Систематический пятишаговый план обучения искусственному интеллекту к 2026 году скачать в хорошем качестве

Систематический пятишаговый план обучения искусственному интеллекту к 2026 году

Сегодня недостатка в контенте по ИИ нет. Существуют тысячи видеороликов, курсов и руководств. Настоящая проблема заключается не в поиске ресурсов, а в том, чтобы знать, что изучать и в каком порядке. В этом видео я делюсь систематической пятишаговой дорожной картой по изучению ИИ в 2026 году, основанной на том, как ИИ работает на самом деле и как люди эффективно его изучают. Дорожная карта целенаправленно движется от понимания к применению: 1. Концепции — построение правильной ментальной модели того, что такое ИИ и чем он не является 2. Данные — понимание того, как информация из реального мира становится машиночитаемой 3. Модели — изучение того, как системы ИИ изучают закономерности на основе данных 4. Ограничения — распознавание того, где и почему системы ИИ дают сбои 5. Инструменты — целенаправленное и эффективное использование инструментов ИИ На каждом шаге я указываю на тщательно отобранные существующие ресурсы, чтобы вам не пришлось просматривать сотни вариантов. Они призваны дополнять дорожную карту, а не заменять ее. ------------------------------------------------------------- РЕСУРСЫ ПОШАГОВО Шаг 1 — Основные концепции: «Основы ИИ для начинающих» — видео на YouTube (codebasics);    • AI Basics for Beginners   Альтернатива: «ИИ против машинного обучения» — видео на YouTube (IBM Technology);    • AI vs Machine Learning   Расширенная версия: серия «Основные знания» издательства MIT Press; https://mitpress.mit.edu/series/mit-p... Шаг 2 — Данные: Что такое данные в ИИ? Простое объяснение для начинающих (Boring AI);    • What is Data in AI? Simple Explanation for...   Что такое управление данными в ИИ? Обнаружение, очистка и защита данных с помощью ИИ (IBM Technology);    • What is AI Data Management? Discover, Clea...   Готовы ли ваши данные для ИИ? (Дон Вудлок);    • Is your data ready for AI?   AWS re:Invent 2024 — Практическое руководство по данным для генеративного ИИ (DAT319) (AWS Events);    • AWS re:Invent 2024 - A practitioner’s guid...   Расширенный курс: Наука о данных (серия «Основные знания» издательства MIT Press); https://mitpress.mit.edu/978026253543... Шаг 3 — Основные модели: Мягкое введение в машинное обучение (StatQuest с Джошем Стармером);    • A Gentle Introduction to Machine Learning   и расширенный подход: Что такое нейронная сеть? | Глубокое обучение, глава 1 (3Blue1Brown);    • But what is a neural network? | Deep learn...   Шаг 4 — ОграниченияОсновной: Ограничения ИИ: генеративный ИИ, НЛП, ИИ общего назначения и что дальше? (IBM Technology);    • The Limits of AI: Generative AI, NLP, AGI,...   Альтернативный подход: Почему большие языковые модели галлюцинируют (IBM Technology);    • Why Large Language Models Hallucinate   Расширенный подход: Ограничения ИИ в математике: Что делает человека особенным | Теренс Тао и Лекс Фридман (Lex Clips);    • The limits of AI in mathematics: What make...   Шаг 5 — Инструменты. Основные: Я попробовал 325 инструментов ИИ, это лучшие. (9x);    • I Tried 325 AI Tools, These Are The Best.   7 лучших инструментов ИИ, которые вам ОБЯЗАТЕЛЬНО нужно попробовать в 2025 году (бесплатные и мощные!) (Кевин Стратверт);    • 7 Best AI Tools You NEED to Try (Free & Po...   Лучшие инструменты ИИ для академической среды в 2025 году — перестаньте искать, начните использовать! (Энди Стэплтон);    • The Best AI Tools for Academia in 2025 - S...   (Отказ от ответственности: Все ссылки на ресурсы принадлежат их соответствующим создателям.) Этот план обучения предназначен для тех, кто изучает материал время от времени (~30 минут в день), и предлагает структурированный путь от основ к практическому применению, без упрощений, шумихи или путаницы с инструментами. ------------------------------------------------------------- РАЗДЕЛЫ 00:00 — Мотивация и введение 01:38 — Шаг 1: Концепции 03:50 — Шаг 2: Данные 06:12 — Шаг 3: Модели 08:22 — Шаг 4: Ограничения 10:20 — Шаг 5: Инструменты 12:18 — Итоговый вывод ------------------------------------------------------------- ОБО МНЕ Меня зовут доктор Мим Рахими, и я доцент кафедры экологической инженерии в Университете Хьюстона. Мои исследования сосредоточены на электрохимическом улавливании углерода и инновационных климатических технологиях, но на этом канале я изучаю вопросы, которые лично меня интересуют, на стыке ИИ и академической жизни. С помощью реальных экспериментов я проверяю, как новые инструменты ИИ ведут себя в исследованиях, преподавании и научных рабочих процессах, и открыто делюсь этими результатами, чтобы другие тоже могли извлечь из них уроки. ------------------------------------------------------------- Музыкальное сопровождение Трек: Crimson Fly; Источник: Аудиобиблиотека YouTube; Лицензия: Бесплатная -------------------------------------------------------------