[번역] Learn AI for Free
인공지능을 배우는 다양한 방법을 정리합니다
AI 무료 학습
인공 지능에는 기술 부족이 있습니다. 재교육을 생각하고 있니? 그것이 당신을 위해 있는지 알아내는 약간 자유로운 배우는 자원은 여기있다.
www.vpnsrus.com을 통해 Flickr의 이미지 (CC BY 2.0)
소개
인공 지능 (AI)에 관심이 있다면 인공 지능의 기술 부족 이라는 소식을 전하지 못할 것입니다 . 기업들은 AI에 대한 투자를 점점 더 찾고 있으며 AI 경험이없는 전통적인 소프트웨어 팀 이 DZone 에 대한 최근 기사 에서 설명한 것처럼 종종 어려움에 직면하기 때문에 적절하게 숙련 된 직원을 찾고 있습니다 .
인공 지능 인력에 합류하려고 생각하는 사람은 먼저 독서와 연구를하면서 그 주제를 배우기를 원할 것입니다. 그러나 너무 많은 돈을 지불하지 않아도됩니다. 그러나 어디서부터 시작해야할까요? 숙련 된 인공 지능 직원 모집의 필요성이 커짐에 따라 많은 비즈니스 및 개인이 교육 과정, 서적 및 e- 러닝을 제공하기 시작했으며, 이들의 가격과 품질은 예상대로 다양합니다. 모든 교육과 마찬가지로, 시간의 덩어리를 작성하는 경우, 오래된 정보 나 잘못된 정보로 낭비되는 것을 발견하거나, 시간과 돈을 지출 한 후에 핵심 기술을 놓치고 싶지는 않습니다. 당신에게 적절하게 장비 할 수있는 코스.
이 기사에서는 무료로 제공되는 최고의 인공 지능 학습 자료를 소개합니다. 나는 몇 가지를 빠뜨릴 의무가있다. 의견에 귀하가 좋아하는 것을 알려주고 그들이 포함되어야한다고 생각하는 이유를 알려주십시오. 필자는 때때로 필자가 웹 사이트에서 무료로 다운로드 할 수있는 기술 기사를 작성하는 Peltarion을 제외하고는 아래 조직과 어떤 식 으로든 제휴하지 않는다는 점을 지적해야합니다 .
온라인 코스
우디 시티
스탠포드 강사 세바스찬스런 (Sebastian Thrun)과 피터 노빅 (Peter Norvig)이 "인공 지능 소개"온라인을 무료로 온라인으로 제공하면서 Udacity는 온라인 학습의 실험으로 삶을 시작했습니다. 그 이후로 190 개국에서 160,000 명의 학생들이 엄청난 섭취량을 보였고 이제 AI와 관련된 다양한 기술 과목에 대한 과정을 제공합니다. 가장 최근의 것들 중 일부는 비행 가능한 자동차, 운전자없는 자동차 및 로보틱스에서 "나노도 (nanodegrees)"라는 라벨을 포함하고 있는데, 이는 사용 가능한 시간에 따라 6 개월 정도면 완료 할 수있는 인증 프로그램입니다 (10-20 주당 시간). 나노 학위 과정은 비싸지 만 새로운 고용을 찾고있는 고용주의 수가 증가함에 따라 자격이 인정됩니다.
그러나 AI에 더 저렴하게 투자하고 싶거나 나노 수준에 이르는 데 시간을 할애 할 필요가 없다면 AI 소개 및 기계 학습 소개 와 같은 무료 Udacity 코스가 여전히 많이 있습니다 . Udacity의 서비스는 https://eu.udacity.com/courses/all 에서 제공됩니다 .
Kaggle
Kaggle은 데이터 과학자들을위한 커뮤니티입니다. 그들은 흥미로운 데이터 세트를 찾을 수있는 공용 데이터 플랫폼을 호스팅하고 데이터를 기반으로 한 Machine Learning 프로젝트를위한 경쟁을 개최합니다. 그들은 여기에 약간의 학습 자료를 가지고 있는데 , 짧지 만 포괄적이며 기계 학습과 깊은 학습을 다루고 있습니다. 이 과정은 추상적 이론 대신 실용적인 기술을 강조하므로 처음부터 코딩하게 될 것입니다. 즉, 초보자 (Python 지식이 약간 있음) 및 데이터 학습자가 기계 학습 도구 키트를 확장하는 데 적합하다는 것입니다.
