Démarrer l'apprentissage automatique en 2024 - Devenez un expert gratuitement!
Un guide complet pour démarrer et améliorer l'apprentissage automatique (ML), l'intelligence artificielle (IA) en 2024 sans aucun arrière-plan dans le domaine et rester à jour avec les dernières nouvelles et les techniques de pointe!
Ce guide est destiné à toute personne ayant zéro ou une petite expérience en programmation, en mathématiques et en apprentissage automatique. Il n'y a pas d'ordre spécifique à suivre, mais un chemin classique serait de haut en bas. Si vous n'aimez pas lire des livres, sautez-le, si vous ne voulez pas suivre un cours en ligne, vous pouvez également le sauter. Il n'y a pas un seul moyen de devenir un expert en apprentissage automatique et avec motivation, vous pouvez absolument y parvenir.
Toutes les ressources répertoriées ici sont gratuites, à l'exception de certains cours et livres en ligne, qui sont certainement recommandés pour une meilleure compréhension, mais il est certainement possible de devenir un expert sans eux, avec un peu plus de temps consacré aux lectures, vidéos et pratiques en ligne. En ce qui concerne les cours de paiement, les liens de ce guide sont des liens affiliés. S'il vous plaît, utilisez-les si vous avez envie de suivre un cours car il me soutiendra. Merci et amusez-vous à apprendre! N'oubliez pas que cela dépend entièrement de vous et pas nécessaire. J'avais l'impression que cela m'était utile et peut-être utile aux autres aussi.
N'ayez pas peur de répéter des vidéos ou d'apprendre de plusieurs sources. La répétition est la clé de la réussite de l'apprentissage!
Entreller: LouisfB01, également actif sur YouTube et en tant que podcasteur si vous voulez en savoir plus sur l'IA! Vous pouvez également en savoir plus deux fois par semaine dans ma newsletter personnelle! Abonnez-vous et obtenez les nouvelles et les mises à jour de l'IA expliquées clairement!
N'hésitez pas à m'envoyer un message de grandes ressources à ajouter à ce référentiel à [email protected]
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Vous voulez savoir ce qu'est ce guide? Regardez cette vidéo:
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Table des matières
- Commencez par courtes présentations vidéo YouTube
- Suivez les cours en ligne gratuits sur YouTube
- Lire des articles
- Lire des livres
- Pas de formation en mathématiques pour ML? Vérifiez ceci!
- Aucun arrière-plan de codage, pas de problème
- Suivez les cours en ligne
- Pratique, pratique et pratique!
- Vous voulez créer des modèles / applications linguistiques? Vérifiez ceci! (maintenant avec LLMS!)
- Plus de ressources (communautés, feuilles de triche, nouvelles et plus encore!)
- Comment trouver un travail d'apprentissage automatique
- Éthique de l'IA
Commencez par courtes présentations vidéo YouTube
Commencez par de courtes présentations de vidéos YouTube
C'est la meilleure façon de commencer à mon avis. Ici, je répertorie quelques-unes des meilleures vidéos que j'ai trouvées qui vous donneront une excellente première introduction des termes que vous devez connaître pour démarrer sur le terrain.
Introduction aux termes les plus utilisés
- Apprenez les bases dans une minute - Louis Bouchard - Playlist YouTube
Comprendre les réseaux de neurones
- Neural Networks Demystified - Welch Labs - YouTube Playlist
- Apprendre les réseaux de neurones - 3Blue1Brown - Liste de lecture YouTube
- Math pour l'apprentissage automatique - Poids et biais - Liste de lecture YouTube
- L'introduction orthographiée aux réseaux de neurones et à la rétro-propagation: Construire Micrograd - Video YouTube par Andrej Karpathy
Comprendre les transformateurs et les LLM (c'est-à-dire les modèles derrière Chatgpt)!
- Luis Serrano, «Traitement du langage naturel et modèles de grands langues» - Introductions vidéo étonnantes au mécanisme d'attention, aux jetons, aux intégres et plus encore pour mieux comprendre tout derrière de grands modèles de langue comme GPT!
- Les vidéos de cours gratuites LLM de Louis Bouchard "Train & Fine-Tune LLMS for Production Course par ActiveLoop, vers AI & Intel Disruptor". "Une liste de lecture pour notre cours LLM: Gen AI 360: Certification du modèle fondamental!"
