно Праве моделе тренирате рано - као, одмах 😅
Специјализација за дубоко учење и машинско учење (DeepLearning.AI) структурирани ученици Плаћено Јасан напредак кроз основне концепте машинског учења
DeepLearning.AI Спецификације дубоког учења Основе машинског учења већ Плаћено Солидна дубина неуронских мрежа + токови рада
Белешке са Станфорда CS229 вођен теоријом Бесплатно Озбиљне основе („зашто ово функционише“)
scikit-learn кориснички водич Практичари машинског учења Бесплатно Класични сет алата за табеларне/основне линије
PyTorch туторијали креатори дубоког учења Бесплатно Чиста путања од тензора → петље за тренирање [4]
Курс мастер студија за загрљавање лица НЛП + ЛЛМ градитељи Бесплатно Практични ток рада у LLM-у + алати екосистема
Оквир за управљање ризицима NIST-а у вези са вештачком интелигенцијом свако ко примењује вештачку интелигенцију Бесплатно Једноставна, употребљива скела за управљање ризиком/ризицима [5]

Мала напомена: „цена“ на мрежи је чудна. Неке ствари су бесплатне, али коштају пажње... што је понекад горе.

Основни скуп вештина који вам је заправо потребан (и којим редоследом) 🧩

Ако је ваш циљ како научити вештачку интелигенцију без утапања, циљајте на овај редослед:

  1. Основе Пајтона

  • Функције, листе/речници, лаке класе, читање датотека.

  • Обавезна навика: писати мале скрипте, не само свеске.

  1. Обрада података

  • Размишљање у стилу NumPy-ја, основе панде, цртање графикона.

  • Провешћеш доста времена овде. Није гламурозно, али такав је посао.

  1. Класично машинско учење (потцењена суперсила)

  • Поделе возова/теста, цурење, прекомерно опремање.

  • Линеарна/логистичка регресија, дрвеће, случајне шуме, градијентно појачавање.

  • Метрике: тачност, прецизност/поново примљеност, ROC-AUC, MAE/RMSE - знајте када свака од њих има смисла. [3]

  1. Дубоко учење

  • Тензори, градијенти/повратно пропирање (концептуално), петље за обуку.

  • ЦНН-ови за слике, трансформатори за текст (на крају).

  • Неколико основних принципа PyTorch-а је од велике користи. [4]

  1. Генеративни AI + LLM токови рада

  • Токенизација, уграђивања, генерисање проширено претраживањем, евалуација.

  • Фино подешавање наспрам подстицања (и када вам ниједно није потребно).

Корак-по-корак план који можете пратити 🗺️

Фаза А – брзо покрените свој први модел ⚡

Циљ: тренирати нешто, измерити то, побољшати то.

  • Урадите кратак увод (нпр. ML Crash Course), а затим практични микро-курс (нпр. Kaggle Intro).

  • Идеја пројекта: предвидети цене кућа, одлив купаца или кредитни ризик на јавном скупу података.

Мала контролна листа за „победу“:

  • Можете учитати податке.

  • Можете тренирати основни модел.

  • Можете објаснити прекомерно опремање једноставним језиком.

Фаза Б – упознајте се са правом праксом машинског учења 🔧

Циљ: престаните да вас изненађују уобичајени начини отказа.

  • Радите на средњим темама машинског учења: недостајуће вредности, цурење, цевоводи, варијација (CV).

  • Прелистајте неколико одељака корисничког водича scikit-learn и покрените фрагменте. [3]

  • Идеја пројекта: једноставан цевовод од почетка до краја са сачуваним моделом + извештај о евалуацији.

Фаза C – дубоко учење које не делује као чаробњаштво 🧙♂️

Циљ: тренирати неуронску мрежу и разумети петљу за тренирање.

  • Пратите PyTorch методу „Научите основе“ (тензори → скупови података/учитавачи података → обука/евалуација → чување). [4]

  • Опционо упарите са fast.ai ако желите брзину и практичне вибрације.

  • Идеја пројекта: класификатор слика, модел расположења или фино подешавање малог трансформатора.

Фаза Д – генеративне вештачке интелигенције које заиста функционишу ✨

Циљ: направити нешто што ће људи користити.

  • Пратите практични курс мастер права + брзи почетак за добављаче да бисте повезали уграђивања, преузимање и безбедне генерације.

  • Идеја пројекта: бот за питања и одговоре над вашим документима (блок → уграђивање → преузимање → одговарање са цитатима) или помоћник за корисничку подршку са позивима алата.

„Математика“ – научите је као зачин, а не цео оброк 🧂

Математика је важна, али време је важније.