Microsoft와 EdX
Microsoft는 EdX 에서 AI 의 Microsoft Professional Program을 통해 일련의 학습 자료를 제공합니다 . 교육은 "AI의 기본 소개에서 인간과 유사한 행동 및 지능을 나타내는 AI 솔루션을위한 심층 학습 모델을 구축하는 데 필요한 기술 숙달"에 열의를 가진 엔지니어를 필요로합니다. 10 개의 코스와 관석 프로젝트가 제공됩니다. 무료로 액세스 할 수 있지만 디지털 CV에 대한 확인 된 인증서를 원하면 수수료가 필요합니다. 인공 지능에 필요한 수학에 대한 소개와 데이터 분석에서의 윤리 및 법칙과 같은 좋은 요소가 있습니다.
cosera
몇몇 Coursera 과정의 자료는 무료로 제공됩니다. 당신이 지불하지 않으면 인증서를받지 못하지만, 과목을 배우기 위해 필요한 모든 것이 제공됩니다. 이 모델을 사용하여 가장 잘 알려져 있고 가장 잘 알려진 교육 과정 중 하나 는 Andrew Ng의 기계 학습 스탠포드 과정입니다 .
다른 코스 세라 코스는 7 일 무료 평가판 옵션 또는 무료 모델 (동영상)에 대한 액세스 권한을 얻고 과제와 같은 다른 섹션의 잠금을 해제하는 데 사용할 수있는 혼합 모델을 사용하면 코스 자료에 액세스하는 데 비용이 부과됩니다. 이 코스 중 AI에서 새로운 세대를 교육하는 데 관심이있는 대기업에서 유망한 것으로 보이는 몇 가지를 찾았습니다. 긍정적 인 리뷰가 많았던 몇 가지를 나열했습니다. Coursera 웹 사이트에서 다른 사람을 검색 할 수 있습니다.
Google Cloud Platform 전문 분야에서 TensorFlow로 기계 학습
IBM의 고급 데이터 과학 ( Bartleby of the Economist에서 설명 )
NVidia 및 deeplearning.ai 깊은 학습 전문
.
fast.ai
Coders 를 위한 실용적인 깊은 학습에 대한 fast.ai 과정은 실제 학습 방식에 대한 훌륭한 피드백을 받았습니다.
스탠포드 코스
스탠포드의 코스는 AI 서클에서 환상적인 평판을 얻습니다. 시각적 인식을위한 CS231n 컨볼 루션 뉴럴 네트워크 (Convolutional Neural Networks for Visual Recognition) 와 같은 많은 강의가 YouTube에서 제공됩니다 .
깊은 학습
Hugo Larochelle의 웹 사이트 에는 Deep Learning에 관한 유용한 학습 콘텐츠가 많이 있습니다. 아마 누군가가 흡수 할 수있는 것보다 더 많은 것이 있지만, 관심있는 분야를 체리로 선택할 수 있습니다.
책, 블로그 및 과학 논문
Norvig and Russell의 " Artificial Intelligence : A Modern Approach "는 종종 인공 지능에 관한 책으로 인용됩니다. / R / 인공 하위 Reddit은이 책의 큰 목록을 하지만, 읽을 시간을 투입 할 책을 추천하는 또 다른 기사를 완전히 형성 할 전문 지식과 관심의 다른 수준을 위해 거기 밖으로 많은이 있습니다! 아래 섹션에서 특정 즐겨 찾기로 의견을 남겨주세요.
Google에서 eBook 또는 PDF 다운로드의 무료 챕터에 액세스 할 수 있는지 확인해달라고 말하지 않아도됩니다. 일부 발행인 은 뉴스 레터에 가입하면 책에 대한 거래가 이루어지며 경우에 따라 할인 된 가격으로 eBook을 다운로드 할 수 있습니다 (미국 추수 감사절 이후의 월요일 인 Cyber Monday의 특별 거래를 참조하십시오. ).
Amazon에는 킨들 무제한 (Kindle Unlimited) 구성표가있어 월 단위 구독을 위해 전자 책 라이브러리를 이용할 수 있습니다. 그들은 종종 계획에 1 ~ 3 개월 무료 제공하므로, 당신은 숭고하고 무제한에 가입하면 일정 시간 동안 무료로 카탈로그에 액세스 할 수 있습니다. 그러나 도서 선택은 제한적입니다. 아마존 웹 사이트의 Kindle에서 사용할 수있는 모든 것이이 계획에있는 것은 아닙니다. 영국에서는 " 로보틱스 "섹션 에서 큐 레이션 한 AI 타이틀 중에서 가장 좋은 것을 발견했습니다 .