Un autre moyen facile de commencer et de continuer à apprendre est d'écouter des podcasts pendant votre temps libre. Conduire au travail, dans le bus ou avoir du mal à s'endormir? Écoutez certains podcasts d'IA pour vous habituer aux termes et modèles, et découvrez le domaine à travers des histoires inspirantes! Je vous invite à suivre quelques-uns des meilleurs que je préfère personnellement, comme Lex Fridman, Machine Learning Street Talk, le podcast spatial latent, et évidemment, mon podcast: Louis Bouchard Podcast, où vous découvrirez des personnes incroyablement talentueuses dans le domaine avec des histoires inspirantes partageant les connaissances qu'ils ont travaillé si dur à rassembler.
Suivez les cours en ligne gratuits sur YouTube
Suivez les cours en ligne gratuits sur YouTube
Voici une liste de cours impressionnants disponibles sur YouTube que vous devriez certainement suivre et à 100% gratuit.
Introduction à l'apprentissage automatique - Liste de lecture YouTube (Stanford)
Introduction à Deep Learning - YouTube Playlist (MIT)
Spécialisation de l'apprentissage en profondeur - Liste de lecture YouTube (Deeplearning.ai)
Deep Learning (avec Pytorch) - Nyu, Yann LeCun
MIT Deep Learning - Cours d'apprentissage en profondeur de Lex Fridman
Lire des articles
Lisez de nombreux articles
Voici une liste d'articles impressionnants disponibles en ligne que vous devriez certainement lire et être 100% gratuit. Le médium est à peu près le meilleur endroit pour trouver de grandes explications, soit vers l'IA, soit vers les publications de la science des données. Je partage également mes propres articles là-bas et j'adore utiliser la plate-forme. Vous pouvez vous abonner à Medium en utilisant mon lien affilié ici si cela vous semble intéressant et si vous souhaitez me soutenir en même temps!
- Commencez l'IA en 2022 - devenez un expert de rien, gratuitement! - Louis Bouchard
- 5 étapes adaptées aux débutants pour apprendre l'apprentissage automatique et la science des données avec Python - Daniel Bourke
- Qu'est-ce que l'apprentissage automatique? - Roberto Iriondo
- Apprentissage automatique pour les débutants: une introduction aux réseaux de neurones - Victor Zhou
- Un guide des débutants sur les réseaux de neurones - Thomas Davis
- Comprendre les réseaux de neurones - Prince Canuma
- Listes de lecture pour les nouveaux étudiants de Mila - Anonyme
- La liste de lecture de l'AI 80/20 - Vishal Maini
Lire des livres
Lire quelques livres
Voici quelques excellents livres à lire pour les gens préférant le chemin de lecture.
- Bâtiment LLMS pour la production: améliorer les capacités LLM et la fiabilité avec l'invitation, le réglage fin et le chiffon - par vers l'IA. "Découvrez les piles techniques clés pour adapter des modèles de grands langues aux applications du monde réel, y compris l'ingénierie rapide, le réglage fin et la génération d'augmentation de récupération." (Ou obtenir le livre électronique ici. Vous pouvez me dm pour une belle remise!)
- Livre d'apprentissage en profondeur - GRATUIT en ligne
- Plongez dans l'apprentissage en profondeur - gratuit en ligne
- Apprentissage automatique probabiliste: une introduction - GRATUITE
- Intelligence artificielle: une approche moderne - Facultatif (payant)
- Reconnaissance des modèles et apprentissage automatique - Facultatif (payant)
- Deep Learning with Python - Facultatif (payant)
- Comprendre l'apprentissage automatique: de la théorie aux algorithmes - Shai Shalev-Shwartz et Shai Ben-David - Gratuit en ligne
Excellents livres pour construire vos antécédents mathématiques:
- Mathématiques pour l'apprentissage automatique - gratuit en ligne
- Les éléments de l'apprentissage statistique - facultatif (payant)
- Inférence statistique - Facultatif (payant)
Un arrière-plan complet de calcul:
- Calculus: Concepts et contextes - Facultatif (payant)
- Calcul variable unique: concepts et contextes - facultatif (payant)
- Calcul multivariable: concepts et contextes - facultatif (payant)
Ces livres sont complètement facultatifs, mais ils vous fourniront une meilleure compréhension de la théorie et vous apprendront même des choses sur le codage de vos réseaux de neurones!
Pas de formation en mathématiques pour ML? Vérifiez ceci!
Pas de formation en mathématiques pour ML? Vérifiez ceci!
