Как стать разработчиком искусственного интеллекта за 1,5 года без стресса и с удовольствием. Пошаговый план.

Главная » Пользовательские запросы » Как стать разработчиком искусственного интеллекта за 1,5 года без стресса и с удовольствием. Пошаговый план.

Как стать разработчиком искусственного интеллекта. Есть такой проект, основанный инженером Энтони Левандовски — «Way of the Future» (путь будущего), который представляет собой некое духовное учение и проповедует поклонение искусственному интеллекту как божеству будущего.

Можно стать адептом «пути» и попросить цифрового бога даровать вам знания по разработке нейросетей. Взамен этого стать своего рода архангелом искусственного интеллекта или радикальным ревнителем WOTF (Way of the Future) 😊.

Шутки шутками, но Энтони Левандовски большой специалист в области беспилотных автомобилей, работал с Google и Uber, словом, кое-что понимает в искусственном интеллекте и не с проста видит за ним такое фантастическое будущее.

Насколько глубоко ИИ проник в нашу повседневную жизнь и какой потенциал развития скрывается за ним уже давно ни для кого не секрет, поэтому что-либо комментировать поэтому поводу-только портить.

Пока одни с ужасом ожидают восстания машин, а другие в панике ищут профессию, которую еще пока не отобрал ИИ, умные люди учатся разрабатывать искусственный интеллект и адаптировать его под нужные цели.

Стать разработчиком искусственного интеллекта – это значит обеспечить себе престижную, высокооплачиваемую профессию на ближайшие лет 100 точно. Для этого вам надо хорошо разбираться в математике, программировании и работе с данными. Если вы такой базой не обладаете, то этому можно научиться, и сделать это не так сложно, как может показаться на первый взгляд, но прежде, стоит прояснить некоторые ключевые моменты.

Кто создаёт искусственный интеллект и какую роль в этом процессе играет разработчик

В индустрии AI (Artificial Intelligence – искусственный интеллект) много смежных ролей, но каждая из них имеет свою зону ответственности. Иногда это вызывает некоторую путаницу. Не совсем очевидно, какую профессию выбрать, чтобы стать разработчиком искусственного интеллекта.

Расскажу вкратце о каждой, чтобы Вы имели представление из чего состоит процесс создания ИИ, а также чем придётся заниматься конкретно Вам, когда вы станете разработчиком.

Data Scientist.

Чем занимается: анализирует данные, строит прототипы моделей, экспериментирует.

Модель – это алгоритм или математическая конструкция, обученная на данных для решения конкретных задач (например, предсказания, классификации, кластеризации).
Прототип – быстрый набросок для проверки идеи.

Отличие от разработчика: больше математики и исследований, меньше кода.

Data Engineer.

Чем занимается: готовит инфраструктуру для данных (ETL, пайплайны, хранилища).

Инфраструктура для данных – это все технические и программные средства, которые помогают собирать, хранить, обрабатывать и анализировать данные.
ETL – процесс «достать – обработать – положить».
Пайплайн – любой автоматизированный поток данных, даже без преобразований.

Отличие от разработчика: не разрабатывает модели, но помогает с данными.

AI Researcher.

Чем занимается: придумывает новые алгоритмы.
Отличие от разработчика: чистая наука, далёкая от инженерии.

ML – разработчик (machine learning – машинное обучение).

Чем занимается: программирует, оптимизирует и внедряет модели в продакшен. Соединяет теорию и практику, пишет промышленный код. Умеет делать так, чтобы модели работали быстро, стабильно и в реальных условиях.
Отличие от разработчика: самый что ни на есть разработчик.

Таким образом, если Вы хотите стать разработчиком ИИ, вам нужно в первую очередь начинать именно с ML (машинного обучения). Путь этот не простой, но если иметь ясное представление, как и в какую сторону двигаться, то всё обязательно получится.

Чтобы обучение было не пустой тратой времени, а чётким, структурированным образовательным процессом, нужен план. Во многом сложность и продолжительность обучения определяют ваши базовые навыки, но мы рассмотрим вариант, когда никаких навыков у Вас нет совсем и сроки, которые понадобятся чтобы их освоить.

Пошаговый план обучения на ML-разработчика с нуля.

Шаг № 1: Базовые навыки (1-3 месяца).

Освой программирование (Python).

Что учить:

Основы синтаксиса, ООП (объектно-ориентированное программирование), работа с файлами.
Библиотеки: NumPy, Pandas, Matplotlib/Seaborn.
Ресурсы: курс «Автоматизация тестирования + Программирование на Python с нуля», курс «Python для анализа данных — основы Python».

Изучи математику, необходимую для ML.

Что учить:

Линейная алгебра (матрицы, векторы).
Теория вероятностей и статистика (распределения, средние значения, дисперсия, А/В- тесты).
Математический анализ (производные, градиенты – нужно для нейросетей)
Ресурсы: курс на ютубе «математика для машинного обучения»

Шаг № 2: Основы ML и Data Science (3-6 месяцев).

Изучи основы машинного обучения.

Типы задач.

Что учить:

Классификация.
Регрессия.
Кластеризация.

Алгоритмы.

Что учить:

Линейная регрессия.
Логистическая регрессия.
Деревья решений.
SVM (метод опорных векторов).
Метод k – ближайших соседей.
Метрики качества (точность, F1-score, MSE).