가끔씩 일하는 펠 타 리온 (Peltarion ) 팀의 소리 . 그들은 작은 eBook ( " 리더에게 필수적인 AI 핸드북 ")을 작성했습니다.이 책 은 무료 온라인으로 제공됩니다. 자세하게 설명하지 않고 유익한 수준에 도달했으며, AI 학습에 대한 초기 노력을 지시 할 정확한 위치를 모르는 경우 시작할 수있는 좋은 곳입니다.
사파리 온라인
시험 사용 기간을 제공하는 또 다른 회사 는 다양한 서적 (온라인 교육 및 O'Reilly 컨퍼런스 비디오 포함)이있는 Safari Books Online 의 발행인 인 O'Reilly 입니다. 컬렉션은 매우 구체적인 제목부터 일반 제목까지 다양하며 신용 카드 세부 정보없이 10 일 무료 평가판에 가입 할 수 있습니다. 이렇게하면 전체 라이브러리에 액세스 할 수 있으므로 강렬한 학습을하기 위해 자유로운 한 주를 보내면 AI에 자신을 붓 스트 래핑하는 방법 중 하나입니다.
AI를 넘어서 : 파이썬과 통계
기본 지식을 이해하는 것보다 인공 지능을 직접 체험 할 계획이라면 약간의 프로그래밍을 배우고 싶을 것이며 Python 을 사용할 가능성이 높습니다 . 배울 수있는 훌륭한 언어 일뿐만 아니라 코스 및 무료 서적이 많이 있습니다.
Kaggle은
14 시간 이상
를 운영하고 있으며 기본 사항을 가르쳐줍니다.
Udacity 는 NumPy 및 Pandas 라이브러리의 사용을 가르치는 데이터 분석 소개 (Introduction to Data Analysis) 를 포함하여 Python에서 많은 무료 강좌를 운영합니다 .
그리고 Coursera에 대한 몇 가지 예가 있습니다 :
데이터 과학의 수학이 수수께끼라면, 칸 아카데미는 통찰력을 발휘할 수있는 좋은 곳입니다. 다양한 레벨을위한 코스가 있으며, Sal Khan의 편안한 배달은 가장 어려운 개념조차도 이룰 수 있습니다 (나는 그의 이야기를 들으며 시간을 보내고 나서 그에게 작은 호감을가집니다!). 여기에 좋은 출발점이 있습니다.
결론적으로
AI에 대한 관심이 급증함에 따라 기술 업계에서 "재 숙련"되고 일을 찾을 수있는 좋은 기회가 제공됩니다. 기계 학습 엔지니어가 되려는 의도는 아니지만 최근 몇 개월 동안 자신을 가르쳐 준 Nokia 회장이 최근 에 설명 했듯이 기본 사항을 이해하는 데 많은 도움이 됩니다. 그것을 다른 사람들에게하십시오.
"... 그렇다면 가장 어려운 부분 : 기계 학습의 본질을 가능한 한 가장 단순한 방법으로 설명하는 방법을 파헤 치지 않고 파헤 치기. 나는 누군가가 나에게 주었으면 하는 프레젠테이션을 만들었 습니다. (프리젠 테이션은 유튜브 에 있으며, 지금까지 거의 4 만 5 천명이 지켜 보았으며 핀란드 내각, 유럽 연합 집행 위원들, 유엔 그룹 대사와 200 명의 십대 여학생이 과학에 관심을 갖도록하기 위해 ...) "
이 분야의 학습 과목은 간단한 작업은 아니지만 도움이 될만한 자료가 많이 있으며 그 중 많은 수가 무료 또는 저비용입니다. 많은 의료기관에서 환자를 필요로하는 사람들에게 특별 요율이나 재정 보조를 제공 할 것입니다. 아마도이 기사에서는 사용 가능한 리소스 중 일부를 평가하는 것이 좋습니다. 그렇다면 행운과 행복을 배우십시오!
학습 자료 나 훌륭한 AI 커뮤니티에 대한 권장 사항이 있으면 의견에 대해 알려주십시오.
