История изменений
Исправление peregrine, (текущая версия) :
Гугл. А если серьёзно то начать с теории игр и английского (иначе скорее всего ты ничего не поймешь), а потом в гугл по статейкам как делать босявых на нейронках. Тензор флоу всего лишь тулза, нейросетки тоже. Как человек не выйдет, человек пока умнее любой нейросетки, но не может варить те же объёмы данных в минуту что и сетка, по крайней мере осознанно. По сути тебе надо всего лишь определиться с видом представления информации для твоей сети и помазавшись нейронкой нужной архитектуры + возможно генетическим алгоритмом отправить играть босявых друг с другом. На самом деле для этого надо дофига всего знать, хотя кажется всё просто, но это только до практики просто. По факту даже если не рассматривать алгоритмы отличные от нейронок (те же деревья решений) первая нетривиальная проблема будет в представлении поля на котором играют для нейронки. Вторая будет в выборе архитектуры, а там ещё куча нюансов вылезет, потому что где-то потребуется понимание того что реально происходит, где-то понимание того что нужно напильником, а что не нужно и так далее.
ЗЫ
Если ответить на вопрос насколько сложно въехать со школьной парты в азы проектирования AI, то на это учатся 6 лет в универе. 4 года общей подготовки в бакалавриате и 2 года профильной магистратуры. При этом на выходе скорее всего будет недоучка, которому ещё работать и работать чтобы начать что-то соображать более-менее, да и настолько там всё плохо, что и кандидаты науки с профессорами тоже скрипят как старые колёса у телеги, если чуть в сторону от проторенной дороги отходить, например решать новую задачу про которую в гугле статей нету даже близко. Времени тоже в образовательной программе на всё не хватит, будут дыры в нужных сферах знаний (например тензоры выкинут и обойдутся одними матрицами, потому что иначе тебя бы все 10 лет держать пришлось в шараге), их придётся самому латать параллельно с обучением.
Вот и имеем по факту единицы по настоящему годных спецов в отрасли и те годны только в узком профиле.
А так, моё мнение в порядке важности:
Английский -> теория вероятности и математическая статистика (мат статистика важнее) -> векторная алгебра и геометрия -> теория игр -> разные компьютерные науки -> дискретная математика (графы из неё стоят наравне с мат статистикой, остальная нужна как фундамент) -> численные методы и методы оптимизации/матан/функан (по большей части для базы, отдельные штуки нужны в специфичных задачах), ну а дальше всё остальное.
Исправление peregrine, :
Гугл. А если серьёзно то начать с теории игр и английского (иначе скорее всего ты ничего не поймешь), а потом в гугл по статейкам как делать босявых на нейронках. Тензор флоу всего лишь тулза, нейросетки тоже. Как человек не выйдет, человек пока умнее любой нейросетки, но не может варить те же объёмы данных в минуту что и сетка, по крайней мере осознанно. По сути тебе надо всего лишь определиться с видом представления информации для твоей сети и помазавшись нейронкой нужной архитектуры + возможно генетическим алгоритмом отправить играть босявых друг с другом. На самом деле для этого надо дофига всего знать, хотя кажется всё просто, но это только до практики просто. По факту даже если не рассматривать алгоритмы отличные от нейронок (те же деревья решений) первая нетривиальная проблема будет в представлении поля на котором играют для нейронки. Вторая будет в выборе архитектуры, а там ещё куча нюансов вылезет, потому что где-то потребуется понимание того что реально происходит, где-то понимание того что нужно напильником, а что не нужно и так далее.
ЗЫ
Если ответить на вопрос насколько сложно въехать со школьной парты в азы проектирования AI, то на это учатся 6 лет в универе. 4 года общей подготовки в бакалавриате и 2 года профильной магистратуры. При этом на выходе скорее всего будет недоучка, которому ещё работать и работать чтобы начать что-то соображать более-менее, да и настолько там всё плохо, что и кандидаты науки с профессорами тоже скрипят как старые колёса у телеги, если чуть в сторону от проторенной дороги отходить, например решать новую задачу про которую в гугле статей нету даже близко. Времени тоже в образовательной программе на всё не хватит, будут дыры в нужных сферах знаний (например тензоры выкинут и обойдутся одними матрицами, потому что иначе тебя бы все 10 лет держать пришлось в шараге), их придётся самому латать параллельно с обучением.
