एआई और एमएल: कैसे शुरू करें

जब आपका कोडिंग पृष्ठभूमि शून्य पर जाता है

जब मैं लोगों को बताता हूं कि मुझे जीने के लिए क्या करना है, तो आपको वह लुक देखना चाहिए। चेहरे की एक उलझन के साथ, वे पुष्टि का अनुरोध करते हैं, "आप क्या करते हैं?" मैं हंसता हूं, और जवाब देता हूं, "जैसा मैंने कहा, मैं एक इंस्ट्रक्शनल डिजाइनर हूं।"

खैर, एक इंस्ट्रक्शनल डिज़ाइनर, या लर्निंग एक्सपीरिएंस डिज़ाइनर, एक प्रतिभाशाली पेशेवर है जो शैक्षिक कार्यक्रमों के पीछे खड़े रहते हुए सीखने की योजनाएँ, पाठ्यक्रम सीखने और सकारात्मक सीखने के अनुभवों का निर्माण करता है।

जहां मैं अपने पेशे का बहुत बड़ा प्रशंसक हूं, वहीं मैं नवाचार का भी बहुत बड़ा प्रशंसक हूं। एआई को जाने बिना आज के दिन और उम्र में खुद को "इनोवेटिव" होने का दावा करना मुश्किल है, इसमें कोई शक नहीं। एआई सबसे चतुर लोगों, सबसे बड़े निवेश और मेरे जैसे इनोवेटर्स को आकर्षित करता है।

मैं एआई पर हाथ फेरने से पहले थोड़ी देर के लिए झिझकी। मैं अपने आप से कहूंगा जैसे, "आप काफी स्मार्ट नहीं हैं", "आपके पास कोई कोडिंग अनुभव नहीं है", "आप सभी स्कूल गणित भूल गए"। तब मैंने डैनियल बॉर्के के लेख की खोज की, जिसने मुझे शुरुआत करने के लिए प्रेरित किया।

एक विशेषज्ञ लर्निंग डिज़ाइनर के रूप में, मैं अपने लिए अपना काम करने के लिए एक बूटकैम्प का भुगतान नहीं करना चाहता था। मुझे अपनी खुद की सीखने की प्रगति का मूल्यांकन करने के लिए अपना खुद का पाठ्यक्रम बनाने से लेकर खुद की शिक्षा को पकड़ना पड़ा। मुझे यह परीक्षण करना था कि एआई और एमएल को सीखने में डिज़ाइनर कौशल कैसे मेरी मदद करेंगे।

मेरा लक्ष्य सरल है: एआई को 12 महीने, प्रत्येक दिन 2 घंटे सीखने के लिए। 1 जनवरी, 2020 को शुरू करने के लिए, और 31 दिसंबर, 2020 को समाप्त हो जाएगा।

अब, जबकि इस अवसर पर सही जहाज पर कूदना आसान है, यह काम शुरुआत में बेहद रोमांचक है, और जैसे ही आप वास्तविक कार्य योजना के बारे में सोचते हैं, कम उज्ज्वल और गुलाबी हो जाता है। फिर घबराहट में सेट करें। आप अपने आप से सवाल पूछ सकते हैं जैसे, "मुझे पहले क्या करना चाहिए?" "मुझे कौन से कोर्स लेने चाहिए?" "मुझे कौन सी किताबें पढ़नी चाहिए?" "किस प्रोग्रामिंग भाषा का उपयोग किया जाता है?" "कितना गणित शामिल है?" पसीना अपने माथे पर, सीने को तंग ...

