AI እንዴት ማጥናት ይቻላል?

ሰው ሰራሽ የማሰብ ችሎታ በጣም ግዙፍ እና ትንሽ ሚስጥራዊ ሆኖ ይሰማዋል። የምስራች፡ እውነተኛ እድገት ለማድረግ ሚስጥራዊ የሂሳብ ሃይሎች ወይም በጂፒዩዎች የተሞላ ቤተ ሙከራ አያስፈልግዎትም። AI እንዴት እንደሚማሩ እያሰቡ ከሆነ ፣ ይህ መመሪያ ከዜሮ ወደ ፖርትፎሊዮ ዝግጁ የሆኑ ፕሮጀክቶችን ለመገንባት የሚያስችል ግልጽ መንገድ ይሰጥዎታል። እና አዎን፣ በሃብት እንረጭበታለን፣ ስልቶችን እናጠናለን፣ እና ጥቂት ጠንክረን በተገኘ አቋራጭ። እንሂድ።

🔗 AI እንዴት ይማራል
ማሽኖችን የሚያስተምሩ የአልጎሪዝም፣ ውሂብ እና ግብረመልስ አጠቃላይ እይታ።

🔗 ማንኛውንም ነገር በፍጥነት ለመቆጣጠር ከፍተኛ የመማሪያ AI መሳሪያዎች
ጥናትን፣ ልምምድን እና የክህሎትን እውቀትን ለማፋጠን የተመረጡ መተግበሪያዎች።

🔗 ለቋንቋ ትምህርት ምርጥ AI መሳሪያዎች
መዝገበ ቃላትን፣ ሰዋሰውን፣ መናገርን እና የመረዳትን ልምምድ ለግል የሚያበጁ መተግበሪያዎች።

🔗 ከፍተኛ የ AI መሳሪያዎች ለከፍተኛ ትምህርት፣ ትምህርት እና አስተዳደር
የማስተማር፣ ግምገማ፣ ትንታኔ እና የካምፓስ ኦፕሬሽን ቅልጥፍናን የሚደግፉ መድረኮች።

AI እንዴት እንደሚማር ✅

ጥሩ የጥናት እቅድ ልክ እንደ ጠንካራ የመሳሪያ ሳጥን ነው እንጂ የዘፈቀደ ቆሻሻ መሳቢያ አይደለም። ያለበት፡-

የቅደም ተከተል ችሎታዎች ስለዚህ እያንዳንዱ አዲስ ብሎክ በመጨረሻው ላይ በጥሩ ሁኔታ ይቀመጣል።
በመጀመሪያ ልምምድ ቅድሚያ ይስጡ ግን በጭራሽ አይደለም ።
ለትክክለኛ ሰዎች ልታሳያቸው የምትችላቸው የእውነተኛ ፕሮጀክቶች መልህቅ
ተሰባሪ ልማዶችን የማያስተምሩ ባለሥልጣን ምንጮችን ተጠቀም
ሕይወትዎን በትናንሽ እና ሊደገሙ በሚችሉ ልማዶች ያሟሉ።
በግብረመልስ ምልከታዎች፣ መመዘኛዎች እና የኮድ ግምገማዎች ሐቀኛ ይሁኑ

እቅድህ እነዚህን ካልሰጠህ መንቀጥቀጥ ብቻ ነው። በወጥነት የሚያቀርቡ ጠንካራ መልህቆች፡ የስታንፎርድ CS229/CS231n ለመሠረታዊ ነገሮች እና እይታ፣ MIT's Linear Algebra እና Intro to Deep Learning፣ fast.ai ለተግባራዊ ፍጥነት፣ የመተቃቀፍ ፊት LLM ኮርስ ለዘመናዊ NLP/ትራንስፎርመሮች፣ እና የOpenAI Cookbook ለተግባራዊ API ቅጦች [1–5]።

