Jak uczyć się sztucznej inteligencji online

AI to szybko rozwijająca się gałąź informatyki, która zrewolucjonizowała wiele branż, w tym łańcuchy dostaw, przemysł spożywczy, farmaceutyczny, produkcyjny, wytwarzanie, chatboty i tworzenie treści. W rzeczywistości większość ostatnio publikowanych treści online została stworzona przy użyciu pewnej formy sztucznej inteligencji, takiej jak generatory tekstu lub kreatory stron internetowych AI, takie jak Hocoos AI. 

Jednak wpływ technologii AI wykracza poza innowacje przemysłowe. Ma ona potencjał, aby szybko wpłynąć na stanowiska pracy w całej si workforce, od pracowników fabrycznych po kelnerów i inżynierów. Biorąc pod uwagę, że rola AI stale rośnie we wszystkich sektorach, coraz ważniejsze staje się uczenie się o AI. 

Ten przewodnik ma na celu poinformowanie Cię, jak uczyć się AI od podstaw, zapewnienie Ci wiedzy i kroków niezbędnych do pokierowania Twoją podróżą, a także omówienie znaczenia formalnej edukacji w tej ekscytującej, ale złożonej dziedzinie. Ale zanim zagłębimy się w szczegóły, zapoznajmy się z tym, czym tak naprawdę jest AI. 

---

Czym jest sztuczna inteligencja?

Jak wspomniano powyżej, sztuczna inteligencja to dział informatyki, który zajmuje się problemami poznawczymi związanymi z ludzką inteligencją, takimi jak uczenie się, rozpoznawanie wzorców i rozwiązywanie problemów. Jednak w przeciwieństwie do ludzkiej inteligencji, AI radzi sobie z tymi problemami z wydajnością maszyn, która czasami przewyższa ludzkie możliwości. 

Jako dziedzina naukowa i inżynieryjna, AI ma wiele poddziedzin, które przeniknęły niemal każdy aspekt naszego życia. Choć większość ludzi kojarzy AI z najnowszymi modelami generatywnymi, takimi jak ChatGPT, prawda jest taka, że technologie AI wpływały na nasze życie na długo przed udostępnieniem ChatGPT ogółowi społeczeństwa. 

Na przykład, AI to mózg stojący za przewidywaniem tras w Google Maps, głos inteligentnych asystentów cyfrowych, niewidzialne trybiki personalizujące Twój kanał wiadomości w mediach społecznościowych oraz systemy rekomendacji podpowiadające, co obejrzeć w kolejności w Twoim ulubionym serwisie streamingowym. 

Różne rodzaje sztucznej inteligencji

Wraz z ciągłym rozwojem nowych i innowacyjnych zastosowań technologii sztucznej inteligencji, liczba poddziedzin stale rośnie. Aby uprościć sprawę, podzielimy technologie AI na trzy różne typy. 

Sztuczna inteligencja wąskiego zakresu (ANI)

ANI, jak sama nazwa wskazuje, to najpopularniejszy typ AI, z którym mamy dziś do czynienia; jest zaprojektowana do wykonywania jednego zadania, takiego jak rozpoznawanie głosu i wzorców, odpowiedzi na podpowiedzi i zapytania oraz generowanie treści. 

Sztuczna inteligencja wąskiego zakresu (ANI) działa w ograniczonym i predefiniowanym zakresie kontekstów, postępując zgodnie z zaprogramowanymi algorytmami, które umożliwiają jej wykonywanie określonych zadań. Najbardziej znanymi przykładami ANI są generatywne modele AI, takie jak ChatGPT, który wyróżnia się w generowaniu tekstu; DALL-E, który generuje obrazy na podstawie opisów tekstowych; oraz kreatory stron internetowych AI, takie jak Hocoos AI.

Ogólna sztuczna inteligencja

Ogólna sztuczna inteligencja, w skrócie AGI, to teoretyczna forma sztucznej inteligencji, która posiada zdolność rozumienia, uczenia się, adaptacji i wdrażania wiedzy w sposób tak szeroki i elastyczny, jak ludzka inteligencja. Niektórzy teoretyzują, że ta forma sztucznej inteligencji posiadałaby lub byłaby w stanie rozwinąć samoświadomość, rozumienie emocjonalne i zdolność interpretowania świata tak, jak robi to ludzka inteligencja. 