लर्निंग डिज़ाइनर्स, एक सीखने का कार्यक्रम बनाते समय, अपने लक्ष्य के साथ, लक्षित दर्शकों के वर्तमान स्तर को परिभाषित करने के साथ शुरू करते हैं। यह एक गुणवत्ता सीखने के पाठ्यक्रम के लिए बहुत जरूरी है, और यह सब नया होने पर शुरू करने का स्थान होना चाहिए।

अपने वर्तमान स्तर और उद्देश्यों को परिभाषित करें

पहले, अपने शुरुआती बिंदु के बारे में सोचें। उदाहरण के लिए, मैं संख्याओं के साथ बहुत अच्छा हूं, और मैं हमेशा से रहा हूं। हाई स्कूल में, मैं गणित वर्ग में शीर्ष पर था। लेकिन मैंने आठ साल पहले स्कूल खत्म किया, और मैं लगभग सभी गणित अवधारणाओं को भूल गया हूं, यहां तक ​​कि गुणा तालिका भी!

मैंने रूस में स्कूल खत्म किया, और अंग्रेजी में गणित के बारे में कभी नहीं बोला। मुझे लगा कि मुझे गणित विद्यालय के कार्यक्रम को संशोधित करने और अपनी अंग्रेजी गणित शब्दावली में सुधार करने में कम से कम एक महीने का समय लगेगा। यदि आप जटिल गणित अवधारणाओं की एक अच्छी समझ के साथ एक अंग्रेजी वक्ता हैं, तो आप तुरंत शुरू कर सकते हैं।

आपका स्तर आपके एआई सीखने के मार्ग के लिए नंबर एक कारक है, इसलिए आपके शुरुआती बिंदु का यथासंभव वर्णन करने के लिए कुछ घंटे खर्च करने लायक है।

क्या विचार करें:

  • गणित में आपका ज्ञान कितनी दूर तक फैला है? विशिष्ट होना।
  • आपका प्रोग्रामिंग अनुभव, भले ही यह पायथन न हो।
  • एआई की सामान्य समझ।

प्रेरणा के लिए मेरा उदाहरण देखें।

अगला, एक लक्ष्य निर्धारित करें। एक ठोस सीखने के उद्देश्य के बिना, आप कहीं नहीं जाएंगे।

कार्रवाई क्रियाओं के साथ अपने लक्ष्यों को तैयार करना महत्वपूर्ण है। उदाहरण के लिए, मेरा लक्ष्य डेटा साइंस में नौकरी पाना है। "एक नौकरी प्राप्त करें" एक क्रिया है। यह एक औसत दर्जे का लक्ष्य भी है। यही है, मैं इस लक्ष्य के खिलाफ अपनी सफलता का मूल्यांकन कर सकता हूं: अगर मुझे एक साल के भीतर नौकरी मिलती है, तो मैं सबसे अच्छा सफल होऊंगा, अगर मुझे एक और डेढ़ साल के भीतर नौकरी मिल जाए। अगर मुझे नौकरी नहीं मिली तो मैं फेल हो जाऊंगा।

इसकी तुलना निम्नलिखित उद्देश्य से करें: "मुख्य AI अवधारणाओं को जानें"।

यह एक बहुत अच्छा सीखने का उद्देश्य नहीं है। यह मुख्य एआई अवधारणाओं के बारे में विस्तार से नहीं बताता है, और क्रिया विकल्प का अर्थ है कि आप सीखने के लिए सीखते हैं। सच कहा जाए, तो हम सीखने के लिए कभी नहीं सीखते हैं: हम अधिक स्वार्थी लाभ प्राप्त करना सीखते हैं। हम अपने माता-पिता या दोस्तों को प्रभावित करने के लिए, और अधिक दिलचस्प नौकरी पाने के लिए, अपने आत्म-सम्मान को बढ़ाने के लिए, अधिक दिलचस्प नौकरी पाने के लिए, डिप्लोमा प्राप्त करना सीखते हैं। लेकिन हम सीखने के अंतिम लक्ष्य के लिए कभी नहीं सीखते हैं।

सोचें कि आपको एआई, अल्पकालिक और दीर्घकालिक की आवश्यकता क्यों है। अपने आप से ईमानदार रहें, और इस लक्ष्य को लिख लें।

मेरा अल्पकालिक लक्ष्य डेटा विज्ञान में नौकरी प्राप्त करना है क्योंकि:

