هذه هي أفضل الموارد التعليمية الذكاء الاصطناعي المجانية على الإنترنت

التعلم العميق ليس موضوعًا صديقًا للمبتدئين - حتى بالنسبة لمهندسي البرمجيات ذوي الخبرة وعلماء البيانات. إذا كنت غوغلينغ هذا الموضوع ، فربما تكون مرتبكًا بسبب الموارد التي صادفتك.

للعثور على أفضل الموارد ، قمنا باستطلاع المهندسين على مصادرهم المفضلة للتعلم العميق ، وهذه هي ما أوصوا به.

تتضمن هذه الموارد التعليمية الدورات التدريبية عبر الإنترنت ، والدورات الشخصية ، والكتب ، ومقاطع الفيديو. جميعها مجانية تمامًا ومصممة من قِبل أساتذة بارزين وباحثين ومختصين في الصناعة مثل جيفري هينتون ويوشوا بنجيو وسيباستيان ثرون.

تعلم الآلة

تعتمد تقنيات التعلم العميق على منهجيات تعلم الآلة الكلاسيكية وتتحد في كثير من الأحيان. إذا كنت لا تعرف الفرق بين التعلم الخاضع للإشراف والتعلم غير الخاضع للإشراف ، أو تعتقد أن "تدرج النسب" هو نوع من أداة Photoshop ، فيجب أن تأخذ بالتأكيد إحدى الدورات أدناه لتدركها.

1) تعلم أندرو نغ في جامعة ستانفورد (دورة عبر الإنترنت)

قبل أن يصبح Andrew Ng كبير العلماء في Baidu ، قام بالتدريس الآلي في جامعة ستانفورد وشارك في تأسيس Coursera ، أول منصة MOOC (دورة مفتوحة على الإنترنت على نطاق واسع) في العالم. تعد مقدمة Ng اللطيفة لدورة التعلم الآلي مثالية للمهندسين الذين يرغبون في الحصول على نظرة عامة على المفاهيم الأساسية في هذا المجال.

لتكملة الدورة التدريبية عبر الإنترنت ، ستحتاج إلى الاطلاع على ملاحظات المحاضرة ومجموعات المشكلات وعينات كود Matlab ضمن الدورة التدريبية الرسمية في جامعة ستانفورد CS 229 - التعلم الآلي التي تقدمها الجامعة.

2) مقدمة سيباستيان ثرون للتعلم الآلي (دورة عبر الإنترنت)

سيباستيان ثرون لديه تاريخ طويل من الابتكار في A.I. وتكنولوجيا المركبات ذاتية الحكم ، حيث فازت لأول مرة بجائزة تحدي DARPA الكبرى مع فريق ستانلي في ستانفورد في عام 2005. كما قام أيضًا بتوجيه مختبر الذكاء الاصطناعي في ستانفورد ، كما بدأ قسم السيارات ذاتية القيادة من Google ، وأسس Udacity ، منصة MOOC أخرى مع عروض ممتازة في تعلم الآلة والذكاء الاصطناعي .

تعد دورة "مقدمة للتعلم الآلي" من Thrun مقدمة قوية للموضوع وأيضًا أساسًا لشهادة "محلل بيانات" "محلل بيانات" برعاية Facebook و MongoDB.

كما عرض على Udacity "مقدمة إلى الذكاء الاصطناعي" من Thrun الذي يعلم أساسيات A.I. وكذلك التطبيقات مثل الروبوتات ، رؤية الكمبيوتر ، ومعالجة اللغة الطبيعية. تؤدي هذه الدورة التدريبية إلى مهندس تقنيات التعلم النانوي برعاية Kaggle.

تعلم عميق

على الرغم من اختراع الشبكات العصبية في الستينيات ، إلا أن التعلم العميق أصبح قابلاً للتطبيق وشائعًا في السنوات الأخيرة بسبب انفجار البيانات الضخمة والقوة الحسابية. بمجرد تغطية أساسيات التعلم الآلي ، يمكنك البدء في التعرف على هذا الحقل الجديد والمثير في الذكاء الاصطناعي.

1) الشبكات العصبية لجيفري هينتون للتعلم الآلي (دورة عبر الإنترنت)

يُعتبر جيفري هينتون أستاذًا بجامعة تورنتو وجوجل باحثًا يُعرف على نطاق واسع بأنه "والد التعلم العميق". وضع مختبر Hinton's UT "التعلم العميق" في وسائل الإعلام الرئيسية في عام 2012 بفوزه المفاجئ بتحدي Merck لاكتشاف المخدرات على الرغم من عدم وجود خبرة لدى أحد أعضاء الفريق في البيولوجيا الجزيئية. فجأة ، بدأت صحيفة نيويورك تايمز في عرض عناوين مثل "العلماء يرون الوعد في برامج التعليم العميق".

