Привет, ребята, В своих предыдущих сообщениях в блоге я сосредоточился на силе, которая возникнет из комбинации искусственного интеллекта и кибербезопасности, и области разработки, которая откроется для аналитиков/инженеров, но я сделаю небольшой перерыв в этих темах, касающихся к нескольким сообщениям, которые я получил на LinkedIn.

Я заметил, что было стремление изучить основы концепций «Искусственный интеллект и машинное обучение». В этом посте вы найдете дорожную карту, которая облегчит вам изучение основ искусственного интеллекта и машинного обучения за 30 дней. Я надеюсь, что это будет полезно и поможет лучше понять мои следующие статьи.

Всегда есть возможности для людей, которые стремятся постоянно учиться и развиваться, и особенно те, кто таким образом адаптируется к новым технологиям, имеют больше шансов, как мы все это приняли.

По этой причине я опубликую сегодняшнюю статью под названием «Обучающий марафон искусственного интеллекта за 30 дней», которая будет включать план обучения для начинающих.

В моей следующей статье мы вернемся к нашим проектам, и у меня есть отличные идеи контента. Не могу дождаться, чтобы поделиться, наслаждайтесь, пока вы читаете :)

Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО) — это быстрорастущие области с многочисленными приложениями в различных отраслях, от технологий до здравоохранения, от авиации до финансов. Если вам интересно узнать об искусственном интеллекте и машинном обучении, но вы не знаете, с чего начать, эта запись в блоге для вас. Вот как начать обучение искусственному интеллекту и машинному обучению всего за 30 дней.

День 1–5: начните с основ
Начните свое путешествие в области искусственного интеллекта и машинного обучения с изучения основ. Начните с понимания того, что такое AI и ML, как они работают и каковы их приложения. Существует множество бесплатных онлайн-ресурсов, таких как онлайн-курсы, блоги и видео, которые могут помочь вам начать работу. Некоторые популярные платформы для обучения искусственному интеллекту и машинному обучению включают Coursera, Udacity и edX.

Добавьте к нему немного кибербезопасности:

Понимание основ кибербезопасности. Начните с понимания основ кибербезопасности, таких как различные типы угроз, важность шифрования и принципы безопасности. Существует множество доступных онлайн-ресурсов, таких как онлайн-курсы, блоги и видео, которые могут помочь вам начать работу.

День 6–10. Выбор языка программирования
Python — самый популярный язык программирования, используемый в ИИ и машинном обучении, благодаря своей простоте и универсальности. Однако используются и другие языки, такие как R и Java. Выберите язык, который лучше всего соответствует вашим потребностям, и начните его изучать. Для каждого языка доступно множество бесплатных онлайн-руководств и курсов.

Добавьте к нему немного кибербезопасности:

Python часто используется в кибербезопасности из-за его универсальности и простоты. Однако широко используются и другие языки, такие как Java и C++. Выберите язык, который лучше всего соответствует вашим потребностям, и начните его изучать.

День 11–20. Изучение математики
Математика — это основа ИИ и машинного обучения. Изучите линейную алгебру, исчисление и статистику, так как это наиболее часто используемые математические концепции в AI и ML. Khan Academy и MIT OpenCourseWare предлагают бесплатные онлайн-курсы и лекции по этим темам.

День 21–25: Создание проектов
Создание проектов — отличный способ применить свои знания и получить практический опыт в области искусственного интеллекта и машинного обучения. Начните с простых проектов и постепенно переходите к более сложным. Kaggle — популярная платформа для проведения соревнований по науке о данных и отличное место для поиска идей для проектов.

В заключение, изучение искусственного интеллекта и машинного обучения всего за 30 дней возможно, если вы преданы своему делу и готовы приложить усилия. Начните с основ, выберите язык программирования, изучите математику, создайте проекты, создайте сеть и продолжайте учиться. Со временем и практикой вы станете экспертом в области искусственного интеллекта и машинного обучения. И не забывайте, что AI и ML используются для усиления мер кибербезопасности, поэтому важно понимать основы обеих областей.

У меня также есть несколько советов по книгам, которые могут помочь вам в обучении.

  • Машина эмоций: здравое мышление, искусственный интеллект и будущее человеческого разума
  • Практическое машинное обучение с помощью Scikit-Learn, Keras и TensorFlow: концепции, инструменты и методы создания интеллектуальных систем
  • Введение в машинное обучение с помощью Python: руководство для специалистов по данным
  • Создайте свою собственную нейронную сеть
  • Математика для машинного обучения
  • Машинное обучение для прогнозирования временных рядов с помощью Python
  • Распознавание образов и машинное обучение (информатика и статистика)
  • Шаблоны проектирования машинного обучения: решения распространенных проблем при подготовке данных, построении моделей и MLOps

Спасибо за прочтение и надеюсь увидеть вас в моем следующем посте 🙋🏻‍♀️