  • सबसे पहले, यह शिक्षा में नौकरी से अधिक भुगतान किया जाता है।
  • और दूसरा, मैं डेवलपर्स की मानसिकता से प्यार करता हूं और उनके पेशेवर समूह का सदस्य बनना चाहता हूं।

मेरा दीर्घकालिक लक्ष्य सीखने और विकास में AI स्टार्टअप बनाने के लिए AI ज्ञान को लागू करना है।

बेशक, ये लक्ष्य समय के साथ बदल सकते हैं; लेकिन इससे पहले कि वे बदलते हैं, वे अनिश्चितता सीखने के महासागर के माध्यम से मेरा मार्गदर्शन करेंगे।

अपना अंतिम लक्ष्य निर्धारित करने के बाद, अपने अंतिम लक्ष्य को प्राप्त करने में मदद करने के लिए उप-लक्ष्यों की एक सूची लिखें। ये हो सकते हैं:

  • स्कूल बीजगणित कार्यक्रम को संशोधित करें।
  • पायथन सिंटैक्स से परिचित हों।
  • यूडनेस पाइथन कोर्स खत्म करें।

एक बार फिर, क्रियाओं को "सीखने" और "समझने" से बचें, और सुनिश्चित करें कि उप-लक्ष्य मापने योग्य हैं। उदाहरण के लिए:

  • मैंने स्कूल के आधे बीजगणित अवधारणाओं के माध्यम से देखा।
  • मैं कम से कम 10 पायथन वाक्यविन्यास विशिष्टताओं को सूचीबद्ध कर सकता हूं।
  • मैंने उडेसिटी पायथन कोर्स का 70% पूरा किया।

एक बार जब आप अपने वर्तमान स्तर और अपने सीखने के लक्ष्य के बारे में निश्चित हो जाते हैं, तो अपनी सीखने की योजना बनाने का समय आ जाता है। यह सबसे मुश्किल हिस्सा है ...

जब मैं एआई के बारे में कुछ नहीं जानता तो मैं पृथ्वी पर एक एआई सीखने का रास्ता कैसे बनाऊं?

जब आप इसके बारे में सोचते हैं, तो लोग शिक्षा के लिए हजारों डॉलर का भुगतान करते हैं। क्यों?

  • क्योंकि विश्वविद्यालय के कार्यक्रम एक डिप्लोमा देते हैं।
  • क्योंकि विश्वविद्यालय के कार्यक्रम क्या करने के लिए एक कदम-दर-चरण गाइड देते हैं।

और बाद वाला वास्तव में महत्वपूर्ण है। वास्तव में, जब सीखने वाले डिजाइनर एक सीखने का पाठ्यक्रम बनाते हैं, तो वे पहले ए से जेड तक विषय का अध्ययन करते हैं। जब यह किसी विशेष विद्युत स्थापना पर 20 मिनट का कोर्स होता है, तो यह इतना दर्दनाक नहीं होता है। हालाँकि, अगर आपको एआई, वेल, गुड लक जैसे व्यापक क्षेत्र के लिए एक साल का कार्यक्रम बनाने की आवश्यकता है ...

एक स्व-शिक्षार्थी के रूप में, आप एक बहुत ही असुविधाजनक स्थिति में हैं क्योंकि आपके पास एआई का कोई सुराग नहीं है, लेकिन आपको सीखने शुरू करने से पहले एक पाठ्यक्रम बनाने की आवश्यकता है।

यह एक बहुत "जो पहले आया था? मुर्गी या अंडा?" पल। बिना किसी समाधान के एक दार्शनिक दुविधा। एक अनंत लूप। बड़ी समस्या।

अच्छी खबर यह है कि कुछ वापस गली-मोहल्ले हैं, जिनकी खोज के लिए आप तैयार हैं।

उधार

विश्वविद्यालयों, बूटकैंप्स, जो लोग पहले से ही इस प्रक्रिया से गुजर चुके हैं, से पाठ्येतर संग्रहित करें। यह नि: शुल्क है, और इससे आपको पहली अंतर्दृष्टि मिलेगी कि आपको क्या सीखना है।