Ne stressez pas, tout comme la plupart des choses de la vie, vous pouvez apprendre les mathématiques! Voici quelques excellentes ressources débutantes et avancées pour entrer dans les mathématiques d'apprentissage automatique. Je suggère de commencer par ces trois concepts très importants dans l'apprentissage automatique (voici 3 cours gratuits géniaux disponibles sur Khan Academy):
- Algèbre linéaire - Khan Academy
- Statistiques et probabilité - Academy Khan
- Calcul multivarié - Academy Khan
Voici quelques excellents livres et vidéos gratuits qui pourraient vous aider à apprendre dans une "approche structurée":
- MathematicalMonk - YouTube
- Mathématiques pour l'apprentissage automatique - Garrett Thomas
- Une introduction à l'apprentissage statistique: avec des applications dans R (Springer Texts in Statistics) - Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie et Robert Tibshirani
Si vous manquez encore de confiance mathématique, consultez la section Lire des livres ci-dessus, où j'ai partagé de nombreux grands livres pour construire une solide expérience mathématique. Vous avez maintenant un très bon expérience en mathématiques pour l'apprentissage automatique et vous êtes prêt à plonger en profondeur!
Aucun arrière-plan de codage, pas de problème
Aucun arrière-plan de codage, pas de problème
Voici une liste de quelques grands cours pour apprendre le côté programmation de l'apprentissage automatique.
- Tutoriel pratique d'apprentissage automatique avec Python - Introduction gratuite YouTube Python
- Apprendre Python - Tutoriel interactif gratuit pour apprendre Python
- Apprenez les bases Python pour l'analyse des données - Cours gratuit sur les classes d'OpenClass
- Début avec Python et R pour la science des données - GRATUIT
- Apprentissage automatique avec Python | Coursera - IBM - Facultatif (payant)
- Introduction à Python pour la science des données - Dans ce cours Python pour la science des données, les étudiants apprendront les concepts de base Python et utiliseront la langue en ce qui concerne la science des données dans un programme d'apprentissage de 16 semaines (payant, facultatif).
- 100 Exercices Numpy - Une collection d'exercices qui ont été collectés dans la liste de diffusion Numpy, sur Stack Overflow et dans la documentation Numpy.
- Shell Tutorial - Apprenez à utiliser le shell Unix! Un must pour les développeurs et les praticiens de l'IA.
Découvrez le podcast Louis Bouchard pour plus de contenu d'IA sous forme d'entretiens avec des experts dans le domaine! Un expert en IA invité et je couvrirai des sujets, des sous-champs et des rôles spécifiques liés à l'IA pour enseigner et partager les connaissances des personnes qui ont travaillé dur pour la rassembler.
Suivez les cours en ligne
(Facultatif) Obtenez une meilleure compréhension et une meilleure pratique guidée en suivant certains cours en ligne
Si vous préférez être plus guidé et avoir des étapes claires à suivre, ces cours sont les meilleurs à faire.
- Deep Learning - Yann LeCun - Ce cours concerne les dernières techniques de l'apprentissage en profondeur et de l'apprentissage de la représentation. - Gratuit
- Introduction à l'apprentissage automatique - Kaggle - Apprenez les idées de base de l'apprentissage automatique et créez vos premiers modèles. - Gratuit
- Commencez dans AI / AI pour tout le monde - Andrew Ng - payant, facultatif
- Apprentissage automatique - Andrew NG - Stanford - Payant, facultatif
- Programmation AI avec Python - Nanodegree complet - payant, facultatif
- Spécialisation d'apprentissage en profondeur - Andrew Ng - payant, facultatif
- TensorFlow (certificats professionnels) - payant, facultatif
- AI Engineering - IBM (certificats professionnels) - payant, facultatif
- BOOTCAMP SCIENCE DES DATA
- Apprentissage automatique - Pas de codage - payant, facultatif
- Data Science Training + Industry Experience - Un programme complet de formation de 16 semaines dirigée par des instructeurs avec expérience (payant, facultatif).
- Bootcamp de science des données en ligne dirigé par l'instructeur - un programme d'apprentissage complet de 16 semaines dirigé par des instructeurs (payant, facultatif).
- Fast.ai's Deep Learning Cours - Gratuit
- CS50 - Introduction à l'intelligence artificielle avec Python (et apprentissage automatique), Harvard OCW - gratuit (et utilisable pour les enseignants aussi!)