واصل آلومز من مختبر هينتون إرثه. يان لوكون ، الذي كان سابقًا باحثًا لما بعد الدكتوراة في مختبر هينتون ، مبتكرًا بارزًا في الشبكات العصبية التلافيفية ويقوم الآن بتوجيه أبحاث AI الخاصة بفيسبوك. واصل إيليا سوتسكيفر مشاركته في التأسيس والعمل كمدير أبحاث لـ OpenAI (بدعم من Elon Musk). Brendan Frey ، مستوحاة من مأساة شخصية ، واصل تأسيس Deep Genomics ، وهي شركة ناشئة تطبق التعلم العميق على الطب والعلاج الجيني.

إن أخذ دورة "الشبكات العصبية للتعلم الآلي" التي تقدمها هينتون في كورسيرا لن يحولك تلقائيًا إلى رائد في مجال الذكاء الاصطناعي الرائع ، لكن الفصل هو بالتأكيد بداية مفيدة.

2) شهادات جيريمي هوارد لمعهد Fast.ai ومعهد البيانات (دورات عبر الإنترنت وشخصية)

كان جيريمي هوارد رئيسًا وكبير العلماء في Kaggle قبل تأسيس Enlitic ، وهي شركة تطبق التعلم العميق على التشخيصات الطبية والقرارات السريرية ، و Fast.ai ، وهي مورد تعليمي لمهندسي التعليم العميق.

كما أنه يقوم بتدريس دورات التعلم العميق شخصيًا جنبًا إلى جنب مع الباحثة راشيل توماس في معهد بيانات جامعة سان فرانسيسكو. يغطي التعلم العميق الجزء الأول أساسيات التعلم العميق ، بينما يغطي الجزء الثاني التطبيقات المتقدمة. دورات الشهادة الشخصية ليست مجانية ، ولكن كل المحتوى متاح على Fast.ai كـ MOOCs.

يعمل هوارد وفريقه التدريبي بجد لتنظيم الطلاب المتنوعين لأنهم لاحظوا أن A.I. تفتقر الصناعة بشدة إلى النساء ، والأشخاص الملونين ، ومثليي الجنس ، وممثلي الأقليات الآخرين. يتم تشجيع الطلاب المحتملين الذين يقعون ضمن هذه المجموعات الممثلة تمثيلا ناقصا على التقدم بطلب للحصول على زمالات التنوع من أجل الحضور.

3) التعلم العميق بقلم يوشوا بنجيو وإيان جودفيلو (كتاب)

يوشوا بنجو ، أستاذ بجامعة مونتريال ، هو شخصية بارزة أخرى تقود صناعة التعلم العميقة. تم الاستشهاد بأوراقه أكثر من 40،000 مرة على Google Scholar طالبه السابق ، إيان جودفيلو ، هو الآن باحث في OpenAI ويشتهر باختراع شبكات الخصومة التوليدية.

كتابهم ، التعلم العميق ، الذي نشرته MIT Press ، متاح مجانًا على الإنترنت ويتضمن بشكل مريح منشّطات الرياضيات التطبيقية في الجبر الخطي ونظرية الاحتمالات والحساب الرقمي قبل الغوص في مفاهيم التعلم العميق الأساسية.

4) الشبكات العصبية والتعلم العميق بقلم مايكل نيلسن (كتاب)

تم التوصية مرارًا وتكرارًا بكتاب مايكل نيلسن المتطور على الإطلاق حول "الشبكات العصبية والتعلم العميق". يفضل نيلسن ، زميل أبحاث في YCombinator Research ، شرح المبادئ الأساسية بطرق بديهية لا تنسى بدلاً من إغراقك في "فهم ضبابي لقائمة طويلة من الأفكار لغسل الملابس."

يركز كتاب نيلسن على تعليمك كيفية حل مشكلة ملموسة - تعليم الكمبيوتر التعرف على الأرقام المكتوبة بخط اليد - مع الشبكات العصبية. عليك أن تبدأ بشبكة عصبية بسيطة وتحسن تدريجيًا على شفرتك عند إدخال مفاهيم جديدة.

إذا لم يكن لديك أقوى فهم للشرط المسبق للتعلم العميق أو إذا لم تكن مبرمجًا ذي خبرة ، فإن كتاب نيلسن صديق بشكل خاص للمبتدئين. تتم كتابة التعليمات البرمجية الخاصة بتمارين الدورة التدريبية في Python 2.7 وسهلة الفهم نسبيًا حتى إذا كنت لا تستخدم اللغة بشكل طبيعي.