አጭር መልሱ Roadmap 🗺️ እንዴት እንደሚያጠና

አደገኛ ለመሆን በቂ Python + ደብተሮችን ይማሩ
አስፈላጊ ሂሳብን ይቦርሹ ፡ መስመራዊ አልጀብራ፣ ፕሮባቢሊቲ፣ የማመቻቸት መሰረታዊ ነገሮች።
ትናንሽ የኤምኤል ፕሮጄክቶችን ከጫፍ እስከ ጫፍ ያድርጉ፡ ዳታ፣ ሞዴል፣ መለኪያዎች፣ መደጋገም።
በጥልቅ ትምህርት ደረጃ ያሳድጉ ፡ CNNs፣ Transformers፣ የስልጠና ተለዋዋጭነት።
መስመር ይምረጡ ፡ ራዕይ፡ ኤንኤልፒ፡ አማካሪ ሲስተሞች፡ ወኪሎች፡ ተከታታይ ጊዜ።
ፖርትፎሊዮ ፕሮጀክቶችን ከንጹህ ሪፖዎች፣ READMEs እና ማሳያዎች ጋር ይላኩ።
ወረቀቶችን በሰነፍ-ብልጥ መንገድ ያንብቡ እና ትንሽ ውጤቶችን ይድገሙ።
የመማሪያ ዑደትን ይያዙ : ይገምግሙ, ያሻሽሉ, ሰነድ, ያካፍሉ.

ለሂሳብ፣ MIT's Linear Algebra ጠንካራ መልህቅ ነው፣ እና የGoodfellow–Bengio–Courville ጽሁፍ በbackprop፣ በመደበኛነት ወይም በማመቻቸት ልዩነቶቹ ላይ ሲጣበቁ አስተማማኝ ማጣቀሻ ነው [2, 5].

ወደ ጥልቅ ከመሄድዎ በፊት የችሎታ ማረጋገጫዎች ዝርዝር 🧰

ፓይዘን ፡ ተግባራት፣ ክፍሎች፣ ዝርዝር/ዲክት ኮምፓስ፣ ቨርቹኒቨንስ፣ መሰረታዊ ሙከራዎች።
የውሂብ አያያዝ ፡ pandas፣ NumPy፣ plotting፣ ቀላል EDA
ሒሳብ በትክክል ትጠቀማለህ ፡ vectors፣ matrices፣ eigen-intuition፣ gradients፣ probability distributions፣ cross-entropy፣ regularization።
መገልገያ ፡ Git፣ GitHub ጉዳዮች፣ ጁፒተር፣ ጂፒዩ ማስታወሻ ደብተሮች፣ ሩጫዎችዎን ማስመዝገብ።
አስተሳሰብ : ሁለት ጊዜ ይለኩ, አንድ ጊዜ ይላኩ; አስቀያሚ ረቂቆችን ማቀፍ; መጀመሪያ ውሂብዎን ያስተካክሉ።

ፈጣን ድሎች፡ የ fast.ai ከላይ ወደ ታች ያለው አካሄድ ጠቃሚ ሞዴሎችን ቀደም ብሎ እንዲያሰለጥኑ ያደርግዎታል፣ የ Kaggle ንክሻ መጠን ያለው ትምህርት ደግሞ ለፓንዳዎች እና ለመሠረታዊ መስመሮች የጡንቻ ትውስታን ይገነባል [3]።

