Тот факт, что мы можем запрограммировать кусок металла, чтобы выполнять ту работу, которую мы хотим, чрезвычайно интригует. Но что, если этот кусок знает, что он должен делать? Что, если бы он мог быть самостоятельным и не нуждался в вашей помощи? Это А. для вас - Искусственный интеллект.
Недостаток знаний равняется обилию мифов
Но осмелитесь ли вы думать, что ИИ - это просто Железный Человек и Матрица! Необязательно, чтобы его можно было назвать искусственным интеллектом, это любая машина, которая не запрограммирована, а учится на своем окружении. Знаете ли вы, что ваши популярные приложения для поездок, такие как Uber и Lyft, также представляют ИИ? Они используют машинное обучение, которое является одним из важных подразделов искусственного интеллекта.
Интересный факт - супер-ИИ знает все. Он все знает, все делает и умнее всех нас. Супер-ИИ вполне способен, и не существует.
Super AI должен быть самым большим мифом, в который люди (любят) верят. Чего они не понимают (или находят слишком скучным в определении), так это того, что ИИ - это подражание нам, людям. Несомненно, он обладает обширными коллективными знаниями, но он знает все, что мы знаем. Это мы.
Основные концепции ИИ включают машинное обучение, глубокое обучение и нейронные сети. Понимание сложности каждой из этих концепций создает для вас прочную основу. Хотя ИИ считается сильнейшим игроком в мире технологий на ближайшие годы, вы не сможете эффективно изучить его в своих колледжах или университетах (и эти ускоренные курсы действительно не помогают укрепить ваши базовые концепции, поверьте мне! ). Вам требуется ультрасовременное понимание столь обширной темы. Итак, какое решение?
Они не меняют правила игры. Они являются игрой.
Присоединяйтесь к учебному лагерю, родите умную машину и посмотрите, как вы продвигаетесь от 0 до ∞.
Основное, в чем вам помогают учебные курсы по искусственному интеллекту, - это индивидуальное обучение в соответствии с вашими требованиями. Именно этим и занимаются учебные курсы в целом, но контекстное знание играет важную роль, когда дело доходит до таких понятий, как машинное обучение и тому подобное.
Если вы выберете обучение из видеороликов YouTube или онлайн-курсов, вы получите представление о том, как работают нейронные сети, большие данные и алгоритмы искусственного интеллекта, но вы не получите особого и индивидуального понимания всего этого.
В то время как программы учебного лагеря концентрируют и направляют ваше внимание на саму причину, по которой вы должны изучать ИИ, и соответственно обеспечивают.
К тому времени, когда вы закончите учебный курс AI Bootcamp, вы хорошо изучите сложную концептуальную концепцию ИИ, поработаете над практическими проектами и получите ясность в отношении того, какие карьерные пути он открыл для вас, а какой из них захватывает вас относительно больше.
Вот несколько интересных вариантов, которые вы можете рассмотреть:
Академия наук о данных Нью-Йорка
Они предлагают 6-недельную программу глубокого обучения с теорией высокого уровня и ее основами.
Курс Deep Learning в NYC Data Science Academy дает хорошее введение в основы и применение набора моделей глубокого обучения.
Трамплин
Этот курс предназначен для всех, кто хочет присоединиться к онлайн-буткемпу, который также предоставляет вам подходящие практические занятия. У Springboard есть 26-недельная онлайн-программа по машинному обучению, которая включает еженедельные занятия с наставниками. Они также помогут вам продвинуть свой карьерный план и позволят вам закончить учебу только после того, как вы пройдете несколько практических собеседований.
Еженедельное наставничество, пожалуй, самая лучшая часть, а еженедельные встречи с опытным участником на местах приносят огромные дивиденды.
Мы также нашли лучшие онлайн-источники для изучения искусственного интеллекта - бесплатно!
Если вы хотите найти другие учебные курсы, предлагающие обучение ИИ, посмотрите их здесь. И, как и в случае с ИИ, при обучении важен именно опыт, поэтому мы надеемся, что вы найдете свой идеальный опыт обучения ИИ!
Технически ваш,
Команда Bootcamps.tech
