(Опубликовано как дополнение к курсу по продуктам NU MMM AI от Кристиана Хаммонда. Пожалуйста, комментируйте и предлагайте статьи или разделы, которые вы нашли полезными в своем стремлении понять искусственный интеллект.)

Основные понятия.

  1. Если ИИ существует с 1950-х годов, почему сейчас это так важно? https://medium.com/datadriveninvestor/differences-between-ai-and-machine-learning-and-why-it-matters-1255b182fc6?source=linkShare-3e9153091bdc-1544026707
  2. Кого мне следует нанять для обучения и контроля за работой ИИ? (не предназначено для продвижения услуг 10x) https://www.10xmanagement.com/hire-ai-machine-learning-engineers/
  3. Каковы основные алгоритмы ML? https://www.datascience.com/blog/introduction-to-machine-learning-algorithms
  4. Почему машинное обучение имеет значение? https://medium.com/machine-learning-for-humans/why-machine-learning-matters-6164faf1df12
  5. Есть ли более увлекательный/интересный способ узнать о глубоком обучении? https://towardsdatascience.com/a-weird-introduction-to-deep-learning-7828803693b0

Подробнее:

  1. Что это значит, если ИИ находится под наблюдением/неконтролируемым? Что такое армирование? https://towardsdatascience.com/introduction-to-machine-learning-db7c668822c4
  2. Что такое глубокое обучение? https://medium.com/intro-to-artificial-intelligence/deep-learning-series-1-intro-to-deep-learning-abb1780ee20
  3. Что такое статистический и семантический ИИ? https://medium.com/intuitionmachine/the-first-rule-of-agi-is-bc8725d21530
  4. А как насчет статистики и семантики с точки зрения НЛП? https://www.topbots.com/4-разные-подходы-естественный-язык-процессинг-понимание/
  5. Должны ли все данные для обучения алгоритма храниться в одном месте? (ответ: не совсем) https://ai.googleblog.com/2017/04/federated-learning-collaborative.html

Как избежать распространенных ошибок (технических и прочих).

  1. Как объяснить непредвиденные условия при обучении без учителя? https://www.quantamagazine.org/machine-learning-confronts-the-elephant-in-the-room-20180920/
  2. Что могут сделать продакт-менеджеры, чтобы избежать предвзятости в продуктах ИИ? это-показало-предубеждение-против-женщин-idUSKCN1MK08G»
  3. Действительно ли данные — новая нефть? https://hackernoon.com/the-ai-hierarchy-of-needs-18f111fcc007
  4. Как избежать жаргона в моем пресс-релизе? https://www.businessinsider.com/heres-the-surprising-way-amazon-decides-what-new-enterprise-products-to-work-on-next-2015-3
  5. Что рекомендуют другие эксперты (в данном случае Tech Radar)? https://www.techradar.com/news/what-is-ai-everything-you-need-to-know

Круто, но я хочу посчитать.

  1. Рекомендуемый первый проект на Kaggle: https://www.kaggle.com/uciml/iris
  2. Примените то, что вы узнали: https://www.manning.com/books/grokking-algorithms

Как правило, эффективный способ рассказать об ИИ:

https://www.youtube.com/watch?v=lFIYKmos3-s