Inicie o aprendizado de máquina em 2024 - Torne -se um especialista gratuitamente!
Um guia completo para iniciar e melhorar o aprendizado de máquina (ML), Inteligência Artificial (AI) em 2024, sem qualquer formação no campo e mantenha-se atualizado com as últimas notícias e técnicas de última geração!
Este guia é destinado a qualquer pessoa que tenha zero ou um pequeno plano de fundo em programação, matemática e aprendizado de máquina. Não há ordem específica para seguir, mas um caminho clássico seria de cima para baixo. Se você não gosta de ler livros, pule -o, se não quiser seguir um curso on -line, também pode ignorá -lo. Não existe uma maneira única de se tornar um especialista em aprendizado de máquina e, com motivação, você pode absolutamente alcançá -lo.
Todos os recursos listados aqui são gratuitos, exceto alguns cursos e livros on -line, que certamente são recomendados para uma melhor compreensão, mas é definitivamente possível se tornar um especialista sem eles, com um pouco mais de tempo gasto em leituras, vídeos e práticas on -line. Quando se trata de pagar cursos, os links deste guia são links afiliados. Por favor, use -os se você quiser seguir um curso, pois ele me apoiará. Obrigado e divirta -se aprendendo! Lembre -se, isso depende completamente de você e não é necessário. Eu senti que era útil para mim e talvez útil para os outros também.
Não tenha medo de repetir vídeos ou aprender com várias fontes. A repetição é a chave do sucesso para o aprendizado!
Manter: Louisfb01, também ativo no YouTube e como podcaster, se você quiser ver/ouvir mais sobre a IA! Você também pode aprender mais duas vezes por semana em meu boletim pessoal! Inscreva -se e obtenha notícias e atualizações de IA explicadas claramente!
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Quer saber o que é este guia? Assista a este vídeo:
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Índice
- Comece com apresentações de vídeo curtas do YouTube
- Siga cursos online gratuitos no YouTube
- Leia artigos
- Leia livros
- Sem formação em matemática para ML? Confira isso!
- Sem fundo de codificação, sem problemas
- Siga os cursos on -line
- Pratique, pratique e pratique!
- Quer criar modelos/aplicativos de idiomas? Confira isso! (Agora com LLMS!)
- Mais recursos (comunidades, folhas de trapaça, notícias e muito mais!)
- Como encontrar um trabalho de aprendizado de máquina
- Ética da AI
Comece com apresentações de vídeo curtas do YouTube
Comece com apresentações curtas do YouTube
Esta é a melhor maneira de começar do nada na minha opinião. Aqui, listo alguns dos melhores vídeos que encontrei que lhe darão uma ótima primeira introdução dos termos que você precisa saber para começar em campo.
Introdução aos termos mais usados
- Aprenda o básico em um minuto - Louis Bouchard - Lista de reprodução do YouTube
Entenda as redes neurais
- Redes neurais desmistificadas - Welch Labs - Lista de reprodução do YouTube
- Learn Neural Networks - 3Blue1Brown - Lista de reprodução do YouTube
- Math for Machine Learning - Pesos e vieses - Lista de reprodução do YouTube
- A introdução soletrada em redes neurais e retropropagação: Building Micrograd - Vídeo do YouTube de Andrej Karpathy
Compreendendo Transformers e LLMs (ou seja, modelos por trás do chatgpt)!
- Luis Serrano, "Processamento de linguagem natural e modelos de idiomas grandes" - Introduções de vídeo incríveis ao mecanismo de atenção, tokens, incorporação e muito mais para entender melhor tudo por trás de grandes modelos de idiomas como o GPT!
- Vídeos de curso gratuito de Louis Bouchard LLM "LLMs de trem e tune-tune for Production Course de ActiveLoop, em direção a AI & Intel Disruptor". "Uma lista de reprodução do nosso curso LLM: Gen AI 360: Certificação de Modelo Fundacional!"