የንፅፅር ሠንጠረዥ፡ ታዋቂ የ AI መማሪያ መንገዶችን እንዴት ማጥናት እንደሚቻል 📊

ጥቃቅን ኩርባዎች ተካትተዋል-ምክንያቱም እውነተኛ ጠረጴዛዎች በጣም አልፎ አልፎ ፍጹም ንፁህ አይደሉም።

መሣሪያ / ኮርስ	ምርጥ ለ	ዋጋ	ለምን እንደሚሰራ / ማስታወሻዎች
ስታንፎርድ CS229 / CS231n	ጠንካራ ንድፈ ሐሳብ + የእይታ ጥልቀት	ፍርይ	ንጹህ ML መሠረቶች + CNN የሥልጠና ዝርዝሮች; በኋላ ከፕሮጀክቶች ጋር ይጣመሩ [1].
MIT መግቢያ ወደ DL + 18.06	ፅንሰ-ሀሳብ-ለመለማመድ ድልድይ	ፍርይ	ለመክተት ወዘተ ካርታ የሚሆን እጥር ምጥን የዲኤል ንግግሮች + ጥብቅ የመስመር አልጀብራ።
fast.ai ተግባራዊ DL	በመስራት የሚማሩ ጠላፊዎች	ፍርይ	ፕሮጄክቶች - መጀመሪያ ፣ አስፈላጊ እስኪሆን ድረስ አነስተኛ ሂሳብ; በጣም አነቃቂ የግብረመልስ ምልልስ [3]።
ፊትን ማቀፍ LLM ኮርስ	ትራንስፎርመሮች + ዘመናዊ የ NLP ቁልል	ፍርይ	ማስመሰያዎችን፣ ዳታሴቶችን፣ Hubን ያስተምራል። ተግባራዊ ጥሩ ማስተካከያ/የማጣቀሻ የስራ ፍሰቶች [4]።
ኤአይ የማብሰያ መጽሐፍን ይክፈቱ	የመሠረት ሞዴሎችን በመጠቀም ግንበኞች	ፍርይ	ሊሰሩ የሚችሉ የምግብ አዘገጃጀቶች እና ቅጦች ለምርት-ኢሽ ተግባራት እና የጥበቃ መንገዶች [5]።

ጥልቅ ዳይቭ 1፡ የመጀመሪያው ወር - ከፍጽምና በላይ የሆኑ ፕሮጀክቶች 🧪

በሁለት ጥቃቅን ፕሮጀክቶች ይጀምሩ. በጣም ትንሽ;

የሰንጠረዡ መነሻ ፡ የወል ዳታ ስብስብ፣ የተከፈለ ባቡር/ሙከራ፣ ተስማሚ የሎጂስቲክስ ሪግሬሽን ወይም ትንሽ ዛፍ፣ የትራክ መለኪያዎችን፣ ያልተሳካውን ይፃፉ።
የጽሑፍ ወይም የምስል አሻንጉሊት ፡ ትንሽ ቀድሞ የሰለጠነ ሞዴል በመረጃ ስሊቨር ላይ አስተካክል። የሰነድ ቅድመ ዝግጅት፣ የሥልጠና ጊዜ እና የንግድ ውጤቶች።

ለምን በዚህ መንገድ ይጀምራል? ቀደምት ድሎች ፍጥነትን ይፈጥራሉ። የስራ ፍሰት ሙጫ-የውሂብ ማፅዳትን፣ የባህሪ ምርጫዎችን፣ ግምገማን እና መደጋገምን ይማራሉ። የ fast.ai ከላይ ወደ ታች ያሉት ትምህርቶች እና የ Kaggle የተዋቀሩ ማስታወሻ ደብተሮች ይህንን በትክክል ያጠናክሩታል “መጀመሪያ መርከብ ፣ ቀጣዩን ጠለቅ ብለው ይረዱ” ቃላቶች [3]።

ሚኒ-ኬዝ (ከስራ በኋላ 2 ሳምንታት)፡- አንድ ጁኒየር ተንታኝ በ1ኛው ሳምንት የችርቻሮ መነሻ (የሎጂስቲክስ ሪግሬሽን) ገንብቷል፣ ከዚያም በመደበኛነት እና በሳምንቱ 2 የተሻሉ ባህሪያት ተለዋውጠዋል። ሞዴል AUC +7 ነጥቦች በአንድ ከሰአት በኋላ የባህሪ መግረዝ - ምንም የተዋቡ አርክቴክቸር አያስፈልጉም።