मैंने स्तंभों को परिभाषित करने के लिए इन धाराओं की जाँच की (लेकिन बहुत अधिक हैं!):

  • ससेक्स कंप्यूटर साइंस और एआई
  • स्ट्रैथक्लाइड कृत्रिम बुद्धिमत्ता और अनुप्रयोग
  • यूसीएल मशीन लर्निंग
  • सैन फ्रांसिस्को डेटा साइंस

मुझे यह उपयोगी भी लगा:

  • यहां सिराज रावल एआई सीखने के घटकों को प्रस्तुत करता है और एक तार्किक क्रम में ऑनलाइन पाठ्यक्रमों का सुझाव देता है।
  • डैनियल बॉर्के अपने अनुभव का अद्भुत विवरण देते हैं।
  • यहां रोड्रिगो बीसेरो एआई डोमेन को "आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस फील्ड" में सूचीबद्ध करता है।

मेरा ट्रेलो बोर्ड उन कार्यों को दिखाता है जो मैं प्रत्येक सप्ताह करना चाहता हूं और इसमें मेरे द्वारा अनुसरण किए जाने वाले पाठ्यक्रम और अन्य सामग्री शामिल हैं।

सूचना का एक अन्य संभावित संसाधन एआई मीटअप है। ये मीटअप सैकड़ों लोग इकट्ठा करते हैं। एआई-स्टफ्ड दिमाग की इस ऊर्जावान भीड़ में, आपको बहुत दयालु और सहानुभूति रखने वाले लोग मिलेंगे जो आपके साथ सलाह साझा करने में प्रसन्न होंगे। उनसे पूछों:

  • "आपने किसके साथ शुरुआत की?"
  • "शुरुआती के लिए क्या संसाधन आप सलाह दे सकते हैं?"
  • "प्रमुख अवधारणाएं क्या हैं?"
  • "एक कॉफी के लिए?"

आप 1) विशेषज्ञों से पहली-हाथ की सलाह लेंगे और 2) महत्वपूर्ण संबंध बनाएंगे।

और अंत में, किसी भी जॉब बोर्ड पर डेटा साइंटिस्ट की नौकरी की आवश्यकताओं को जानने के लिए आप से क्या कौशल की अपेक्षा की जाती है।

हटा दें

जब मैं बड़े उद्यमों के लिए ई-लर्निंग पाठ्यक्रम का निर्माण करता हूं, तो मेरे ग्राहक अक्सर अधिक से अधिक जानकारी शामिल करना चाहते हैं। सीखने के लिए पर्याप्त नहीं है, है ना? सच्चाई यह है कि बड़ी मात्रा में जानकारी ताजा शिक्षार्थियों को अभिभूत करती है, जो उन्हें वापस लेने का कारण बन सकती है। एक शिक्षक का सुनहरा नियम, (और यदि आप इसे पढ़ रहे हैं, तो आप स्वयं-शिक्षक हैं) जितना संभव हो उतना समाप्त करने के लिए है। याद रखें कि टिम फेरिस ने प्रभावी होने के बारे में क्या कहा? राइट, एलिमिनेट।

उदाहरण के लिए, जब मैं विश्वविद्यालय के पाठ्यक्रम को खोज रहा था, तो मुझे अनुभूति और न्यूरोफिज़ियोलॉजी के बारे में "द घोस्ट इन द मशीन?" नामक एक मॉड्यूल मिला। मुझे अनुभूति में व्यक्तिगत रुचि है, इसलिए मेरी पहली वृत्ति इस पाठ्यक्रम को अपने पाठ्यक्रम में शामिल करने की थी। हालाँकि, थोड़ी तर्कसंगत सोच ने मुझे इस विचार की ओर अग्रसर किया, "अनुभूति आपको आपके लक्ष्य तक नहीं पहुंचाएगी, जो कि एआई को 12 महीने तक सीखना और नौकरी पाना है"।