Outra maneira fácil de começar e continuar aprendendo é ouvindo podcasts no seu tempo livre. Dirigindo para o trabalho, no ônibus ou tendo problemas para adormecer? Ouça alguns podcasts da IA para se acostumar com os termos e padrões e aprenda sobre o campo através de histórias inspiradoras! Convido você a seguir alguns dos melhores que eu prefiro pessoalmente, como Lex Fridman, Machine Learning Street Talk, Latent Space Podcast e, obviamente, meu podcast: Louis Bouchard Podcast, onde você aprenderá sobre pessoas incrivelmente talentosas no campo com histórias inspiradoras, compartilhando o conhecimento que eles trabalharam tanto para se reunir.
Siga cursos online gratuitos no YouTube
Siga cursos online gratuitos no YouTube
Aqui está uma lista de cursos incríveis disponíveis no YouTube que você definitivamente deve seguir e estar 100% gratuito.
Introdução ao aprendizado de máquina - Lista de reprodução do YouTube (Stanford)
Introdução ao Deep Learning - Lista de reprodução do YouTube (MIT)
Especialização de aprendizagem profunda - Lista de reprodução do YouTube (Deeplearning.ai)
Aprendizagem profunda (com Pytorch) - NYU, Yann Lecun
MIT Deep Learning-Curso de aprendizado profundo de Lex Fridman
Leia artigos
Leia muitos artigos
Aqui está uma lista de artigos impressionantes disponíveis on -line que você definitivamente deve ler e é 100% gratuito. O Medium é praticamente o melhor lugar para encontrar ótimas explicações, em direção à IA ou em Publicações de Ciência de Dados. Também compartilho meus próprios artigos e adoro usar a plataforma. Você pode se inscrever no Medium usando meu link afiliado aqui se isso parecer interessante para você e se você quiser me apoiar ao mesmo tempo!
- Comece a IA em 2022 - Torne -se um especialista do nada, de graça! - Louis Bouchard
- 5 Passos amigáveis para iniciantes para aprender aprendizado de máquina e ciência de dados com Python - Daniel Bourke
- O que é o aprendizado de máquina? - Roberto Iriodo
- Machine Learning for Beginners: Uma Introdução às Redes Neurais - Victor Zhou
- Um guia para iniciantes para redes neurais - Thomas Davis
- Entendendo as redes neurais - Prince Canuma
- Listas de leitura para novos estudantes de Mila - Anônimo
- A lista de leitura da IA 80/20 - Vishal Maini
Leia livros
Leia alguns livros
Aqui estão alguns ótimos livros para ler para as pessoas que preferem o caminho de leitura.
- Building LLMS para produção: Aprimorando as habilidades LLM e a confiabilidade com impulsionamento, ajuste fino e pano - pela AI. "Descubra as principais pilhas tecnológicas para adaptar modelos de grandes idiomas a aplicativos do mundo real, incluindo engenharia imediata, ajuste fino e geração de aumento da recuperação". (Ou pegue o e-book aqui. Você pode me dar um bom desconto!)
- Livro de aprendizado profundo - gratuito online
- Mergulhe em aprendizado profundo - gratuito online
- Aprendizado de máquina probabilístico: uma introdução - gratuitamente online
- Inteligência artificial: uma abordagem moderna - opcional (pagamento)
- Reconhecimento de padrões e aprendizado de máquina - opcional (pagamento)
- Aprendizagem profunda com Python - opcional (pagando)
- Entendendo o aprendizado de máquina: da teoria aos algoritmos - Shai Shalev -Shwartz e Shai Ben -David - Grátis Online
Ótimos livros para construir seu histórico de matemática:
- Matemática para aprendizado de máquina - gratuito online
- Os elementos da aprendizagem estatística - opcional (pagamento)
- Inferência estatística - opcional (pagamento)
Um fundo completo de cálculo:
- Cálculo: conceitos e contextos - opcional (pagamento)
- Cálculo variável única: conceitos e contextos - opcional (pagamento)
- Cálculo multivariável: conceitos e contextos - opcional (pagamento)
Esses livros são completamente opcionais, mas fornecerão uma melhor compreensão da teoria e até ensinarão algumas coisas sobre codificar suas redes neurais!