Chociaż niektóre modele sztucznej inteligencji, takie jak Chat-GPT, wykazały zdolność do generalizacji w różnych zadaniach, AGI (Ogólna Sztuczna Inteligencja) nadal pozostaje koncepcją teoretyczną, która nie została zrealizowana w praktycznych zastosowaniach. Przynajmniej na razie. 

Sztuczna Superinteligencja

Sztuczna superinteligencja, w skrócie ASI, odnosi się do przyszłego scenariusza, w którym modele sztucznej inteligencji przewyższają ludzką inteligencję w prawie wszystkich ekonomicznie wartościowych pracach. Jednak, choć intrygująca, koncepcja ta pozostaje podobna do latających samochodów z Jetsonów— jest wysoce spekulatywna. 

---

Jak uczyć się AI online

Jak mogłeś do tej pory zauważyć, AI to naprawdę szeroka dziedzina składająca się z kilku różnorodnych dziedzin, z których każda jest równie ważna. Nic więc dziwnego, że myśl o nauce AI może na początku wydawać się przytłaczająca. Jednak proces staje się znacznie łatwiejszy, gdy podzielisz go na mniejsze, łatwiejsze do opanowania części. Zacznijmy. 

Stwórz plan nauki

Dobre planowanie to połowa sukcesu, dlatego zanim zagłębisz się w materiał, zdecydowanie zalecamy opracowanie planu nauki. Opracowanie solidnego planu nauki obejmuje stworzenie harmonogramu nauki i listę określonych umiejętności, wyznaczenie celów i zabezpieczenie zasobów edukacyjnych niezbędnych do zdobycia tych umiejętności. 

Zacznij od oceny swojej wiedzy o AI, zadając sobie następujące pytania: Czy jesteś absolutnym nowicjuszem w tej dziedzinie? Czy posiadasz niezbędne umiejętności podstawowe, takie jak matematyka i statystyka? Czy znasz podstawowe pojęcia i terminologię?

Następnie przeznacz swój najcenniejszy zasób na swój harmonogram nauki: czas. Znajdź czas na naukę. Może to być nieco trudniejsze, jeśli pracujesz, ale nie zniechęcaj się. Pamiętaj, że postęp, bez względu na to, jak mały, jest nadal postępem — kumulacja marginalnych zysków jest rzeczywista. 

Ale jeśli masz więcej wolnego czasu, skorzystasz z dodatkowej godziny nauki każdego dnia. Tylko nie przesadzaj; odpoczynek jest również częścią procesu uczenia się. Najlepszym możliwym podejściem jest mierzenie swoich postępów w czasie i odpowiednie dostosowywanie harmonogramu nauki. 

Powinieneś również rozważyć, ile środków finansowych jesteś gotów zainwestować. Bootcampy i profesjonalne kursy online są niezwykle wartościowe i często stanowią doskonały stosunek jakości do ceny. Nie oznacza to jednak, że darmowe kursy w serwisie YouTube i materiały edukacyjne udostępniane w mediach społecznościowych nie przyniosą żadnych rezultatów. Istnieje wiele miejsc w sieci oferujących darmowe kursy. 

Opanuj umiejętności wstępne

Zanim zagłębisz się w świat sztucznej inteligencji (AI), musisz zdobyć podstawowe umiejętności, które zapewnią Ci solidne podstawy do nauki złożonych narzędzi i umiejętności związanych z AI. Należy jednak pamiętać, że wymagany poziom i zakres umiejętności wstępnych zależą głównie od dziedziny AI, którą chcesz zgłębiać. 

Na przykład, jeśli chcesz tworzyć i rozwijać nowe algorytmy AI, będziesz potrzebować dogłębnej znajomości pojęć matematycznych. Jeśli jednak interesuje Cię analityka danych, nie ma potrzeby dogłębnego zgłębiania wszystkich pojęć matematycznych stosowanych w sztucznej inteligencji (AI). 

Kluczową ideą jest rozpoznanie i dostosowanie poziomu nauki tych niezbędnych umiejętności do wymagań dziedziny, którą chcesz się zajmować. Biorąc to pod uwagę, niezbędne umiejętności to:  

Podstawowa matematyka

Technologie sztucznej inteligencji w dużym stopniu opierają się na koncepcjach matematycznych, szczególnie w takich poddziedzinach jak uczenie maszynowe czy głębokie uczenie. Prawdą jest, że nie potrzebujesz dyplomu z matematyki, aby odnieść sukces w AI, ale zrozumienie rachunku różniczkowego i całkowego, algebry liniowej i rachunku prawdopodobieństwa jest niezbędne. Jest to szczególnie ważne w przypadku algebry liniowej, ponieważ algorytmy AI często wykorzystują macierze i przekształcenia liniowe. 

