Sztuczna inteligencja zagościła w naszym życiu, czy tego chcemy, czy nie. I nigdzie się nie wybiera. Dlatego warto coś o niej wiedzieć. Podpowiadamy, gdzie zacząć.

Niezależnie od tego, kim jesteś, co w życiu robisz i jak widzisz swoją przyszłość, przyda ci się podstawowa wiedza o sztucznej inteligencji. Co to takiego? Jak to działa? Gdzie już się ją stosuje, a gdzie będzie się stosować w przyszłości? Jaki ma wpływ na twoje życie (podpowiemy: duży).

Poniżej zebraliśmy dla was materiały, które pomogą odpowiedzieć na te pytania. Zaczniemy od takich, które opisują temat bardziej ogólnie. Dalej znajdziecie kursy, które pomogą wejść głębiej w świat sztucznej inteligencji.

Na razie nie doczekaliśmy się ogólnodostępnych i przystępnych materiałów szkoleniowych w języku polskim, zwłaszcza na poziomie podstawowym. Dlatego do zrobienia pierwszych kroków w tym temacie konieczna jest znajomość języka angielskiego.

Pierwsze kroki

Uniwersytet w Helsinkach: Elements of AI

Kurs: Elements of AI
Autorzy: Uniwersytet w Helsinkach
Poruszane tematy: Czym jest SI? Jak SI rozwiązuje problemy? Zastosowania SI. Czym jest uczenie maszynowe? Czym są sieci neuronowe
Cena: darmowy
Poziom trudności: podstawowy
Wymagania: podstawowa znajomość matematyki
Link: https://www.elementsofai.com/

To dobre miejsce, by zacząć swoją przygodę ze sztuczną inteligencją. Kurs został stworzony przez fińską firmę Reaktor we współpracy z Uniwersytetem w Helsinkach. Pierwszym celem było przekazanie podstawowej wiedzy o SI jednemu procentowi fińskiej populacji (54 tysiącom osób). Autorzy są świadomi, że SI już teraz jest obecna w naszym życiu, a jej wpływ na niemal każdy jego aspekt będzie rósł. Obywatele powinni być tego świadomi, aby umieć korzystać z jej dobrodziejstw, mieć świadomość zagrożeń, przygotować się na zmiany i odnaleźć swoje miejsce w nowej rzeczywistości.

Kurs jest ogólnodostępny, darmowy i bardzo przystępny, nie dziwi więc, że korzystają z niego nie tylko Finowie. Przez pierwsze cztery miesiące zapisało się do niego ponad 90 tysięcy ludzi z 80 krajów. Kurs przybliża najważniejsze pojęcia i mechanizmy leżące u podstaw działania sztucznej inteligencji. By do niego podejść, wystarczy wiedza matematyczna na poziomie szkoły podstawowej.

Computerphile: Artificial Intelligence with Rob Miles

Kurs: Artificial Intelligence with Rob Miles
Autorzy: Computerphile
Poruszane tematy: Istota sztucznej inteligencji, sztuczna inteligencja a ludzka inteligencja, zagrożenia, ogólna SI, bezpieczeństwo SI, GAN
Cena: darmowy
Poziom trudności: podstawowy
Wymagania: podstawowa znajomość matematyki
Link: https://www.youtube.com/playlist?list=PLzH6n4zXuckquVnQ0KlMDxyT5YE-sA8Ps

Określenie „kurs” w odniesieniu do tej serii wideo jest pewnym nadużyciem. Computerphile to kanał na YouTube, na którym publikowane są popularnonaukowe filmy o tematyce szeroko pojętej computer science. Mamy serie poświęcone pierwszym maszynom liczącym, bramkom logicznym, wirtualnej rzeczywistości, mikrokomputerom Arduino i wielu innym zagadnieniom. Jest tu też sporo o sztucznej inteligencji i tematach pokrewnych, jak sieci neuronowe czy widzenie maszynowe. Szczególnie warta polecenia jest seria trzynastu filmów, w których występuje ekspert od SI Rob Miles z Uniwersytetu w Nottingham.

Miles zajmująco (i piękną angielszczyzną) opowiada o tym, czym właściwie jest sztuczna inteligencja. Zderza potoczne wyobrażenia o niej z rzeczywistością. Mówi o zagrożeniach, które niesie za sobą antropomorfizowanie SI. Porusza temat ogólnej SI i niebezpieczeństw, jakie niosą ze sobą samodoskonalące się algorytmy. Ten kanał to świetny sposób na uzupełnienie i pogłębienie wiedzy.

Liczby, wykresy, kod

Aby głębiej wejść w temat, potrzeba lepszego przygotowania. W dziedzinie SI najpopularniejszym językiem programowania jest Python. Jego znajomość jest potrzebna do nauki praktycznych zastosowań algorytmów sztucznej inteligencji. Nie zajdziemy daleko bez znajomości algebry, rachunku prawdopodobieństwa, rachunku różniczkowego i całkowego oraz statystyki. Oto kilka miejsc, w których można nabyć niezbędne umiejętności.