Sem formação em matemática para ML? Confira isso!
Sem formação em matemática para ML? Confira isso!
Não se estresse, assim como a maioria das coisas da vida, você pode aprender matemática! Aqui estão alguns ótimos recursos iniciantes e avançados para entrar em matemática de aprendizado de máquina. Eu sugeriria começar com esses três conceitos muito importantes no aprendizado de máquina (aqui estão 3 cursos gratuitos incríveis disponíveis na Khan Academy):
- Álgebra Linear - Academia Khan
- Estatísticas e probabilidade - Khan Academy
- Cálculo multivariável - Academia Khan
Aqui estão alguns ótimos livros e vídeos gratuitos que podem ajudá -lo a aprender em uma "abordagem estruturada":
- MathematicalMonk - YouTube
- Matemática para aprendizado de máquina - Garrett Thomas
- Uma introdução ao aprendizado estatístico: com aplicações em R (Textos de Springer em Estatísticas) - Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie e Robert Tibshirani
Se você ainda não tem confiança matemática, confira a seção de livros de leitura acima, onde compartilhei muitos ótimos livros para criar um forte fundo matemático. Agora você tem um fundo de matemática muito bom para o aprendizado de máquina e está pronto para mergulhar mais fundo!
Sem fundo de codificação, sem problemas
Sem fundo de codificação, sem problemas
Aqui está uma lista de alguns ótimos cursos para aprender o lado da programação do aprendizado de máquina.
- Tutorial prático de aprendizado de máquina com Python - Introdução gratuita do YouTube Python
- Aprenda Python - tutorial interativo gratuito para aprender Python
- Aprenda o Python Basics for Data Analysis - Curso gratuito em OpenClass Rooms
- Introdução com Python e R para ciência de dados - grátis
- Aprendizado de máquina com Python | Coursera - IBM - Opcional (pagamento)
- Introdução ao Python for Data Science - Neste curso Python for Data Science, os alunos aprenderão conceitos principais do Python e usarão o idioma no que se refere à ciência de dados em um programa de aprendizado de 16 semanas (pagamento, opcional).
- 100 Exercícios Numpy - Uma coleção de exercícios que foram coletados na lista de discussão Numpy, no excesso de pilha e na documentação Numpy.
- Tutorial do Shell - Aprenda a usar o Shell Unix! Um obrigatório para desenvolvedores e profissionais de IA.
Confira o podcast Louis Bouchard para obter mais conteúdo de IA na forma de entrevistas com especialistas no campo! Um especialista em IA convidado e eu abordarei tópicos específicos, subcampos e funções relacionadas à IA para ensinar e compartilhar conhecimento das pessoas que trabalharam duro para reuni-lo.
Siga os cursos on -line
(Opcional) Obtenha uma melhor compreensão e uma prática mais guiada seguindo alguns cursos online
Se você preferir ser mais guiado e tem etapas claras a seguir, esses cursos são os melhores a fazer.
- Aprendizagem Deep - Yann Lecun - Este curso diz respeito às mais recentes técnicas de aprendizado profundo e aprendizado de representação. - Livre
- Introdução ao aprendizado de máquina - Kaggle - Aprenda as idéias principais do aprendizado de máquina e construa seus primeiros modelos. - Livre
- Comece em AI / AI para todos - Andrew Ng - Pagando, opcional
- Machine Learning - Andrew Ng - Stanford - Pagando, opcional
- Programação de IA com Python - Nanodegree completo - Pagamento, opcional
- Especialização de aprendizado profundo - Andrew Ng - Pagando, opcional
- Tensorflow (Certificados Profissionais) - Pagamento, Opcional
- Engenharia de IA - IBM (Certificados Profissionais) - Pagamento, Opcional
- Complete Data Science Bootcamp 2022 - Pagamento, opcional
- Aprendizado de máquina - sem codificação - pagando, opcional
- Treinamento em Ciência dos Dados + Experiência da Indústria-Um programa completo de treinamento de 16 semanas liderado por instrutores com experiência (pagamento, opcional).