Вот и имеем по факту единицы по настоящему годных спецов в отрасли и те годны только в узком профиле.
А так, моё мнение в порядке важности:
Английский -> теория вероятности и математическая статистика (мат статистика важнее) -> векторная алгебра и геометрия -> теория игр -> разные компьютерные науки -> дискретная математика (графы из неё стоят наравне с мат статистикой, остальная нужна как фундамент) -> численные методы и методы оптимизации/матан/функан ну а дальше всё остальное.
Исправление peregrine, :
Гугл. А если серьёзно то начать с теории игр и английского (иначе скорее всего ты ничего не поймешь), а потом в гугл по статейкам как делать босявых на нейронках. Тензор флоу всего лишь тулза, нейросетки тоже. Как человек не выйдет, человек пока умнее любой нейросетки, но не может варить те же объёмы данных в минуту что и сетка, по крайней мере осознанно. По сути тебе надо всего лишь определиться с видом представления информации для твоей сети и помазавшись нейронкой нужной архитектуры + возможно генетическим алгоритмом отправить играть босявых друг с другом. На самом деле для этого надо дофига всего знать, хотя кажется всё просто, но это только до практики просто. По факту даже если не рассматривать алгоритмы отличные от нейронок (те же деревья решений) первая нетривиальная проблема будет в представлении поля на котором играют для нейронки. Вторая будет в выборе архитектуры, а там ещё куча нюансов вылезет, потому что где-то потребуется понимание того что реально происходит, где-то понимание того что нужно напильником, а что не нужно и так далее.
ЗЫ
Если ответить на вопрос насколько сложно въехать со школьной парты в азы проектирования AI, то на это учатся 6 лет в универе. 4 года общей подготовки в бакалавриате и 2 года профильной магистратуры. При этом на выходе скорее всего будет недоучка, которому ещё работать и работать чтобы начать что-то соображать более-менее, да и настолько там всё плохо, что и кандидаты науки с профессорами тоже скрипят как старые колёса у телеги, если чуть в сторону от проторенной дороги отходить, например решать новую задачу про которую в гугле статей нету даже близко. Времени тоже в образовательной программе на всё не хватит, будут дыры в нужных сферах знаний (например тензоры выкинут и обойдутся одними матрицами, потому что иначе тебя бы все 10 лет держать пришлось в шараге), их придётся самому латать параллельно с обучением.
Вот и имеем по факту единицы по настоящему годных спецов в отрасли и те годны только в узком профиле.
Исправление peregrine, :
Гугл. А если серьёзно то начать с теории игр и английского (иначе скорее всего ты ничего не поймешь), а потом в гугл по статейкам как делать босявых на нейронках. Тензор флоу всего лишь тулза, нейросетки тоже. Как человек не выйдет, человек пока умнее любой нейросетки, но не может варить те же объёмы данных в минуту что и сетка, по крайней мере осознанно. По сути тебе надо всего лишь определиться с видом представления информации для твоей сети и помазавшись нейронкой нужной архитектуры + возможно генетическим алгоритмом отправить играть босявых друг с другом. На самом деле для этого надо дофига всего знать, хотя кажется всё просто, но это только до практики просто. По факту даже если не рассматривать алгоритмы отличные от нейронок (те же деревья решений) первая нетривиальная проблема будет в представлении поля на котором играют для нейронки. Вторая будет в выборе архитектуры, а там ещё куча нюансов вылезет, потому что где-то потребуется понимание того что реально происходит, где-то понимание того что нужно напильником, а что не нужно и так далее.
ЗЫ
Если ответить на вопрос насколько сложно въехать со школьной парты в азы проектирования AI, то на это учатся 6 лет в универе. 4 года общей подготовки в бакалавриате и 2 года профильной магистратуры. При этом на выходе скорее всего будет недоучка, которому ещё работать и работать чтобы начать что-то соображать более-менее, да и настолько там всё плохо, что и кандидаты науки с профессорами тоже скрипят как старые колёса у телеги, если чуть в сторону от проторенной дороги отходить, например решать новую задачу. Времени тоже в образовательной программе на всё не хватит, будут дыры в нужных сферах знаний (например тензоры выкинут и обойдутся одними матрицами, потому что иначе тебя бы все 10 лет держать пришлось в шараге), их придётся самому латать параллельно с обучением.