इसका मतलब यह नहीं है कि आपको अनुभूति नहीं सीखनी चाहिए। सुनिश्चित करें कि पीछा करने से पहले अनुभूति आपके प्रमुख लक्ष्य के अनुरूप है।

इसे फ्लेक्सिबल रखें

जितना अधिक आप अपनी शिक्षा में विस्तार और विकास करते हैं, उतना ही आप नए क्षेत्रों की खोज करेंगे, कम महत्वपूर्ण से महत्वपूर्ण बताएं, अपनी रुचि बनाएं, और अपनी ताकत और कमजोरियों की पहचान करें। आप जिस चीज को सीखना और तलाशना चाहते हैं, वह समय के साथ बदल जाएगी, मौसमों की तरह।

जब मैं भविष्य के बारे में सोचता हूं, तो मुझे यकीन नहीं होता है कि मुझे गहरी शिक्षा पर एक किताब पढ़ना शुरू करना चाहिए। इससे पहले कि मैं संभावना सीखूं? इसके साथ ही, या उसके बाद? न ही मुझे पता है कि कब टेंसरफ्लो सीखना है क्योंकि मुझे यह भी नहीं पता कि यह क्या है। मैं केवल अपने पहले चरणों को परिभाषित कर सकता हूं, जो मुख्य रूप से हैं:

  • अजगर जानें
  • बीजगणित को संशोधित करें
  • एक शुरुआत करें डाटा साइंस कोर्स (गुरुओं की सलाह पर चलने वालों में से एक)
  • एआई, एक आधुनिक दृष्टिकोण पढ़ें

इनमें से एक, शायद एक डेटा साइंस कोर्स, मेरे अगले कदम को उजागर करेगा। उदाहरण के लिए, यह Tensorflow का उल्लेख कर सकता है और समझा सकता है कि यह क्या है, और मैं इसे अगले महीने के पाठ्यक्रम में शामिल करना चाहता हूं।

इस कारण से, मैंने चरण-दर-चरण निर्देशों के साथ एक निश्चित पाठ्यक्रम नहीं बनाया। उन पाठ्यचर्याओं को विश्वविद्यालयों और बूटकैंपों में बनाया जाता है, विशेषज्ञों द्वारा जिनकी उंगलियों पर एआई है। हम नहीं करते हैं, इसलिए हमें अपने पाठ्यक्रम को लचीला और खुला रखने की जरूरत है, जिससे समायोजन के लिए जगह मिल सके।

समाधान मैं खुद के लिए मिला:

  • मैंने एआई में प्रमुख शिक्षण बिंदुओं की एक सूची रखी, विश्वविद्यालय के पाठ्यक्रम और एआई गुरु से उधार लिया।
  • मैं उन का चयन करता हूं जिन्हें मुझे शुरू करना चाहिए।
  • मैं अगले महीने के लिए सीखने के कार्यों की योजना बनाता हूं।
  • जब मुझे समझ में आता है कि मुझे आगे क्या सीखने की जरूरत है, तो मैं प्रासंगिक कार्यों के साथ अपने ट्रेलो बोर्ड को अपडेट करता हूं।

संक्षिप्त

  1. अपने शुरुआती बिंदु को विस्तार से परिभाषित करें।
  2. अपना प्रमुख लक्ष्य निर्धारित करें और उप-लक्ष्य (प्रमुख लक्ष्य के अनुरूप) सीखें।
  3. अनुमानित पाठ्यक्रम बनाएँ:
  • प्रमुख क्षेत्रों और अवधारणाओं को परिभाषित करें: विश्वविद्यालयों, बूटकम्प्स और गुरुओं से उधार लें; मीटअप में जाएं; नौकरी बोर्डों पर नौकरी की आवश्यकताओं की जांच करें।
  • अच्छी-से-जानने वाली जानकारी को हटा दें और केवल-जानने के लिए रखें।
  • एक महीने के लिए योजना बनाएं और इसे लचीला रखें। Trello या मदद के लिए वैकल्पिक का उपयोग करें।