Как правильно «вкатиться в ИИ»

Многие думают, что для начала работы в сфере ИИ достаточно научиться писать классные промпты к GPT-4o. Так тоже можно, но далеко на этом не уедешь.

Чтобы действительно разобраться с тем, как работают нейросети, как их обучать и использовать в своих целях, для начала будет полезно получить некоторые фундаментальные знания: пройти курсы матстатистики, теорвера, линейной алгебры - это база. Также будут очень полезны курсы по численным методам, дискретной математике и теории информации. Конечно, в идеале стоит закончить специализированный ВУЗ, но не у всех есть на это пять лет, так что можно ограничиться Курсерой либо аналогами - главное все это именно изучить, а не “пройти мимо”.

Затем нужно освоить инструменты для работы с данными. Прежде всего стоит изучить Python — для анализа данных, и SQL — для работы с базами данных. В Python следует изучить такие библиотеки как NumPy и SciPy для математических операций, Pandas для анализа табличных данных, а также Matplotlib и Seaborn для визуализации данных. Библиотека Scikit-learn предоставляет широкий набор инструментов для работы с машинным обучением (ML), а PyTorch применяется для обучения нейронных сетей. Со стороны баз данных я бы начал с PostgreSQL для работы с табличными данными, позднее можно перейти к MongoDB для работы с неструктурированными данными.

Параллельно с изучением теории важно постепенно учиться применять навыки на практике, иначе будет скучно и недостаточно предметно. Можно начать с решения простой задачи, например, с построения модели предсказания выживаемости пассажиров Титаника. Эта задача считается базовой для начинающих, здесь можно найти пример ее решения разными методами. Более сложные задачи можно найти на платформе Kaggle. Конечно, можно придумать собственную задачу, решение которой принесет вам конкретную пользу. Например, в магистратуре я планировал купить квартиру в Москве и для этого собрал датасет со всеми объектами недвижимости города и построил модель для анализа и прогнозирования цен.

В принципе где-то в этом месте уже можно искать полноценную работу в области ML, а применять полученные знания можно еще раньше: например, при изучении Pandas можно автоматизировать ту работу, которая ранее велась в Excel.

После освоения классического машинного обучения можно перейти к изучению глубоких сетей, например, к задачам компьютерного зрения (CV) или обработке естественного языка (NLP). Компьютерное зрение используется для распознавания лиц, автономного вождения, медицинской диагностики и т.д. Обработка естественного языка поможет создавать чат-ботов, автоматически анализировать тексты и создавать поисковые системы. Возможно, вы захотите заниматься обучением с подкреплением (RL) или рекомендательными системами. В любом случае, на этом этапе я бы рекомендовал чтение профессиональной литературы и прохождение продвинутых курсов — к этому моменту вы уже сами разберетесь, каких именно. Но самое главное — практика.

Постепенно вы будете сталкиваться со все новыми и новыми задачами, и несмотря на то, что вы уже будете неплохо разбираться в машинном обучении — а на нем построена вся отрасль ИИ — вам придется постоянно учиться. Ежедневно в области ИИ выходит более сотни научных работ, и не отследив вовремя прорыв в своей области знаний, вы рискуете отстать. Я бы рекомендовал поступить в аспирантуру — там научат работать со статьями и источниками, лично для меня это был крайне полезный опыт.

Но даже обучение это еще не все. Самое главное, чтобы вам было интересно, очень сложно будет заниматься этим только ради денег. Конкуренция в этой области сегодня такова, что, перефразируя Кэрролла, нужно бежать со всех ног, чтобы только оставаться специалистом, а чтобы стать круче, надо бежать как минимум вдвое быстрее.

#мысли