- Deep Learning Course - François Fleuret - Ce cours est une introduction approfondie à l'apprentissage en profondeur, avec des exemples dans le cadre Pytorch. Il y a des conditions préalables.
Pour des applications spécifiques:
- AI pour trading nanodegree de udacity - payé
- Apprendre un apprentissage en renforcement profond - Udacity Nanodegree - Payé
- Devenez une NLP Pro avec la spécialisation du traitement du langage naturel de Coursera par DeepLearning.ai - «Entre dans l'espace PNL.
Obtenez vos modèles en ligne et montrez-leur au monde:
- Cours de graddio - Créer des interfaces utilisateur pour les modèles d'apprentissage automatique - FreeCodecamp - GRATUIT
- Comment déployer un modèle d'apprentissage automatique sur Google Cloud - Daniel Bourke - gratuit
- Machine Learning DevOps Engineer - Udacity Nanodegree - Payé
- AWS Machine Learning Engineer - Udacity NanodeGree - Payé
Pratique, pratique et pratique!
La pratique est essentielle
La chose la plus importante dans la programmation est la pratique. Et cela s'applique également à l'apprentissage automatique. Il peut être difficile de trouver un projet personnel à pratiquer.
Heureusement, Kaggle existe. Ce site Web regorge de cours gratuits, de tutoriels et de compétitions. Vous pouvez participer gratuitement à des compétitions et télécharger leurs données, lire leur problème et commencer à coder et tester tout de suite! Vous pouvez même gagner de l'argent grâce à des compétitions gagnantes et c'est une bonne chose à avoir sur votre CV. C'est peut-être le meilleur moyen d'acquérir de l'expérience tout en apprenant beaucoup et même gagnant de l'argent! Une autre excellente occasion pour les projets est de suivre les cours qui sont orientés vers une application spécifique comme l'IA pour le cours de trading de Udacity.
Vous pouvez également créer des équipes pour la compétition Kaggle et apprendre avec les gens! Je vous suggère de rejoindre une communauté pour trouver une équipe et apprendre avec les autres, c'est toujours mieux que seul. Consultez la section suivante pour cela.
Vous voulez créer des modèles / applications linguistiques? Vérifiez ceci (maintenant avec LLMS!)!
J'ai eu beaucoup de demandes de personnes souhaitant se concentrer sur le traitement du langage naturel (PNL) (modèles traitant du langage) ou même apprendre l'apprentissage automatique strictement pour les tâches PNL. Il s'agit d'une section dédiée à ce besoin. Happy NLP Learning!
- Une feuille de route complète pour maîtriser la PNL en 2022
- Devenez une NLP Pro avec la spécialisation du traitement du langage naturel de Coursera par DeepLearning.ai - «Entre dans l'espace PNL.
- Un Nano degré NLP! - Payé "Apprenez des techniques de traitement du langage naturel de pointe pour traiter la parole et analyser du texte. Créer des modèles probabilistes et d'apprentissage en profondeur, tels que des modèles de Markov cachés et des réseaux neuronaux récurrents, pour enseigner à l'ordinateur à effectuer des tâches telles que la reconnaissance vocale, la traduction automatique, et plus encore!"
- NLTK Book est la ressource gratuite pour en savoir plus sur les théories fondamentales derrière NLP: https://www.nltk.org/book/
- Cherchant à créer un modèle de classification de texte rapide ou un vecteur de mots, FastText est une bonne bibliothèque pour former rapidement un modèle.
- Huggingface est l'endroit idéal pour obtenir des modèles de PNL modernes, et ils incluent également un cours entier à ce sujet.
- Spacy est idéal pour la PNL en production, comme il le fait NLU, NER et on peut entraîner la classification, etc. Il est également capable d'ajouter des étapes ou des modèles personnalisés dans le pipeline.
- Inviter! L'incitation est une nouvelle compétence que vous devez maîtriser si vous souhaitez créer des applications liées à la PNL. C'est un excellent cours auquel je contribue, avec l'intention d'enseigner l'incitation et de donner des conseils pour des modèles spécifiques.
Train, affiner et utiliser de grands modèles de langue!
- Bases de données Langchain & Vector dans la production - une ressource gratuite incroyable que nous avons construite vers l'IA en partenariat avec ActiveLoop et l'initiative Intel Disruptor pour en savoir plus sur les bases de données Langchain & Vector en production. "Que vous soyez un développeur expérimenté qui est un nouveau venu dans le domaine de l'IA ou un passionné de l'apprentissage automatique, ce cours est conçu pour vous. Notre objectif est de rendre l'IA accessible et pratique, de transformer la façon dont vous abordez vos tâches quotidiennes et l'impact global de votre travail."