Минимална математика за почетак:

  • Линеарна алгебра: вектори, матрице, скаларни производи (интуиција за уграђивања). [2]

  • Калкулус: интуиција извода (нагиби → градијенти). [1]

  • Вероватноћа: расподеле, очекивања, основно Бајесово размишљање. [1]

Ако касније желите формалнији темељ, погледајте белешке са CS229 за основе и МИТ-ов увод у дубоко учење за модерне теме. [1][2]

Пројекти који чине да изгледате као да знате шта радите 😄

Ако правите класификаторе само на малим скуповима података, осећаћете се заглављено. Пробајте пројекте који подсећају на прави рад:

  • Пројекат машинског учења са почетним нивоом (scikit-learn): чисти подаци → јака почетна вредност → анализа грешака. [3]

  • LLM + апликација за претраживање: унос докумената → блок → уграђивање → преузимање → генерисање одговора са цитатима.

  • Мини-контролна табла за праћење модела: евидентирање улаза/излаза; праћење сигнала који наликују померању (чак и једноставна статистика помаже).

  • Мини-ревизија одговорне вештачке интелигенције: документујте ризике, граничне случајеве, утицаје кварова; користите једноставан оквир. [5]

Одговорно и практично распоређивање (да, чак и за самосталне градитеље) 🧯

Провера реалности: импресивне демонстрације су једноставне; поуздани системи нису.

  • Водите кратак README у стилу „модел картице“: извори података, метрике, позната ограничења, ритам ажурирања.

  • Додајте основне заштитне ограде (ограничења брзине, валидацију уноса, праћење злоупотребе).

  • За све што је суочено са корисницима или има последице, користите заснован на ризику : идентификујте штете, тестирајте граничне случајеве и документујте ублажавање. NIST AI RMF је направљен управо за то. [5]

Уобичајене замке (како бисте их могли избећи) 🧨

  • Скакање са лекција на лекције – „само још један курс“ постаје ваша цела личност.

  • Почевши од најтеже теме – трансформатори су кул, али основне ствари плаћају кирију.

  • Игнорисање евалуације – сама тачност може бити довољна уз озбиљно понашање. Користите праву метрику за посао. [3]

  • Не записујте ствари – водите кратке белешке: шта није успело, шта се променило, шта се побољшало.

  • Нема праксе имплементације – чак и једноставан омотач апликације много тога учи.

  • Прескакање размишљања о ризику – напишите две тачке о потенцијалним штетама пре него што пошаљете производ. [5]

Завршне напомене – Предугачко, нисам прочитао/ла 😌

Ако питате Како научити вештачку интелигенцију , ево најједноставнијег рецепта за победу:

  • Почните са практичним основама машинског учења (компактни увод + вежбање у стилу Kaggle-а).

  • Користите scikit-learn да бисте научили стварне ML токове рада и метрике. [3]

  • Пређите на PyTorch за дубоко учење и петље за обуку. [4]

  • Додајте вештине мастер студија права (LLM) уз практични курс и брзе почетке у API-ју.

  • Направите 3–5 пројеката који приказују: припрему података, моделирање, евалуацију и једноставан омотач „производа“.

  • Третирајте ризик/управљање као део „готовог“, а не као опциони додатак. [5]

И да, понекад ћете се осећати изгубљено. То је нормално. Вештачка интелигенција је као учење тостера да чита - импресивна је када ради, помало застрашујућа када не ради, и потребно је више итерација него што ико признаје 😵💫

Референце

[1] Белешке са предавања на Станфорду CS229. (Основни принципи машинског учења, учење под надзором, вероватносно уоквиривање).
https://cs229.stanford.edu/main_notes.pdf

[2] МИТ 6.С191: Увод у дубоко учење. (Преглед дубоког учења, савремене теме укључујући мастер студије права).
https://introtodeeplearning.com/

[3] scikit-learn: Евалуација модела и метрике. (Тачност, прецизност/поново примљеност, ROC-AUC, итд.).
https://scikit-learn.org/stable/modules/model_evaluation.html

[4] PyTorch туторијали – Научите основе. (Тензори, скупови података/учитавачи података, петље за обуку/евалуацију).
https://docs.pytorch.org/tutorials/beginner/basics/intro.html

[5] Оквир за управљање ризицима у вези са вештачком интелигенцијом NIST-а (AI RMF 1.0). (Смернице за вештачку интелигенцију засноване на ризику, поуздане).
https://nvlpubs.nist.gov/nistpubs/ai/nist.ai.100-1.pdf

Додатни ресурси (кликабилно)

Пронађите најновију вештачку интелигенцију у званичној продавници вештачке интелигенције

О нама

Назад на блог