История изменений
Исправление anonymous_incognito, (текущая версия) :
Вот пока будешь переписывать, всему и научишься.
Нет конечно, просто времени не хватит. Вот после того как научился, самому что-то с нуля реализовать неплохая идея. Я так и собирался поступить, но всё руки не доходят.
До Питона всякое ML и ИИ программировали обычно в матлабе.
Подозреваю, что («изучать предмет и выполнять домашние задания») предмета как такового там практически нет, есть просто реализация известной математики. Математику - да, надо бы изучить заранее, это можно делать и без компа вообще. С курсами там скорее всего та же история как с вебом - научиться делать абы как абы что побыстрее, чтобы потом пытаться впарить это работодателям.
Курсы конечно не заменят институтского обучения. Но из того, что есть бесплатного в интернете, они многими признаются чуть ли не лучшими. Рекомендую https://dls.samcs.ru/
На сам курс можно посмотреть, например, на https://stepik.org/course/181974/syllabus (вариант 2023 года, 1-й семестр), https://stepik.org/course/212797/syllabus (2-й семестр 2024) или https://www.youtube.com/@DeepLearningSchool - но там в неупорядоченном виде и много лишнего и нет домзаданий и некоторых ссылок на ноутбуки.
Всё зависит от того, какую библиотеку для этого ты напишешь, и какого стиля кода будешь придерживаться.
Библиотек для поддержки работы с математическим аппаратом ИИ на C++ на самом деле и так как собак нерезанных, в конце-концов, там где нужна реальная скорость работы Питон сам по себе не годится. Но как клей и как интерфейс к этим библиотекам он нашёл своё место.
Поэтому я совсем не уверен, что в итоге получится хороший код. У Питона есть куча недостатков, которые иногда здорово раздражают, но и на C++ можно наговнокодить как бы не хуже.
Под капотом у PyTorch и других библиотек и так полно C и C++ кода, но не уверен, что для людей далёких от профессионального программирования: математикам, ML-инженерам, датасайентистам и тп. что-то кроме привычного уже им питона, будет лучше. А именно они развивают ИИ-тему.
Исправление anonymous_incognito, :
Вот пока будешь переписывать, всему и научишься.
Нет конечно, просто времени не хватит. Вот после того как научился, самому что-то с нуля реализовать неплохая идея. Я так и собирался поступить, но всё руки не доходят.
До Питона всякое ML и ИИ программировали обычно в матлабе.
Подозреваю, что («изучать предмет и выполнять домашние задания») предмета как такового там практически нет, есть просто реализация известной математики. Математику - да, надо бы изучить заранее, это можно делать и без компа вообще. С курсами там скорее всего та же история как с вебом - научиться делать абы как абы что побыстрее, чтобы потом пытаться впарить это работодателям.
Курсы конечно не заменят институтского обучения. Но из того, что есть бесплатного в интернете, они многими признаются чуть ли не лучшими. Рекомендую https://dls.samcs.ru/ На сам курс можно посмотреть на https://stepik.org/course/181974/syllabus (вариант 2023 года, 1-й семестр) или https://www.youtube.com/@DeepLearningSchool - но там в неупорядоченном виде и много лишнего и нет домзаданий и некоторых ссылок на ноутбуки.
Всё зависит от того, какую библиотеку для этого ты напишешь, и какого стиля кода будешь придерживаться.
Библиотек для поддержки работы с математическим аппаратом ИИ на C++ на самом деле и так как собак нерезанных, в конце-концов, там где нужна реальная скорость работы Питон сам по себе не годится. Но как клей и как интерфейс к этим библиотекам он нашёл своё место.
Поэтому я совсем не уверен, что в итоге получится хороший код. У Питона есть куча недостатков, которые иногда здорово раздражают, но и на C++ можно наговнокодить как бы не хуже.
Под капотом у PyTorch и других библиотек и так полно C и C++ кода, но не уверен, что для людей далёких от профессионального программирования: математикам, ML-инженерам, датасайентистам и тп. что-то кроме привычного уже им питона, будет лучше. А именно они развивают ИИ-тему.
Исходная версия anonymous_incognito, :
Вот пока будешь переписывать, всему и научишься.
Нет конечно, просто времени не хватит. Вот после того как научился, самому что-то с нуля реализовать неплохая идея. Я так и собирался поступить, но всё руки не доходят.
До Питона всякое ML и ИИ программировали обычно в матлабе.
Подозреваю, что («изучать предмет и выполнять домашние задания») предмета как такового там практически нет, есть просто реализация известной математики. Математику - да, надо бы изучить заранее, это можно делать и без компа вообще. С курсами там скорее всего та же история как с вебом - научиться делать абы как абы что побыстрее, чтобы потом пытаться впарить это работодателям.
Курсы конечно не заменят институтского обучения. Но из того, что есть бесплатного в интернете, они многими признаются чуть ли не лучшими. Рекомендую https://dls.samcs.ru/ На лекции и семинары (не на задания) можно посмотреть на https://stepik.org/course/181974/syllabus (вариант 2023 года, 1-й семестр) или https://www.youtube.com/@DeepLearningSchool - но там в неупорядоченном виде и много лишнего.
Всё зависит от того, какую библиотеку для этого ты напишешь, и какого стиля кода будешь придерживаться.
Библиотек для поддержки работы с математическим аппаратом ИИ на C++ на самом деле и так как собак нерезанных, в конце-концов, там где нужна реальная скорость работы Питон сам по себе не годится. Но как клей и как интерфейс к этим библиотекам он нашёл своё место.
Поэтому я совсем не уверен, что в итоге получится хороший код. У Питона есть куча недостатков, которые иногда здорово раздражают, но и на C++ можно наговнокодить как бы не хуже.
Под капотом у PyTorch и других библиотек и так полно C и C++ кода, но не уверен, что для людей далёких от профессионального программирования: математикам, ML-инженерам, датасайентистам и тп. что-то кроме привычного уже им питона, будет лучше. А именно они развивают ИИ-тему.