5) التعلم العميق مع TensorFlow (دورة عبر الإنترنت)

بمجرد أن تتقن الأسس المفاهيمية للتعلم العميق والشبكات العصبية باستخدام أي من الموارد السابقة ، سترغب في إتقان الأدوات لتحويل النظرية إلى ممارسة. على الرغم من وجود العديد من أطر التعلم والمكتبات العميقة ، إلا أن TensorFlow by Google سرعان ما أصبح أحد أكثرها شعبيةً وأفضلها دعمًا.

يدرس فنسنت فانهوك ، العالم الرئيسي في Google ، دورة Udacity’s Deep Learning عن طريق Google عبر الإنترنت ، والرئيس الفني لفريق Google Brain. تفترض الدورة التدريبية من فهم متوسط ​​إلى متقدم لمفاهيم الآلة والتعلم العميق وتوسع نطاق معرفتك إلى تدريب المصنفات اللوجستية والشبكات العميقة البسيطة والشبكات العصبية التلافيفية والمتكررة مع TensorFlow.

يقدم موقع TensorFlow أيضًا برامج تعليمية للمبتدئين والمتقدمين ودعم قوي للمجتمع. تتوفر هنا مقاطع فيديو من أحدث قمة للمطورين ووصف عددًا كبيرًا من الميزات الجديدة.

6) دورة أكسفورد ديب البرمجة اللغوية العصبية (فيديو ومحاضرات)

لأولئك منكم ممن يهتمون بمعالجة وفهم اللغة الطبيعية ، نشرت أوكسفورد مؤخرًا مقاطع فيديو للدورات التدريبية ومحاضرات من دورة "معالجة اللغات الطبيعية العميقة" التي قام بتدريسها خبراء DeepMind مثل Phil Blunsom و Chris Dyer. تغطي هذه الدورة التدريبية المتقدمة والتطبيقية موضوعات البرمجة اللغوية العصبية مثل تحليل الأبعاد الكامنة في النصوص ، ونسخ الكلام إلى نص ، والترجمة الآلية ، وأنظمة الأسئلة والأجوبة.

7) NIPS مؤتمر فيديو الأرشيف (فيديو)

يتدرب الممارسون المتقدمون في مجال التعليم العميق إلى مؤتمر NIPS (أنظمة معالجة المعلومات العصبية) الأكثر شعبية كل عام للاستماع إلى أفضل الباحثين الذين يقدمون أوراقهم واكتشافاتهم الرائعة.

إذا فاتتك المؤتمر في الماضي أو لم تتمكن من إجراء الحدث شخصيًا ، تحقق من أرشيفات NIPS من 2015 و 2016.

8) الأوراق العلمية

يتم نشر أوراق جديدة كل يوم في الذكاء الاصطناعي ومساحة التعلم العميقة. تعد Google Scholar و ArXiv و Research Gate مستودعات رائعة للبدء بها ، ولكن توجد مجموعات أخرى كثيرة.

إذا كنت تتساءل عن الأوراق التي يجب أن تبدأ منها ، فإليك قائمة البداية بأوراق البحث التأسيسية المراد قراءتها. بمجرد البدء في قراءة الأوراق ، أنشأ Andrej Karpathy أداة مفيدة تدعى بشكل مناسب ArXiv Sanity والتي ستوصي بالعمل ذي الصلة.

لتنبيهك إلى أوراق جديدة ، يمكنك الاشتراك في موجز ويب لـ RSS في قسمي ArVix: تعلم الكمبيوتر والتعلم الآلي. تميل المقالات الأكثر شيوعًا أيضًا إلى نشر أخبار Reddit Machine Learning أو Hacker News.

إذا كنت تمتلك Amazon Echo وترغب في التكلم الحر ، يمكنك استخدام ArXivML ، وهي أداة Alexa Skill التي ستقرأ الملخصات الحديثة لك.

استنتاج

مع أفضل العقول في الذكاء الاصطناعي التي تقدم بحرية مجموعة واسعة من الموارد التعليمية ، يجب أن يكون كل المهتمين بالتعلم العميق قادرين على العثور على محتوى يناسب أسلوب التعلم ومستواهم.

يمكن للمبتدئين أن يبدأوا بدورة أندرو إن جي على الإنترنت وكتاب مايكل نيلسن الذي يمكن الوصول إليه ، بينما يمكن للمهندسين المتقدمين الغوص مباشرة في دورة الشبكات العصبية الكلاسيكية لجيوفري هينتون ، والبدء في تعلم Tensorflow ، ومواكبة آخر الأبحاث العلمية.

هل فاتنا أي موارد تعليمية تعليمية عميقة من قادة الصناعة؟ يرجى إعلامنا في التعليقات أدناه. وتحقق من بلوق لدينا لمزيد من المقالات مثل هذا.