- TRAINEMENT ET FACHING LLMS POUR PRODUCTION - Une ressource gratuite incroyable que nous avons construite vers l'IA en partenariat avec ActiveLoop et l'initiative Intel Disruptor pour se renseigner sur la formation et les LLM de réglage fin pour la production. "Si vous souhaitez apprendre à former et à affiner les LLM à partir de zéro, et à avoir des connaissances intermédiaires de Python ainsi qu'à l'accès à des ressources de calcul modérées (pour certains cas, un simple Colab suffira!), Vous devriez être prêt à suivre et à terminer le cours. Ce cours est conçu avec un large public à l'esprit, y compris les débutants en AI, les ingénieurs machine actuels, les étudiants et les professionnels en considérant un transfert professionnel de carrière dans la transition de carrière pour AI. Adapter les modèles de grands langues dans un large éventail d'industries pour rendre l'IA plus accessible et pratique. "
- Des débutants au développeur LLM avancé - par vers l'IA. "Construisez votre premier produit évolutif avec LLMS, l'incitation, le chiffon, le réglage fin et les agents! Maître les compétences Les meilleures entreprises ont besoin et construire votre propre MVP LLM avancé avec des applications du monde réel."
- Bâtiment LLMS pour la production: améliorer les capacités LLM et la fiabilité avec l'invitation, le réglage fin et le chiffon - par vers l'IA. "Découvrez les piles techniques clés pour adapter des modèles de grands langues aux applications du monde réel, y compris l'ingénierie rapide, le réglage fin et la génération d'augmentation de récupération." (Ou obtenir le livre électronique ici. Vous pouvez me dm pour une belle remise!)
Plus de ressources
Rejoignez les communautés!
Un serveur Discord avec de nombreux amateurs d'IA - apprendre ensemble, poser des questions, trouver des coéquipiers de Kaggle, partager vos projets, etc.
Un serveur Discord où vous pouvez rester à jour avec les dernières nouvelles de l'IA - restez à jour avec les dernières nouvelles de l'IA, posez des questions, partagez vos projets et bien plus encore.
Suivez les communautés Reddit - posez des questions, partagez vos projets, suivez les nouvelles, etc.
- Artificiel - Intelligence artificielle
- MachineLearning - Machine Learning (plus grand subreddit du champ)
- DeepLearningPapers - Papiers d'apprentissage en profondeur
- ComputerSion - Extraction d'informations utiles à partir d'images et de vidéos
- LearnMachineLearning - Apprenez l'apprentissage automatique
- Intelligence artificielle - AI
- LatSestinml - Développements de changement de jeu dans l'apprentissage automatique, vous ne devriez pas manquer
Enregistrez les feuilles de triche!
- Les meilleures feuilles de triche pour l'intelligence artificielle, l'apprentissage automatique et le python.
- Feuilles de triche pour l'IA, les réseaux de neurones, l'apprentissage automatique, l'apprentissage en profondeur et le big data - Stefan Kojouharov
- Les intestins d'apprentissage automatique pour CS 229 de Stanford - Afshine Amidi & Shervine Amidi
- Feuille de triche d'apprentissage automatique et de feuilles de triche Python (et mathématiques) - Robbie Allen
- Feuille de route experte AI - Utilisez-le comme liste de contrôle des compétences!
Suivez les nouvelles sur le terrain!
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- Deux minutes de minutes - vidéos bihebdomadaires couvrant de nouveaux papiers
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- Deep Learning - De nos jours, la société a tendance à être douce et automatisée en évolution vers la 4e révolution industrielle, qui conduit par conséquent les constituants dans le tourbillon des bouleversements sociétaux. Pour survivre ou prendre une avance, on est censé être équipé d'outils associés. La machine devient plus intelligente et plus intelligente. L'apprentissage automatique est une compétence incontournable et cela oblige les gens à connaître. Ce groupe est pour ces personnes qui s'intéressent au développement de leurs talents.
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- Lignes directrices éthiques pour une AI digne de confiance - Commission européenne de haut niveau Group 7 points pour une IA digne de confiance.
- Une introduction à l'éthique en robotique et en AI - un livre électronique gratuit de Christoph Bartneck, Christoph Lütge, Alan Wagner et Sean Welsh.
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