- Bootcamp de ciência de dados on-line liderado por instrutores-Um programa completo de aprendizado de 16 semanas liderado por instrutores (pagando, opcional).
- cursos de aprendizado profundo da Fast.ai - grátis
- CS50 - Introdução à inteligência artificial com Python (e aprendizado de máquina), Harvard OCW - gratuito (e utilizável para professores também!)
- Curso Deep Learning - François Fleuret - Este curso é uma introdução completa ao aprendizado profundo, com exemplos na estrutura de Pytorch. Existem alguns pré -requisitos.
Para aplicações específicas:
- Ai para negociar nanodegree da Udacity - pago
- Aprenda a aprendizagem de reforço profundo - nanodegree de udacity - pago
- Torne-se um PNLP Pro com a especialização de processamento de linguagem natural da Coursera pela Deeplearning.ai-Pago "Break no espaço da NLP. Técnicas de PNL de ponta de ponta através de quatro cursos práticos!"
Coloque seus modelos on -line e mostre -os ao mundo:
- Curso Gradio - Crie interfaces de usuário para modelos de aprendizado de máquina - Freecodecamp - grátis
- Como implantar um modelo de aprendizado de máquina no Google Cloud - Daniel Bourke - GRATUITO
- Engenheiro DevOps de aprendizado de máquina - Nanodegree de Udacity - pago
- Engenheiro de aprendizado de máquina da AWS - Nanodegree de Udacity - pago
Pratique, pratique e pratique!
A prática é fundamental
A coisa mais importante na programação é a prática. E isso também se aplica ao aprendizado de máquina. Pode ser difícil encontrar um projeto pessoal para praticar.
Felizmente, Kaggle existe. Este site está cheio de cursos, tutoriais e competições gratuitos. Você pode participar de competições gratuitamente e apenas baixar seus dados, ler sobre o problema deles e começar a codificar e testar imediatamente! Você pode até ganhar dinheiro com as competições de vencer e é uma ótima coisa de se ter em seu currículo. Esta pode ser a melhor maneira de obter experiência enquanto aprende muito e até ganhar dinheiro! Outra grande oportunidade para os projetos é seguir os cursos orientados para um aplicativo específico, como a IA para negociar o curso da Udacity.
Você também pode criar equipes para a concorrência de Kaggle e aprender com as pessoas! Sugiro que você se junte a uma comunidade para encontrar uma equipe e aprender com outras pessoas, é sempre melhor do que sozinho. Confira a próxima seção para isso.
Quer criar modelos/aplicativos de idiomas? Confira isso (agora com LLMS!)!
Eu tinha muitos pedidos de pessoas que desejam me concentrar no processamento de linguagem natural (PNL) (modelos que lidam com o idioma) ou até mesmo aprender aprendizado de máquina estritamente para tarefas de PNL. Esta é uma seção dedicada a essa necessidade. Feliz aprendizado da PNL!
- Um roteiro completo para dominar a NLP em 2022
- Torne-se um PNLP Pro com a especialização de processamento de linguagem natural da Coursera pela Deeplearning.ai-Pago "Break no espaço da NLP. Técnicas de PNL de ponta de ponta através de quatro cursos práticos!"
- Um nano de NLP! -Pago "Aprenda técnicas de processamento de linguagem natural de ponta para processar a fala e analisar o texto. Crie modelos de aprendizado probabilístico e profundo, como modelos ocultos de Markov e redes neurais recorrentes, para ensinar o computador a realizar tarefas como reconhecimento de fala, tradução para a máquina e muito mais!"