ጥልቅ ዳይፕ 2፡ ሂሳብ ያለእንባ - በቂ ቲዎሪ 📐

ጠንካራ ስርዓቶችን ለመገንባት እያንዳንዱን ንድፈ ሃሳብ አያስፈልግዎትም። ውሳኔዎችን የሚያሳውቁ ቢት ያስፈልግዎታል፡-

የመስመር አልጀብራ ለመክተት፣ ትኩረት እና ማመቻቸት ጂኦሜትሪ።
እርግጠኛ ያለመሆን፣ መስቀል-ኤንትሮፒ፣ ልኬት እና ቀዳሚዎች የመሆን እድሉ
ማመቻቸት ፣ መደበኛ ማድረግ እና ነገሮች ለምን እንደሚፈነዱ።

MIT 18.06 መተግበሪያን ይሰጣል-የመጀመሪያ ቅስት። በጥልቅ መረቦች ውስጥ የበለጠ የፅንሰ-ሀሳብ ጥልቀት ሲፈልጉ፣ ወደ ጥልቅ ትምህርት መማሪያ መጽሀፍ እንደ ማጣቀሻ እንጂ ልብ ወለድ [2, 5] ውስጥ ይግቡ።

ማይክሮ-ልማድ ፡ በቀን 20 ደቂቃ የሂሳብ፣ ከፍተኛ። ከዚያ ወደ ኮድ ይመለሱ። ችግሩን በተግባር ላይ ካዋልክ በኋላ ቲዎሪ በተሻለ ሁኔታ ይጣበቃል.

ጥልቅ ዳይቭ 3፡ ዘመናዊ NLP እና LLMs - ትራንስፎርመር መዞር 💬

አብዛኛው የጽሑፍ ሥርዓቶች ዛሬ በትራንስፎርመሮች ላይ የተደገፉ ናቸው። በብቃት ለመጨረስ፡-

በመተቃቀፍ ፊት LLM ኮርስ ይስሩ፡ ማስመሰያ፣ ዳታሴቶች፣ መገናኛ፣ ጥሩ ማስተካከያ፣ ግንዛቤ።
ተግባራዊ ማሳያን ይላኩ፡ በማስታወሻዎችዎ ላይ መልሶ ማግኛ-የጨመረ QA፣ በስሜት ትንተና በትንሽ ሞዴል ወይም ቀላል ክብደት ያለው ማጠቃለያ።
አስፈላጊ የሆነውን ይከታተሉ፡ መዘግየት፣ ወጪ፣ ትክክለኛነት እና ከተጠቃሚ ፍላጎቶች ጋር መጣጣምን።

የኤችኤፍ ኮርስ ተግባራዊ እና ስነ-ምህዳር-ያውቀዋል፣ ይህም በመሳሪያ ምርጫዎች ላይ ያክ መላጨትን ይቆጥባል። ለኮንክሪት ኤፒአይ ቅጦች እና የጥበቃ መንገዶች (አስገዳጅ፣ የግምገማ ቅርፊቶች)፣ የ OpenAI Cookbook በብዙ ምሳሌዎች [5] የተሞላ ነው።

ጥልቅ ዳይቭ 4፡ የእይታ መሰረታዊ ነገሮች በፒክሴል ውስጥ ሳይሰምጡ 👁️

የማወቅ ጉጉት? የCS231n ያጣምሩ ፡ ብጁ ዳታ ስብስብ ይመድቡ ወይም ቀድሞ የሰለጠነ ሞዴልን በጥሩ ሁኔታ ያስተካክሉ። ልዩ የሆኑ አርክቴክቸርዎችን ከማደንዎ በፊት በመረጃ ጥራት፣ መጨመር እና ግምገማ ላይ ያተኩሩ። CS231n convs፣ ቀሪዎች እና የስልጠና ሂውሪስቲክስ እንዴት እንደሚሰሩ ታማኝ የሰሜን ኮከብ ነው።

