Где учиться AI?

С тех пор как я начал активно вести соцсети, ко мне часто стали приходить люди с вопросами о том, где и что надо изучать, чтобы работать в AI. Причем, что интересно, это были не только начинающие, но и те, кто уже работают с ИИ, и это неудивительно.

ИИ-сфера настолько динамична, что появляется страх что-то упустить и стать неактуальным. Я решил сделать этот пост, чтобы направлять сюда всех, кто интересуется темой обучения в сфере AI.

📌 У меня есть свой подход к обучению, я считаю, что любое обучение строится на трех столпах:
1. Базовые и исторические знания в своей области - они дают широту кругозора и позволяют хорошо ориентироваться на дистанции. Здесь как со знанием истории. Если у человека нет базы, им легко манипулировать, рассказывая сказки про печенегов.
2. Методология - это знания о методах и инструментах, которые применяются в профессии каждый день. Как правило, они долго не устаревают, а на образование новой парадигмы нужно время. Для продакта это основы менеджмента, различные фреймворки вроде JTBD и т. д. Для инженеров - основы программирования на их языке.
3. Знания в моменте - это знания под конкретный проект или задачу, которые нужны нам здесь и сейчас, они могут устареть через год, но в конкретный момент решают нашу задачу.

🙋🏻‍♂️ Если вы продакт
Для освоения базы и методологии лучше всего подойдут книги и программы от университетов + курсы от практикующих специалистов в вашей сфере. Вы работаете с людьми, а теории мотивации, методы исследований и прочее обновляются не так быстро, как технологии. Занятия с практиками помогут вам связать теорию с реальными задачами.

- По университетам я могу точно советовать свою программу в МГУ (веду переговоры, чтобы читать там модуль про ИИ). Если зарубежка - ищите программы, где при факультете есть акселератор или бизнес-инкубатор. Также рекомендую посмотреть в сторону Executive-образования. Лично я сейчас откладываю на пару программ MIT.
- Онлайн-курсы - Pearson оплачивал мне лайв-курсы от Reforge, круто, но дорого. Из практиков единственный, кого могу прямо порекомендовать, Ваня Замесин. Всякие курсы Go Practice, Product Star категорически не советую, они хороши только как “база знаний”.
- Из книг база - Inspired Марти Кагана, Основы Менеджмента А. Мескона + я регулярно публикую у себя подборки по хештегу #книги

Знания в моменте. Здесь на помощь снова придут книги, обучение в коллективе, самостоятельное обучение через опыт, менторинг с более опытным коллегой, “живые” когорты онлайн-курсов. Предзаписанные курсы точно не советую, они либо устаревают, либо дают что-то слишком банальное. Также категорически не рекомендую брать курсы от “экспертов по маркетингу”. Ребята умеют продавать, но за тему не шарят. У таких курсов в программе будут всякие “автокастдевы с помощью ИИ” и прочее барахло.

👨🏻‍💻Если вы технический специалист
Большинство университетов не успевают делать нормальные программы, поэтому здесь для базы я бы рекомендовал взять курсы по Python от кого-то из эдтехов (мне компания оплачивала SkyPro, медленно изучаю). Они постоянно обновляются, чтобы быть конкурентными, и вы сразу учитесь на практике. Либо, если вам позволяют ресурсы, поступайте в крутой универ со своей лабораторией типа Stanford или MIT.

Помимо основ, вам помогут профильные курсы. По ML многие советовали мне вот этот курс. Из крутых спецов очень рекомендую Виктора Кантора. Практику можно получать, решая задачи на Kaggle. Если хорошо будете решать задачки, можете попутно поднять денег или получить оффер. К тому моменту, как вы это все изучите, вы уже выберете себе направление в AI, коих бесчисленно: NLP, Computer vision и т. д. Дальше обучение нужно будет продолжать исходя из этого выбора. Ну и, конечно, никуда не уходят книги.

Знания в моменте. Хакатоны, менторинг от коллег, снова Kaggle и другие комьюнити. Вообще, чем я завидую техническим специалистам, так это тем, что у них есть такие штуки.

Хочется сделать этот пост еще полезнее, поэтому если у вас есть книги и бесплатные ресурсы по ИИ, которые помогли вам - делитесь в комментариях!
#обучающиематериалы