How to Learn AI in 2024: Expert Guide for Beginners
Discover a comprehensive roadmap to mastering artificial intelligence in 2024. Follow the 7 key steps outlined by a seasoned data scientist and AI expert, who shares valuable insights and resources for beginners. Learn about the current AI landscape and monetization opportunities in this informative video transcript.
Install Tubelator On Chrome
Video Summary & Chapters
No chapters for this video generated yet.
Video Transcript
Więc chcesz nauczyć się sztucznej inteligencji, a następnie ten film jest dla Ciebie.
z pełną mapą drogi, którą podążam, gdybym musiała zacząć już dziś na mojej sztucznej
Podróż inteligencji. A teraz w kontekście zacząłem studiować sztuczną inteligencję z powrotem
w 2013, 10 lat temu i w ciągu ostatnich lat pracowałem jako naukowca danych freelancer
pomagając naszym klientom w różnych rozwiązań nauki o danych od końca do końca i sztucznej inteligencji oraz
Aplikacje. dzielę się również całą tą wiedzą i moją podróżą na ten temat
Kanał YouTube, który ma do tej pory ponad 25 tys. abonentów.
A na koniec tego wideo będę również dostarczyć Ci zasobu w pełni
bezpłatnie, gdzie możesz podążać za każdym z tych kroków
wypełnienie mapy ścieżki nawet za pomocą filmów szkoleniowych i
instrukcje. Więc upewnij się, aby trzymać się wokół tego. A teraz przed zanurzeniem
7 kroków, które podjęłem dzisiaj, aby przejść od początkujących
wszystkie sposoby na monetizację moich danych i umiejętności AI, ważne jest, aby zapewnić kilka
kontekst o tym, co dzieje się obecnie z hype AI, ponieważ widzę wiele
nowych ludzi, którzy wchodzą w pole i z dobrego powodu, ponieważ wielkość rynku AI
Oczekuje się, że do 2030 r. wzrośnie do 20 razy, co przyniesie całą drogę do
prawie 2 biliony dolarów, więc to naprawdę jedna z najlepszych szans
Powiedziałbym, że teraz wejdziemy, bo jesteśmy jeszcze wcześnie, nadal jesteśmy w
początek tej rewolucji AI, a także z uwolnieniem tych uprzednio przeszkolonych
modele z otwartą AI, teraz jest również łatwiejsze niż kiedykolwiek wejść na pole.
Ale to powiedział, to jest również tam, gdzie wiele nieporozumień i po prostu niewłaściwe oczekiwania
Powstanie z.
Ponieważ widzę wielu ludzi w internecie, jak również na YouTube wyjaśniających, jak to możliwe
szybko uruchomić, na przykład, własną agencję automatyzacji AI.
I chociaż istnieją już świetne narzędzia online, takie jak Botpress i Stack.ai i Flowwise,
które również zrobiłem wideo, w którym można szybko obrócić prototypy i proste boty
Może nawet być trochę bardziej zaawansowany.
Nie popełniaj mnie mylić, na pewno możesz stworzyć z tym kilka wspaniałych rozwiązań.
Ale jeśli naprawdę chcesz nauczyć się sztucznej inteligencji i zbudować aplikacje, które firmy
można liczyć na i zbudować na, wtedy naprawdę musisz zrozumieć część kodowania, techniczną
Jest naprawdę częścią tego.
Tak więc to jest naprawdę tam, gdzie nasz punkt wyjścia powinien być dla Ciebie i Twojej ścieżki uczenia się,
wyobraź sobie, hej, chcę po prostu nauczyć się używać tych narzędzi bez kodu, niskiego kodu już
dostępny lub naprawdę chcę nauczyć się sztucznej inteligencji?
Tylko ogólne nieporozumienie, wierzę, co naprawdę jest AI, ponieważ AI jest tak dużym parasolem.
termin i to nie jest nic nowego. Jest to już od lat 50. Ale teraz z czatą GPT
hype i otwartych modeli AI ludzie myślą, że AI jest to. naprawdę, jeśli spojrzymy na to, co sztuczne
inteligencja naprawdę jest tak, jak powiedziałem prawdziwy wielki term parasol z różnymi podpole.
przykład w ramach sztucznej inteligencji, który jest tutaj wyjaśniony jako programy z zdolnością do
uczyć się i rozumieć jak ludzie. uczenie się maszynowe. Następnie mamy głębokie uczenie się, które jest innym
Podset koncentruje się na sieciach nerwowych. A potem mamy pole nauki o danych, ale w mojej pracy jako
Jestem naukowcą danych, używam sztucznej inteligencji, używam uczenia się maszynowego, a także używam głębokiej inteligencji.
uczenie się. To dużo więcej niż ludzie myślą. Pierwsze prawdziwe pytanie, które masz
Zapytać siebie, czy chcesz być koderem? A teraz nie ma tutaj odpowiedź prawidłowej lub błędnej.
Obecnie i w przyszłości istnieje wiele możliwości dla obu ścieżek.
dla zarówno niskiego kodu, narzędzi bez kodu i budowania niestandardowych aplikacji. Ale po prostu musisz być
Poznaj wady i zalety obu stron.
A teraz, aby być całkowicie jasny, ta mapa jest dla osób, które naprawdę chcą się nauczyć
AI z głębokością zrozumienia, naprawdę uczy się technicznej strony rzeczy.
A teraz, jeśli zdecydujesz się, że to nie jest dla Ciebie, to oczywiście jest to całkiem dobrze.
