[mk321]

#sztucznainteligencja #coursera #programowanie #pytanie

Dwa tutoriale o sztucznej inteligencji:
https://www.coursera.org/learn/neural-networks
https://www.coursera.org/learn/machine-learning

Ten pierwszy jest autorstwa gościa, który wymyślił Deep Learning (także chyba lepiej się nie dało trafić ;) ).

Mam pytania:
1. W tych kursach jest napisane "Starts Jan 23" i "Starts Jan 09". O co chodzi? Dopiero wystartują? Ale wszedłem w nie i są materiały, więc o co chodzi? A potem nadal będą dostępne? Po co te daty? I w Lecture 1 mam "Pass quiz by January 29, 11:59 PM PST. " - co się stanie jak nie zrobię w czasie? Zablokują kurs czy to tylko tak dla motywacji napisane (albo dla tego płatnego certyfikatu)?
2. W temacie jestem zielony. Ale orientuję się, że najpierw powinienem nauczyć się sieci neuronowych jeśli chcę iść w uczenie maszynowe (czy deep learning). Powinienem zrobić najpierw NN a potem ML czy dwa na raz też ogarnę?
3. Warto korzystać z tego kursu NN jeśli chcę iść w Deep Learning? "Please remember that this course contains the same content presented on Coursera beginning in 2013. It is not a continuation or update of that original course." Z tego co czytam to w deep learningu używa się CNN (Convolution Neural Networks). 2013 to chyba nie za stare jeśli chodzi o podstawy do DL?
4. Widzę, że w tych kursach uczą od podstaw w Octave (odpowiednik Matlaba). To jest fajne jak chce się poznać jak coś działa. Ale może wcale nie potrzebuję tego wiedzieć? Może po prostu wziąć Deeplearning4j i zacząć pisać kod w Javie? Albo nauczyć się Pythona i używać TensorFlow albo pisać na Kaggle? Materiałów masa, nie wiem w co wejść. A ja po prostu chcę pisać fajne apki z DL, a potem dopiero poznać jak to działa.
5. W wielu miejscach piszą, że trzeba dobrze ogarniać matmę (statystyka, probabilistyka itd), żeby iść w sieci neuronowe. U mnie ciężko z matmą. Ale straszyli też, że programista powinien dobrze ogarniać matmę. A ja jakoś sobie radzę bez matmy. Tu też przesadzają czy jednak tutaj jest potrzebna?
6. Ile czasu na naukę trzeba poświęcić, żeby napisać apkę np. do rozpoznawania ze zdjęć czy to kot czy pies (wyjście boolean) albo coś w stylu DeepDramGenerator (wyjście jako obraz/macierz)? Porównując np. do nauki podstaw JavySE (pół roku), Angulara (dwie miesiące) czy jQuery (kilka dni).
7. Obejdę się bez karty GeForce? Bo mam Radeona, a na nim nie odpalę CUDA, więc zostaje samo CPU. Rozpoznawanie ze zdjęć da radę zrobić czy zostaje mi sam tekst?

[mk321]

Wołam kilka osób:
@Masuq0: dzięki za linki do Coursea. Może wiesz coś na temat tych dat?
@komandor_kres: podawałeś link do książki o SN. Znajdę tam tylko podstaw o SN czy też coś do Deep Learningu (chodzi głównie o te konwolucyjne sieci neuronowe - CNN). Nie ukrywam, że z angielskim nie jest u mnie jakoś super, więc wolałbym materiał po polsku. Ale już się chyba pogodziłem z tym, że

[mk321]

Jakby ktoś szukał jeszcze materiałów po polsku o sieciach neuronowych to tutaj wykłady: https://www.fizyka.umk.pl/~duch/Wyklady/
A dokładnie: https://www.fizyka.umk.pl/~duch/Wyklady/NN_plan.html
No ale to też same podstawy o NN (a o CNN pewnie nic, nie wspominając o DL).

[Lewo]

@mk321:
2. u mnie na AI, uczenie maszynowe to jedno ( masz zbiór danych treningowych, na nich wymyślasz algorytm który z jakimiś prawdopodobieństwem zapewni jakąś skuteczność) a sieci neuronowe to drugie ( funkcje aktywacji, dobieranie warstw itp ).
Ja bym szedł w machine learning, na sieci neuronowe kiedyś był bum, teraz to osłabło.
Jeśli chcesz ogarniać solidnie, ja bym poczytał Stuart J. Russell, Peter Norvig, Artificial Intelligence: A Modern Approach. Książka używana

[komandor_kres]

@mk321: 1. W tych dniach startuje nowa edycja kursu. Materiały są cały czas dostępne, ale mi na przykład nie działał system oceniania prac domowych (poza terminem kursu). Kursy masz podzielone na tygodnie i jest to forma motywacji. Jak się nie zmieścisz w czasie to będziesz dostawał powiadomienie na pocztę. Moim zdaniem to jak nie zależy Ci na tym certyfikacie (płatnym) to w ogóle nie musisz zwracać uwagi na daty.

Książka do

[Kaczus2B]

@mk321: zajrzyj na stronę http://denise.pl/ Poszukaj starszych artykułów autora strony, w magazynach dyskowych podpisywał się jako IvanHoe, a później jako Smoczek. trochę ciekawych przemyśleń znajdziesz. I uwaga, uczyć to musisz algorytmy, ty musisz szukać rozwiązań/poznawać różne metody.