Вот и имеем по факту единицы по настоящему годных спецов в отрасли и те годны только в узком профиле.
Исправление peregrine, :
Гугл. А если серьёзно то начать с теории игр и английского (иначе скорее всего ты ничего не поймешь), а потом в гугл по статейкам как делать босявых на нейронках. Тензор флоу всего лишь тулза, нейросетки тоже. Как человек не выйдет, человек пока умнее любой нейросетки, но не может варить те же объёмы данных в минуту что и сетка, по крайней мере осознанно. По сути тебе надо всего лишь определиться с видом представления информации для твоей сети и помазавшись нейронкой нужной архитектуры + возможно генетическим алгоритмом отправить играть босявых друг с другом. На самом деле для этого надо дофига всего знать, хотя кажется всё просто, но это только до практики просто. По факту даже если не рассматривать алгоритмы отличные от нейронок (те же деревья решений) первая нетривиальная проблема будет в представлении поля на котором играют для нейронки. Вторая будет в выборе архитектуры, а там ещё куча нюансов вылезет, потому что где-то потребуется понимание того что реально происходит, где-то понимание того что нужно напильником, а что не нужно и так далее.
ЗЫ
Если ответить на вопрос насколько сложно въехать со школьной парты в азы проектирования AI, то на это учатся 6 лет в универе. 4 года общей подготовки в бакалавриате и 2 года профильной магистратуры. При этом на выходе скорее всего будет недоучка, которому ещё работать и работать чтобы начать что-то соображать более-менее. Времени тоже в образовательной программе на всё не хватит, будут дыры в нужных сферах знаний (например тензоры выкинут и обойдутся одними матрицами, потому что иначе тебя бы все 10 лет держать пришлось в шараге), их придётся самому латать параллельно с обучением.
Вот и имеем по факту единицы по настоящему годных спецов в отрасли и те годны только в узком профиле.
Исправление peregrine, :
Гугл. А если серьёзно то начать с теории игр и английского (иначе скорее всего ты ничего не поймешь), а потом в гугл по статейкам как делать босявых на нейронках. Тензор флоу всего лишь тулза, нейросетки тоже. Как человек не выйдет, человек пока умнее любой нейросетки, но не может варить те же объёмы данных в минуту что и сетка, по крайней мере осознанно. По сути тебе надо всего лишь определиться с видом представления информации для твоей сети и помазавшись нейронкой нужной архитектуры + возможно генетическим алгоритмом отправить играть босявых друг с другом. На самом деле для этого надо дофига всего знать, хотя кажется всё просто, но это только до практики просто. По факту даже если не рассматривать алгоритмы отличные от нейронок (те же деревья решений) первая нетривиальная проблема будет в представлении поля на котором играют для нейронки. Вторая будет в выборе архитектуры, а там ещё куча нюансов вылезет, потому что где-то потребуется понимание того что реально происходит, где-то понимание того что нужно напильником, а что не нужно и так далее.
ЗЫ
Если ответить на вопрос насколько сложно въехать со школьной парты в азы проектирования AI, то на это учатся 6 лет в универе. 4 года общей подготовки в бакалавриате и 2 года профильной магистратуры. При этом на выходе скорее всего будет недоучка, которому ещё работать и работать чтобы начать что-то соображать более-менее. Времени тоже в образовательной программе на всё не хватит, будут дыры в нужных сферах знаний (например тензоры выкинут и обойдутся одними матрицами, потому что иначе тебя бы все 10 лет держать пришлось в шараге), их придётся самому латать параллельно с обучением.
Исправление peregrine, :
Гугл. А если серьёзно то начать с теории игр и английского (иначе скорее всего ты ничего не поймешь), а потом в гугл по статейкам как делать босявых на нейронках. Тензор флоу всего лишь тулза, нейросетки тоже. Как человек не выйдет, человек пока умнее любой нейросетки, но не может варить те же объёмы данных в минуту что и сетка, по крайней мере осознанно. По сути тебе надо всего лишь определиться с видом представления информации для твоей сети и помазавшись нейронкой нужной архитектуры + возможно генетическим алгоритмом отправить играть босявых друг с другом. На самом деле для этого надо дофига всего знать, хотя кажется всё просто, но это только до практики просто. По факту даже если не рассматривать алгоритмы отличные от нейронок (те же деревья решений) первая нетривиальная проблема будет в представлении поля на котором играют для нейронки. Вторая будет в выборе архитектуры, а там ещё куча нюансов вылезет, потому что где-то потребуется понимание того что реально происходит, где-то понимание того что нужно напильником, а что не нужно и так далее.