- O NLTK Book é o recurso gratuito para aprender sobre teorias fundamentais por trás da NLP: https://www.nltk.org/book/
- Procurando criar um modelo de classificação de texto rápido ou vetorizador de palavras, o FastText é uma boa biblioteca para treinar rapidamente um modelo.
- O Huggingface é o lugar para obter modelos modernos de PNL e eles também incluem um curso inteiro sobre isso.
- O Spacy é ótimo para a PNL na produção, pois faz NLU, NER e pode -se treinar classificação, etc. Também pode adicionar etapas ou modelos personalizados ao pipeline.
- Solicitando! A solicitação é uma nova habilidade que você deve dominar se deseja criar aplicativos relacionados ao NLP. Este é um ótimo curso para o qual estou contribuindo, com a intenção de ensinar e dar dicas para modelos específicos.
Treine, ajuste e use grandes modelos de idiomas!
- Bancos de dados Langchain & Vector na produção - um incrível recurso gratuito que construímos para a IA em parceria com a ActiveLoop e a Iniciativa Intel Disruptor para aprender sobre os bancos de dados Langchain & Vector na produção. "Seja você um desenvolvedor experiente que é um recém -chegado ao reino da IA ou de um entusiasta experiente em aprendizado de máquina, este curso foi projetado para você. Nosso objetivo é tornar a IA acessível e prática, transformando como você aborda suas tarefas diárias e o impacto geral do seu trabalho".
- LLMS de Treinamento e Tuneamento para Produção-Um incrível recurso gratuito que construímos para a IA em parceria com a ActivEloop e a Iniciativa Intel Disruptor para aprender sobre o treinamento e o tune-tuning LLMs para produção. "Se você deseja aprender a treinar e ajustar os LLMs do zero, e ter conhecimento intermediário do Python, bem como o acesso a recursos moderados de computação (para alguns casos, apenas um colab do Google será suficiente!), Você deve ser definido para que você seja o que você deve fazer com que o curso seja o que você deve fazer com que o curso seja o que você deve ser um amplo público, incluindo a carreira de IA, os atuais para o aprendizado de máquinas, os profissionais e os profissionais que são projetados para que o curso seja projetado com uma ampla audiência, incluindo os iniciantes em IA, a atuais engenheiros de máquinas, os alunos e os profissionais e profissionais. Adaptar grandes modelos de linguagem em uma ampla gama de indústrias para tornar a IA mais acessível e prática ".
- De iniciantes a desenvolvedores avançados da LLM - pela IA. "Crie seu primeiro produto escalável com LLMS, solicitação, trapo, ajuste fino e agentes! Domine as habilidades de habilidades que as principais empresas precisam e construir seu próprio MVP avançado LLM com aplicativos do mundo real".
- Building LLMS para produção: Aprimorando as habilidades LLM e a confiabilidade com impulsionamento, ajuste fino e pano - pela AI. "Descubra as principais pilhas tecnológicas para adaptar modelos de grandes idiomas a aplicativos do mundo real, incluindo engenharia imediata, ajuste fino e geração de aumento da recuperação". (Ou pegue o e-book aqui. Você pode me dar um bom desconto!)
Mais recursos
Junte -se às comunidades!
Um servidor Discord com muitos entusiastas da IA - aprenda juntos, faça perguntas, encontre colegas de equipe da Kaggle, compartilhe seus projetos e muito mais.
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- Inteligência Artificial - Artificial
- MACHINELEARNING - Aprendizado de máquina (maior subreddit do campo)
- DeeplearningningPapers - Documentos de aprendizagem profunda
- Computervision - Extrair informações úteis de imagens e vídeos
- LearnMachineLearning - Aprenda a Machine Learning
- ArtificialInteligence - Ai
- Latsestinml - Desenvolvimentos de mudança de jogo no aprendizado de máquina que você não deve perder
Salvar folhas de trapaça!
- As melhores folhas de trapaça para inteligência artificial, aprendizado de máquina e python.