Podstawowa statystyka

Umiejętności i koncepcje związane z AI są znacznie łatwiejsze do nauczenia się i zrozumienia, gdy rozumiesz statystykę i interpretację danych. Pojęcia takie jak miary statystyczne, rozkłady, odchylenia i wariancja, regresja i prawdopodobieństwo odgrywają kluczową rolę w różnych zastosowaniach AI. 

---

Naucz się podstawowych umiejętności

Po opanowaniu umiejętności wstępnych wymaganych w dziedzinie AI, którą chcesz zgłębić, czas przejść do opanowania podstawowych umiejętności potrzebnych do nauki i zrozumienia wewnętrznego działania technologii sztucznej inteligencji. 

Podobnie jak w przypadku umiejętności wstępnych, poziom opanowania, którego będziesz potrzebować, jest podyktowany rodzajem roli, którą chcesz pełnić w obszarze AI. Oto czego musisz się nauczyć. 

Programowanie

Umiejętność kodowania jest kluczowa, ponieważ wdrożenie AI opiera się na tworzeniu algorytmów i modeli, manipulowaniu danymi i korzystaniu z różnych bibliotek. Python jest jednym z najpopularniejszych języków programowania w społeczności AI ze względu na swoją prostotę i elastyczność. R jest kolejnym popularnym językiem, wraz z Javą i C++.

• Python — jak już wspomniano, Python jest często wybieranym językiem programowania dla AI, głównie ze względu na uproszczoną składnię i szeroką dostępność bibliotek do nauki o danych. Dodatkowo, ten język programowania jest bardzo przyjazny dla początkujących i jest szczególnie popularny w modelach uczenia maszynowego. 
• R — R ma nieco bardziej stromą krzywą uczenia się w porównaniu z Pythonem, ale jest wart każdej inwestycji, jeśli szukasz pracy w dziedzinie AI i Data Science. 
• Java lub C++ — Tutaj robi się naprawdę interesująco, ponieważ zarówno Java, jak i C++ zapewniają raczej wydajną kontrolę sprzętu na niskim poziomie, co obejmuje bezpośrednie zarządzanie i manipulowanie komponentami i systemami sprzętowymi w informatyce. Oba te języki są bardzo pożądane, jeśli chodzi o budowanie skalowalnych modeli AI i ML, ale mają bardzo stromą krzywą uczenia się — szczególnie C++, który jest uważany za bardzo wymagający ze względu na operacje niskiego poziomu.  

Struktury danych

Struktury danych są również podstawą uczenia się AI i odnoszą się do wyspecjalizowanego formatu organizowania, przechowywania, pobierania i manipulowania danymi. Znajomość różnych typów struktur, takich jak drzewa, listy i tablice, jest niezbędna, jeśli chodzi o pisanie złożonego kodu, który ewoluuje w algorytm i modele AI. 

Nauka o danych

Data Science jest niezwykle ważna w dziedzinie sztucznej inteligencji, ponieważ obejmuje szeroką gamę narzędzi i algorytmów używanych na ogromnych zbiorach danych do znajdowania wzorców w surowych danych. Kompetentny data scientist może wykorzystać swoje umiejętności do udoskonalania i interpretowania danych, wydobywania znaczących wniosków, rozpoznawania wzorców i odkrywania trendów w tych danych, które pozwalają systemom AI działać efektywnie. 

Uczenie maszynowe i głębokie uczenie

Uczenie maszynowe (ML) i głębokie uczenie (DL) to dwa niezwykle popularne podzbiory sztucznej inteligencji, ponieważ napędzają wiele produktów i usług, których używamy codziennie. Te dwie powiązane ze sobą dyscypliny zasadniczo przesuwają ewolucję sztucznej inteligencji od teoretycznych koncepcji do praktycznych realiów. 

Uczenie maszynowe to w rzeczywistości poddziedzina sztucznej inteligencji, w której maszyny uczą się na podstawie dostarczonych im danych, mając na celu poprawę ich wydajności i tworzenie dokładniejszych prognoz. Ta zdolność do uczenia się i poprawy wydajności stanowi podstawę, na której sztuczna inteligencja podejmuje lepsze, świadome decyzje i przewidywania. 

