Как за месяц войти в AI
За месяц вы освоите азы Python и другие инструменты для работы с искусственным интеллектом. А заодно узнаете, как технологии помогают в здравоохранении, ликвидации катастроф и борьбе с глобальным потеплением.
Новый курс AI for Good на Coursera — обучающая программа на месяц, которая поможет сделать первый шаг на пути к карьере в области искусственного интеллекта.
Студенты разбирают реальные социально значимые кейсы и на практике приобретают ключевые скилы: учатся анализировать данные, обрабатывают их на Python, знакомятся с технологиями машинного обучения и работают с NLP. И все это — за 34 часа интенсивных занятий.
Почему нужно работать в сфере AI
Если вы собираетесь вкатываться в ИТ или хотите поменять специализацию, искусственный интеллект — вполне подходящая сфера. Во-первых, дрессировщиков нейросетей сами нейросети заменят разве что в последнюю очередь. Во-вторых, уже сейчас на рынке дефицит кадров — в то время как представители более популярных ИТ-специальностей терпят кризис.
Специалисты Zippa посчитали, что среднегодовой темп роста AI индустрии составил 40,2%. Это один из самых высоких показателей в ИТ — наряду с блокчейн и виртуальной реальностью. По данным Finances Online, более 49% организаций планируют не просто использовать AI-сервисы, а заниматься машинным обучением в ближайшем будущем.
Сейчас искусственный интеллект преимущественно применяют для управления рисками, аналитики, трейдинга и автоматизации. Среди специалистов по AI чаще всего работодатели ищут Data Scientists (81%) и ML-инженеров (39%). Но какое бы направление в AI вы ни выбрали, начать стоит с азов: разобраться, как устроены модели, какие есть способы обучения, на что способен искусственный интеллект и какие есть ограничения в его применении.
Чему научат на курсе AI for Good
Месячный курс AI for Good на Coursera попадает в категорию «Специализация» — это учебная программа, состоящая из трех более коротких блоков. Каждый из них посвящен конкретной сфере, в которой применяется AI:
- AI в здравоохранении. В этом блоке студенты будут исследовать влияние качества воздуха в Колумбии на здоровье граждан. Это полноценный практический кейс, который предстоит решить: выявить проблему, понять интересы стейкхолдеров и найти применение AI в интерпретации данных графиков и тепловых карт.
- AI и изменение климата. Студенты с помощью искусственного интеллекта будут разбираться, как зависит погода в мире от деятельности человека. Вы смоделируете предполагаемые изменения температуры в разных частях света и сделаете визуализацию. А во второй части курса — построите AI-модель, которая посчитает, сколько энергии можно будет получить от ветряных турбин в различных локациях.
- AI в ликвидации катастроф. Студенты решают два кейса. В первом предстоит с помощью ИИ и данных спутников оценить ущерб от урагана Harvey. Во втором — использовать технологию NLP, чтобы сравнить запросы о помощи, которые делали жертвы землетрясения в Гаити сразу после катастрофы и несколько месяцев спустя.
Практические кейсы — увлекательный формат, который поможет с удовольствием освоить сложные вещи:
- Python для аналитики данных;
- принципы построения и тренировки AI-моделей;
- основы работы с NLP.
Помимо ценных практических навыков, вы также познакомитесь с разными сферами применения AI, увидите, с какими конкретно задачами он справляется — это будет полезно в дальнейшем карьерном развитии.
Язык: английский, есть английские субтитры.
Сколько стоит обучение
Бесплатный пробный период. В течение первых 7 дней можно заниматься бесплатно.
Подписка. Стоимость $49 в месяц. Курс как раз рассчитан на месяц — если уделять достаточно времени учебе, переплачивать не придется.
Что дальше
Курс дает базовые знания для старта. Если вы пришли с нуля, на работу тут же устроиться не выйдет — для полноценного обучения нужно как минимум несколько месяцев. Но попробовав решать разные кейсы вы сможете определиться со специализацией и взять углубленный курс. У Deeplearning.ai на Coursera много расширенных учебных программ: можно изучать ML, Data Science, NLP, Deep Learning и многое другое.
Примечание от Adviser
В этой подборке есть ссылки партнеров. Это значит, что если вы что-то покупаете с нашей помощью — вы также поддерживаете dev.by. (Вот другой способ).
При этом редакция и авторы независимы в выборе темы, концепции материала, фокуса описания, подхода к услугам или товарам. Прежде чем что-то советовать, мы много читаем и смотрим по теме, говорим с экспертами.
Редакция может выражать свое мнение и пробовать всё на себе.
Если рекомендательный материал обновляется, мы указываем, что и когда поменялось, в самом начале.
Читать на dev.by