- Folhas de trapaça para IA, redes neurais, aprendizado de máquina, aprendizado profundo e big data - Stefan Kojouharov
- Cheatsheets de aprendizado de máquina para CS 229 de Stanford - Afshine Amidi & Shervine Amidi
- Folha de dicas de aprendizado de máquina e folhas de trapaça Python (e matemática) - Robbie Allen
- Roteiro especialista em IA - use -o como uma lista de verificação de habilidades de habilidades!
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- Aprendizagem profunda - Atualmente, a sociedade tende a ser suave e automatizada evoluindo para a 4ª Revolução Industrial, o que consequentemente leva os constituintes ao redemoinho da revolta social. Para sobreviver ou assumir um líder, deve -se estar equipado com ferramentas associadas. A máquina está se tornando mais inteligente e inteligente. O aprendizado de máquina é uma habilidade inevitável e exige que as pessoas se familiarizem. Este grupo é para essas pessoas que têm interesse no desenvolvimento de seus talentos para se encaixar.
Boletins
- Alphasignal - o boletim técnico mais lido da IA
- Ai News - Por Swyx & Friends - Muita ajuda da LLM, indicando ~ 356 Twitters, ~ 21 discordas, etc. (eu pessoalmente li principalmente a recapitulação principal)
- Dentro da IA - um resumo diário de histórias e comentários sobre inteligência artificial, robótica e neurotecnologia.
- AI Weekly - Uma coleção semanal de notícias e recursos da IA sobre inteligência artificial e aprendizado de máquina.
- Ai Ethics Weekly - As últimas atualizações da AI ética entregues na sua caixa de entrada toda semana.
- Louis Bouchard Weekly - Um e apenas um artigo explicou claramente semanalmente com um artigo, demo de vídeo, demonstração, código, etc.
- O boletim informativo da IA da IA - resumindo as notícias mais interessantes e os recursos de aprendizado semanalmente, bem como as atualizações da comunidade da aprendizagem da AI Together Discord. Perfeito para profissionais de ML e entusiastas.
Siga contas e publicações médias
- Rumo à ciência de dados - "Compartilhando conceitos, idéias e códigos"
- Em direção à AI - "O melhor da tecnologia, ciência e engenharia".
- OneZero - "As correntes do futuro. Uma publicação média sobre tecnologia e ciência".
- Louis Bouchard - "Oi, eu sou Louis (Loo · Ee, pronúncia francesa), de Montreal, Canadá. Tento compartilhar e explicar termos e notícias de inteligência artificiais da melhor maneira possível para todos. Meu objetivo é desmistificar a" caixa preta "da IA e sensibilizar as pessoas sobre os riscos de usá -lo".
Verifique este guia completo do GitHub para acompanhar a IA News
- Bailool/Doyouevenlearn - Guia essencial para acompanhar a IA/ML/DL/CV
Encontre um trabalho de aprendizado de máquina
- Leia esta seção do artigo cheio de dicas de entrevistas e como se preparar para elas .
- Saiba como o processo de entrevista vai e melhorando para se preparar para eles assistindo como os outros fizeram isso, como a série de entrevistas que eu corri com especialistas da Nvidia, Zoox (empresa autônoma), D-ID (Startup AI generativa), etc.
Ética da AI
- O que são ética e por que eles importam? Machine Learning Edition - Por Rachel Thomas, fundador da Fast.ai
- Ai4people - uma estrutura ética para uma boa sociedade de IA: oportunidades, riscos, princípios e recomendações - Floridi et al., 2018, ai4people ai para uma boa sociedade
- Diretrizes de ética para a IA confiável - Comissão Europeia Grupo de Especialistas de alto nível 7 pontos para uma IA confiável.
- Uma introdução à ética em robótica e IA - um e -book gratuito de Christoph Bartneck, Christoph Lütge, Alan Wagner e Sean Welsh.
Marque -me no Twitter @Whats_Ai ou LinkedIn @Louis Bouchard se você compartilhar a lista!
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Este guia ainda é atualizado regularmente.