📄 ዐይንን ሳታቋርጥ የንባብ ጥናት

የሚሰራ ሉፕ፡-

አብስትራክት እና አሃዞችን ያንብቡ ።
ክፍሎቹን ለመሰየም የስልቱን እኩልታዎች ይዝለሉ።
ሙከራዎች እና ገደቦች ይዝለሉ ።
በአሻንጉሊት ዳታ ስብስብ ላይ ማይክሮ-ውጤት እንደገና ያውጡ።
ባለ ሁለት አንቀጽ ማጠቃለያ አሁንም ካለህ አንድ ጥያቄ ጋር ጻፍ።

አተገባበርን ወይም የመነሻ መስመሮችን ለማግኘት፣ የዘፈቀደ ብሎጎች [1-5] ከማግኘትዎ በፊት የኮርስ ሪፖዎችን እና ኦፊሴላዊ ቤተ-መጻሕፍትን ከላይ ካሉት ምንጮች ጋር ያረጋግጡ።

ትንሽ መናዘዝ ፡ አንዳንድ ጊዜ መጀመሪያ መደምደሚያውን አነባለሁ። የኦርቶዶክስ አይደለም, ነገር ግን ተዘዋዋሪው ዋጋ ያለው መሆኑን ለመወሰን ይረዳል.

የእርስዎን የግል AI ቁልል 🧱 መገንባት

የውሂብ የስራ ፍሰቶች ፡ ፓንዳዎች ለትግል፣ scikit-Learn for baselines።
መከታተል ፡ ቀላል የተመን ሉህ ወይም ቀላል ክብደት ያለው የሙከራ መከታተያ ጥሩ ነው።
ማገልገል ፡ ለመጀመር ትንሽ የFastAPI መተግበሪያ ወይም የማስታወሻ ደብተር ማሳያ በቂ ነው።
ግምገማ : ግልጽ ልኬቶች, ablations, ጤነኛ ቼኮች; የቼሪ-መምረጥን ያስወግዱ.

fast.ai እና Kaggle በመሠረታዊ ነገሮች ላይ ፍጥነትን ለመገንባት እና በአስተያየት በፍጥነት እንዲደግሙ የሚያስገድድ ደረጃ ዝቅተኛ ነው [3].

ቀጣሪዎችን ነቀነቀ የሚያደርጉ ፖርትፎሊዮ ፕሮጀክቶች 👍

እያንዳንዳቸው የተለየ ጥንካሬ የሚያሳዩ ሶስት ፕሮጀክቶችን ዒላማ ያድርጉ፡

ክላሲካል ML መነሻ መስመር ፡ ጠንካራ ኢዲኤ፣ ባህሪያት እና የስህተት ትንተና።
ጥልቅ የመማሪያ መተግበሪያ ፡ ምስል ወይም ጽሑፍ፣ በትንሹ የድር ማሳያ።
በኤልኤልኤም የተጎላበተ መሳሪያ ፡ በመልሶ ማግኛ የተጨመረው ቻትቦት ወይም ገምጋሚ፣ ፈጣን እና የውሂብ ንፅህናን በግልፅ የተመዘገበ።

READMEsን ጥርት ባለ የችግር መግለጫ፣ የማዋቀር ደረጃዎች፣ የውሂብ ካርዶች፣ የግምገማ ሠንጠረዦች እና አጭር የስክሪን ቀረጻ ይጠቀሙ። ሞዴልዎን ከቀላል መነሻ መስመር ጋር ማወዳደር ከቻሉ፣ እንዲያውም የተሻለ። የእርስዎ ፕሮጀክት አመንጭ ሞዴሎችን ወይም የመሳሪያ አጠቃቀምን ሲያካትት የማብሰያ መጽሐፍ ቅጦች ይረዳሉ።