Python

Microsoft: Introduction to Python: Absolute Beginner
Cena: darmowy
Link: https://www.edx.org/course/introduction-to-python-absolute-beginner-3

Udemy: Complete Python Bootcamp
Cena: 45,99 zł w promocji
Link: https://www.udemy.com/complete-python-bootcamp

Udemy: Learn Python Programming Masterclass
Cena: 45,99 zł w promocji
Link: https://www.udemy.com/python-the-complete-python-developer-course/

Matematyka

Brilliant.org
Portal Brilliant to miejsce, które przygotuje cię do wejścia głębiej w temat sztucznej inteligencji, uczenia maszynowego czy sieci neuronowych. To platforma szkoleniowa oferująca kursy obejmujące kilka dziedzin nauki, głównie matematykę, ale też fizykę czy informatykę. Znajdziesz tu kursy algebry, rachunku różniczkowego i całkowego, rachunku prawdopodobieństwa czy statystyki, ale też Pythona (kurs nie jest jeszcze w całości dostępny na witrynie) oraz podstawy uczenia maszynowego i sieci neuronowych. Niestety, dostęp do większości materiałów jest płatny.
Cena: 60 zł miesięcznie (23 zł miesięcznie przy opłacie z góry za cały rok)
Link: https://brilliant.org


Animated math
To strona, na której znajdziemy linki do serii animacji przybliżających wybrane zagadnienia z matematyki i sztucznej inteligencji. Najbardziej godne uwagi są animacje poświęcone algebrze liniowej i rachunkowi różniczkowemu i całkowemu, a także sieciom neuronowym (o tym później)

Essence of linear algebra
Link: https://www.youtube.com/playlist?list=PLZHQObOWTQDPD3MizzM2xVFitgF8hE_ab
Seria świetnie przygotowanych filmów poświęconych algebrze liniowej.

Essence of calculus
Link: https://www.youtube.com/playlist?list=PLZHQObOWTQDMsr9K-rj53DwVRMYO3t5Yr
Cykl filmów poświęconych rachunkowi różniczkowemu i całkowemu

Cena: darmowe
Link do strony ze wszystkimi filmami: https://www.3blue1brown.com/

Sztuczna inteligencjo, nadchodzimy

Skoro już opanowaliśmy podstawy, czas sięgnąć głębiej. Dobrym punktem wyjścia jest platforma szkoleniowa Google AI, która stanowi zbiór materiałów szkoleniowych dotyczących uczenia maszynowego, głębokiego uczenia czy zastosowań sztucznej inteligencji. Wszystkie materiały na stronie są darmowe.

Google: Learn with Google AI

Kurs: Learn with Google AI
Autorzy: Google
Poruszane tematy: Uczenie maszynowe, głębokie uczenie, dobre praktyki SI, TensorFlow
Cena: darmowe
Poziom trudności: podstawowy – średnio zaawansowany
Wymagania: Python, algebra
Link: https://ai.google/education/

Szczególnie wart polecenia jest kurs o nazwie Machine Learning Crash Course (https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/), który przybliża zagadnienia uczenia maszynowego, a także pokazuje, jak stworzyć działające modele ML za pomocą dostarczanych przez Google’a narzędzi TensorFlow.

Zdecydowanie warto rzucić okiem na serię animacji przygotowanych przez Granta Sandersona dostępnych na wspomnianej już stronie Animated math (https://www.3blue1brown.com/). Przybliża on działanie sieci neuronowych.

Grant Sanderson: Neural Networks

Kurs: Neural networks
Autor: Grant Sanderson
Poruszane tematy: Sieci neuronowe
Cena: darmowy
Poziom trudności: średnio zaawansowany
Wymagania: algebra liniowa, rachunek różniczkowy i całkowy
Link: https://www.youtube.com/playlist?list=PLZHQObOWTQDNU6R1_67000Dx_ZCJB-3pi

Sanderson korzysta z przystępnych animacji i wzorów matematycznych, by opisać złożone procesy działania sieci neuronowych. By w pełni skorzystać z przekazanej wiedzy, warto zapoznać się ze wspomnianymi wcześniej materiałami dotyczącymi algebry liniowej i rachunku różniczkowego i całkowego dostępnymi na tej samej stronie.

Dla tych, którzy chcieliby związać z tematem sztucznej inteligencji swoją przyszłość zawodową, dobrym startem będą bardziej zaawansowane kursy przygotowane przez czołowe uniwersytety. Kurs poświęcony uczeniu maszynowemu oferuje Uniwersytet Stanforda.

Uniwersytet Stanforda: Machine Learning

Kurs: Machine Learning
Autorzy: Stanford University
Poruszane tematy: Uczenie maszynowe, sieci neuronowe, głębokie uczenie, dobre praktyki SI, praktyczne zastosowania
Cena: darmowy, opłata za certyfikat ukończenia
Poziom trudności: średnio zaawansowany
Wymagania: algebra, podstawy programowania
Link: https://www.coursera.org/learn/machine-learning

To obszerny kurs omawiający teorię i praktyczne zastosowania uczenia maszynowego, sieci neuronowych i głębokiego uczenia. Zawiera powtórkę z algebry liniowej, krótkie wprowadzenie do programu Octave potrzebnego do wykonania niektórych zadań. Mimo że ma oficjalną datę startu i zakończenia i jest podzielony na tygodniowe etapy, po zapisaniu się mamy dostęp do kompletu materiałów.


Skip to content