ЗЫ
Если ответить на вопрос насколько сложно въехать со школьной парты в азы проектирования AI, то на это учатся 6 лет в универе. 4 года общей подготовки в бакалавриате и 2 года профильной магистратуры. При этом на выходе скорее всего будет недоучка, которому ещё работать и работать чтобы начать что-то соображать более-менее. Времени тоже в образовательной программе на всё не хватит, будут дыры в нужных сферах знаний, их придётся самому латать параллельно с обучением.
Исправление peregrine, :
Гугл. А если серьёзно то начать с теории игр и английского (иначе скорее всего ты ничего не поймешь), а потом в гугл по статейкам как делать босявых на нейронках. Тензор флоу всего лишь тулза, нейросетки тоже. Как человек не выйдет, человек пока умнее любой нейросетки, но не может варить те же объёмы данных в минуту что и сетка, по крайней мере осознанно. По сути тебе надо всего лишь определиться с видом представления информации для твоей сети и помазавшись нейронкой нужной архитектуры + возможно генетическим алгоритмом отправить играть босявых друг с другом. На самом деле для этого надо дофига всего знать, хотя кажется всё просто, но это только до практики просто. По факту даже если не рассматривать алгоритмы отличные от нейронок (те же деревья решений) первая нетривиальная проблема будет в представлении поля на котором играют для нейронки. Вторая будет в выборе архитектуры, а там ещё куча нюансов вылезет, потому что где-то потребуется понимание того что реально происходит, где-то понимание того что нужно напильником, а что не нужно и так далее.
ЗЫ
Если ответить на вопрос насколько сложно въехать со школьной парты в азы проектирования AI, то на это учатся 6 лет в универе. 4 года общей подготовки в бакалавриате и 2 года профильной магистратуры. При этом на выходе скорее всего будет недоучка, которому ещё работать и работать чтобы начать что-то соображать более-менее.
Исправление peregrine, :
Гугл. А если серьёзно то начать с теории игр и английского (иначе скорее всего ты ничего не поймешь), а потом в гугл по статейкам как делать босявых на нейронках. Тензор флоу всего лишь тулза, нейросетки тоже. Как человек не выйдет, человек пока умнее любой нейросетки, но не может варить те же объёмы данных в минуту что и сетка, по крайней мере осознанно. По сути тебе надо всего лишь определиться с видом представления информации для твоей сети и помазавшись нейронкой нужной архитектуры + возможно генетическим алгоритмом отправить играть босявых друг с другом. На самом деле для этого надо дофига всего знать, хотя кажется всё просто, но это только до практики просто. По факту даже если не рассматривать алгоритмы отличные от нейронок (те же деревья решений) первая нетривиальная проблема будет в представлении поля на котором играют для нейронки. Вторая будет в выборе архитектуры, а там ещё куча нюансов вылезет, потому что где-то потребуется понимание того что реально происходит, где-то понимание того что нужно напильником, а что не нужно и так далее.
Исходная версия peregrine, :
Гугл. А если серьёзно то начать с теории игр и английского (иначе скорее всего ты ничего не поймешь), а потом в гугл по статейкам как делать босявых на нейронках. Тензор флоу всего лишь тулза, нейросетки тоже. Как человек не выйдет, человек пока умнее любой нейросетки, но не может варить те же объёмы данных в минуту что и сетка, по крайней мере осознанно. По сути тебе надо всего лишь определиться с видом представления информации для твоей сети и помазавшись нейронкой нужной архитектуры + возможно генетическим алгоритмом отправить играть босявых друг с другом. На самом деле для этого надо дофига всего знать, хотя кажется всё просто, но это только до практики просто. По факту даже если не рассматривать алгоритмы отличные от нейронок (те же деревья решений) перваянетривиальная проблема будет в представлении поля на котором играют для нейронки. Вторая будет в выборе архитектуры, а там ещё куча нюансов вылезет, потому что где-то потребуется понимание того что реально происходит, где-то понимание того что нужно напильником, а что не нужно и так далее.