ማቃጠልን የሚከላከሉ ልማዶችን አጥኑ ⏱️

የፖሞዶሮ ጥንዶች ፡ 25 ደቂቃ ኮድ ማድረግ፣ 5 ደቂቃ ምን እንደተለወጠ በመመዝገብ ላይ።
ኮድ ጆርናል : ከተሳኩ ሙከራዎች በኋላ ጥቃቅን ድኅረ-ሞት ይጻፉ.
ሆን ተብሎ የሚደረግ ልምምድ ፡ የመነጠል ችሎታዎች (ለምሳሌ፡ በአንድ ሳምንት ውስጥ ሶስት የተለያዩ ዳታ ጫኚዎች)።
የማህበረሰብ አስተያየት ፡ ሳምንታዊ ዝመናዎችን ያካፍሉ፣ የኮድ ግምገማዎችን ይጠይቁ፣ አንድ ጠቃሚ ምክር ለአንድ ትችት ይለዋወጡ።
ማገገም : አዎ, እረፍት ችሎታ ነው; የወደፊት ራስዎ ከእንቅልፍ በኋላ የተሻለ ኮድ ይጽፋል.

ተነሳሽነት ይንሸራተታል። ትናንሽ ድሎች እና የሚታዩ ግስጋሴዎች ሙጫው ናቸው.

ለዶጅ የተለመዱ ወጥመዶች 🧯

የሂሳብ መዘግየት ፡ የውሂብ ስብስብን ከመንካትዎ በፊት የቢቢንግ ማረጋገጫዎች።
ማለቂያ የሌላቸው መማሪያዎች ፡ 20 ቪዲዮዎችን ይመልከቱ፣ ምንም ነገር አይገነቡም።
የሚያብረቀርቅ-ሞዴል ሲንድሮም ፡ መረጃን ወይም ኪሳራን ከማስተካከል ይልቅ አርክቴክቸር መለዋወጥ።
ምንም የግምገማ እቅድ የለም : ስኬትን እንዴት እንደሚለኩ መናገር ካልቻሉ, አይችሉም.
ኮፒ ለጥፍ ላብራቶሪዎች ፡ አብረው ይተይቡ፣ በሚቀጥለው ሳምንት ሁሉንም ነገር ይረሱ።
ከመጠን በላይ የተወለወለ እረፍት ፡ ፍጹም README፣ ዜሮ ሙከራዎች። ውይ።

እንደገና ለመለካት የተዋቀረ፣ መልካም ስም ያለው ቁሳቁስ ሲፈልጉ፣ CS229/CS231n እና የMIT ስጦታዎች ጠንካራ ዳግም ማስጀመሪያ ቁልፍ ናቸው [1-2]።

የማጣቀሻ መደርደሪያ እንደገና ይጎበኙታል 📚

ጉድፌሎው፣ ቤንጂዮ፣ ኩርቪል - ጥልቅ ትምህርት ፡ መደበኛው ለbackprop፣ መደበኛነት፣ ማመቻቸት እና አርክቴክቸር [5]።
MIT 18.06 ፡ ለባለሞያዎች ማትሪክስ እና የቬክተር ክፍተቶች በጣም ንጹህ መግቢያ።
CS229/CS231n ማስታወሻዎች ፡ የተግባር ኤምኤል ቲዎሪ + የእይታ ስልጠና ዝርዝሮች ለምን ነባሪዎች እንደሚሰሩ የሚያብራራ።
ፊትን ማቀፍ LLM ኮርስ ፡ ማስመሰያዎች፣ የውሂብ ስብስቦች፣ የትራንስፎርመር ጥሩ ማስተካከያ፣ የ Hub የስራ ፍሰቶች [4]።
fast.ai + Kaggle : ፈጣን የመለማመጃ ዑደቶች በመቆም ላይ መላክን የሚሸልሙ [3]።

ነገሮችን ለመጀመር ለስላሳ የ6-ሳምንት እቅድ 🗓️

ደንብ መጽሐፍ አይደለም - እንደ ተለዋዋጭ የምግብ አዘገጃጀት።

1ኛው ሳምንት
የፓይዘን ማስተካከያ፣ የፓንዳስ ልምምድ፣ እይታዎች። ሚኒ-ፕሮጀክት: ተራ ነገርን መተንበይ; ባለ 1 ገጽ ሪፖርት ጻፍ።