Głębokie uczenie to z kolei podzbiór uczenia maszynowego, który wykorzystuje sieci neuronowe symulujące ludzkie poznanie, umożliwiając w ten sposób modelom sztucznej inteligencji automatyczne odkrywanie wzorców i cech w dostarczonych danych. 

---

Nauka za pomocą narzędzi AI

Modele AI generujące treści zapewniają praktyczne doświadczenie dla uczących się na wszystkich poziomach, a początkujący powinni zacząć eksperymentować z tymi modelami, aby uzyskać wgląd w to, jak AI interpretuje zapytania i podpowiedzi oraz przetwarza język. 

To samo dotyczy modeli AI generujących obrazy i grafikę, które opierają się na złożonych algorytmach, aby interpretować opisy tekstowe na dane wizualne. Eksperymentowanie z tymi modelami nauczy Cię takich pojęć, jak sieci neuronowe i rozpoznawanie obrazów. 

Korzystanie z tych narzędzi zapewnia dobrą, praktyczną naukę, a nawet może generować wartościowe treści. Na przykład, korzystanie z kreatorów stron internetowych opartych na AI, takich jak Hocoos, może pomóc Ci dowiedzieć się więcej nie tylko o AI, ale także o projektowaniu i interfejsach graficznych. 

Kreatory stron internetowych oparte na AI to zazwyczaj modele generatywne, o których niewiele się mówi, ale ich efekty są wszędzie wokół nas, biorąc pod uwagę, że wykonują teraz większość pracy przy tworzeniu witryny. Te narzędzia są niezwykle wygodne, ponieważ eliminują potrzebę znajomości CSS, PHP, JavaScript itp. 

Nauka korzystania z kreatorów stron internetowych opartych na AI pomaga również zrozumieć, w jaki sposób AI ulepsza funkcjonalność sieci, a nawet projektowanie stron internetowych, co ostatecznie sprawia, że proces tworzenia witryn jest bardziej wydajny i dostępny dla osób niebędących ekspertami. 

---

Formalna edukacja

Chociaż nauka AI online za pomocą różnych kursów, narzędzi i innych zasobów może zapewnić praktyczną wiedzę w tej dziedzinie, formalna edukacja w zakresie matematyki i uczenia maszynowego może zapewnić głębszą i bardziej teoretyczną wiedzę o technologiach AI. Uzyskanie tytułu magistra w tych dziedzinach zapewnia bardzo solidne podstawy, które są niezbędne do radzenia sobie z bardziej złożonymi aspektami AI. 

---

Dlaczego warto uczyć się AI?

Nagły wzrost generatywnych modeli AI i późniejsza szybka ekspansja w tej dziedzinie tylko podkreślają znaczenie AI jako naukowego i technologicznego osiągnięcia, które zmienia sposób, w jaki pracujemy, żyjemy i komunikujemy się w tej chwili. 

Chociaż AI wciąż uważana jest za technologię przyszłości, wielu nie zdaje sobie sprawy, że jest to technologia teraźniejszości i to już od dłuższego czasu. Wraz z eksplozją danych i potrzebą ich analizy i wykorzystania, zapotrzebowanie na umiejętności związane z AI gwałtownie rośnie, więc nie ma lepszego momentu niż teraz, aby rozpocząć naukę AI. 

Wzrost zapotrzebowania na specjalistów AI oznacza również atrakcyjne wynagrodzenia; inżynierowie AI i uczenia maszynowego oraz analitycy danych zazwyczaj zarabiają sześciocyfrowe sumy. Prawdą jest, że ta dziedzina jest intelektualnie wymagająca, ale także stale się rozwija, dając możliwość ciągłej nauki, adaptacji i innowacji. 

---

Podsumowanie

Podsumowując, choć formalna edukacja w dziedzinie matematyki i informatyki oferuje bardziej dogłębną wiedzę o AI i jej podzbiorach, nauka AI online jest nadal realną opcją dla wielu osób chcących wejść do tej dziedziny. 

Potrzebujesz jednak solidnego planu nauki, który obejmuje zarówno umiejętności podstawowe, jak i kluczowe, a także praktyczne doświadczenie z różnymi narzędziami AI generującymi treści, takimi jak ChatGPT, DALL-E lub narzędziami AI Website Builder, takimi jak Hocoos.