2ኛው ሳምንት
የመስመር አልጀብራ ማደስ፣ የቬክተርነት ልምምድ። ትንንሽ ፕሮጄክትዎን በተሻለ ባህሪያት እና በጠንካራ መነሻ መስመር እንደገና ይስሩት [2]።

የሳምንት 3
የእጅ ሞጁሎች (አጭር, ትኩረት). ተሻጋሪ ማረጋገጫ፣ ግራ መጋባት ማትሪክስ፣ የመለኪያ እቅዶችን ያክሉ።

ሳምንት 4
fast.ai ትምህርቶች 1-2; ትንሽ ምስል ወይም የጽሑፍ ክላሲፋየር ይላኩ [3]። አንድ የቡድን ጓደኛ በኋላ እንደሚያነበው ያህል የውሂብ መስመርዎን ይመዝግቡ።

5ኛ ሳምንት
ማቀፍ ፊት LLM ኮርስ ፈጣን ማለፊያ; በትንሽ ኮርፐስ ላይ ትንሽ የ RAG ማሳያን ተግባራዊ ያድርጉ። የቆይታ/ጥራት/ወጪን ይለኩ፣ ከዚያ አንዱን ያመቻቹ [4]።

6ኛ ሳምንት
የእርስዎን ሞዴሎች ከቀላል መነሻ መስመሮች ጋር በማወዳደር ባለ አንድ ገጽ ይጻፉ። የፖላንድ ሪፖ፣ አጭር ማሳያ ቪዲዮ ይቅረጹ፣ ለአስተያየት ያካፍሉ። የማብሰያ መጽሐፍ ቅጦች እዚህ ያግዛሉ [5]።

የመጨረሻ አስተያየቶች - በጣም ረጅም፣ አላነበቡም 🎯

አይአይን በደንብ እንዴት ማጥናት እንደሚቻል በሚገርም ሁኔታ ቀላል ነው፡ ትናንሽ ፕሮጀክቶችን መላክ፣ በቂ ሂሳብ ይማሩ እና በአራት ማዕዘን ማዕዘኖች ጎማዎችን እንደገና እንዳታደርጉ በታመኑ ኮርሶች እና የምግብ ማብሰያ መጽሐፍት ላይ ይደገፉ። መስመር ይምረጡ፣ በታማኝነት ግምገማ ፖርትፎሊዮ ይገንቡ፣ እና የልምምድ-ቲዎሪ-ተግባርን ማዞርዎን ይቀጥሉ። በትንሽ ሹል ቢላዎች እና በጋለ ፓን ማብሰል መማርን ያስቡበት - እያንዳንዱ መግብር ሳይሆን በጠረጴዛው ላይ እራት በሚበሉት ብቻ። ይህን አግኝተሃል። 🌟

ዋቢዎች

[1] ስታንፎርድ CS229 / CS231n - የማሽን መማር; ለኮምፒውተር እይታ ጥልቅ ትምህርት።

[2] MIT - መስመራዊ አልጀብራ (18.06) እና ወደ ጥልቅ ትምህርት መግቢያ (6.S191)።

[3] የእጅ ላይ ልምምድ - fast.ai እና Kaggle ተማሩ።

[4] ትራንስፎርመሮች እና ዘመናዊ NLP - የፊት LLM ትምህርትን ማቀፍ።

ፊትን ማቀፍ LLM ኮርስ

[5] ጥልቅ ትምህርት ማጣቀሻ + ኤፒአይ ቅጦች - Goodfellow እና ሌሎች; ኤአይ የማብሰያ መጽሐፍን ይክፈቱ።

በኦፊሴላዊው AI አጋዥ መደብር የቅርብ ጊዜውን AI ያግኙ

ስለ እኛ

ወደ ብሎግ ተመለስ

ሀገር/ክልል።