Ресурсы: курс «Аналитик данных».

Разберись как работают данные.

Что учить:

Загрузка данных (CSV, Excel, SQL).
Очистка данных (пропуски, дубликаты).
Визуализация (графики, гистограммы).

Ресурсы: курс «Базы данных для разработчиков».

Практикуйся на реальных данных.

Где брать данные:

Kaggle (датасеты и соревнования)

Kaggle — система организации конкурсов по исследованию данных, а также социальная сеть специалистов по обработке данных и машинному обучению. Основана в апреле 2010 года, с марта 2017 года принадлежит корпорации Google.

Некоторые возможности платформы:

Соревнования по машинному обучению. Организаторами чаще всего выступают компании. Пользователи участвуют в состязаниях, победители получают «медали», внутренние достижения Kaggle и призы от организатора.
Публикация наборов данных. Это могут быть данные о заработной плате экспертов из разных индустрий, рейтинг видов спорта, исследование уровня удовлетворённости студентов университета и т. п.
Коллекция моделей машинного обучения. Включает популярные диффузионные модели и большие языковые модели LLM.
Онлайн-среда для программирования. Участники размещают здесь свои идеи и варианты решения задач. Специалисты могут делиться решениями с сообществом и оценивать работы других участников.
Форумы и блоги. Здесь пользователи могут обмениваться знаниями, задавать вопросы и делиться опытом.
Обучающие материалы. Серия бесплатных обучающих материалов по изучению данных, основ программирования, SQL, глубокого обучения и пр.

Что делать:

Классифицируй ирисы

««Классификация ирисов» — классическая задача для машинного обучения (ML).

Суть задачи: есть набор данных, в котором представлены 150 записей о цветках трёх видов ириса. Каждая запись содержит 4 характерных параметра (длина и ширина лепестка и чашелистика) и «результат» — один из трёх видов ириса.

Цель: построить модель ML, которая сможет обучиться на основе характеристик ирисов, уже классифицированных по сортам, и затем предскажет сорт для нового цветка ириса.

Это задача многоклассовой классификации, так как имеется три класса (три вида ириса). Также она относится к классу «обучение на размеченных данных» (или «обучение с учителем») — потому что для каждой записи есть результат (определённый вид ириса — setosa, versicolor или virginica).

Для решения задачи можно использовать, например, метод K ближайших соседей. Он работает по принципу «большинство голосов»: для классификации нового объекта алгоритм находит K объектов в обучающем наборе данных, которые находятся ближе всего к новому объекту, а затем новый объект классифицируется в тот класс, который является наиболее распространённым среди этих K соседей.»

Шаг № 3: продвинутый ML и нейросети (6-12 месяцев).

Изучи библиотеки для ML

Что учить:

Scikit – Learn (готовые модели ML)

Некоторые возможности Scikit-learn:
Многофункциональность. Библиотека связана со многими технологиями, которые используют в сфере машинного обучения.
Большое количество алгоритмов. В Scikit-learn входит набор методов и алгоритмов, которые нужны для прогнозирования, кластеризации, распознавания и т. д.
Удобство использования. Связь с другими библиотеками, понятные названия функций и простой синтаксис делают работу удобной и простой.
Бесплатный доступ. Scikit-learn бесплатная и имеет открытый исходный код.
Кросс-платформенность. Библиотека поддерживается операционными системами Linux, Windows и macOS.
Популярность. Scikit-learn используют в ряде крупных проектов: международные сервисы Spotify и Booking, мобильный оператор «Билайн», Газпромбанк, платформа поиска вакансий HeadHunter и т. д.

TensorFlow / PyTorch (нейросети)

TensorFlow и PyTorch — это два популярных фреймворка для машинного обучения и Data Science. Оба инструмента широко используются в академических и промышленных проектах. TensorFlow разработан Google, а PyTorch — Facebook.

Разберись в нейросетях.

Что учить:

Как работают нейроны и слои.
Полносвязные сети (Dense).
Сверточные сети (CNN) для изображений.
Рекуррентные сети (RNN/LSTM) для текста.

Практика:

Обучи нейросеть распознавать цифры (MNIST).
Сделай простой чат-бот.

Углубляйся в специализацию.

Выбери направление, которое больше всего интересует и углубляйся в него

Прикладные области ИИ
Обработка естественного языка (Natural Language Processing, NLP)
Работа с текстом и речью.
Задачи: машинный перевод (Google Translate), генерация текста (ChatGPT).
Компьютерное зрение (Computer Vision, CV)
Анализ изображений и видео.
Задачи: распознавание лиц (Face ID), автономные дроны, медицинская диагностика по снимкам.
Робототехника и автономные системы
ИИ для управления физическими устройствами.
Примеры: промышленные роботы на заводах, беспилотные такси (Tesla).
Генеративный ИИ (Generative AI)
Создание нового контента: текст, музыка, изображения, видео.
Примеры: DALL – E (генерация картинок), Midjourney, Stable Diffusion, голосовые клоны (ElevenLabs).
Рекомендательные системы
Персонализация выдачи (фильмы, товары, музыка).
Примеры: Spotify, Amazon

Шаг № 4: реальные проекты и трудоустройство.

Собери портфолио (3-5 проектов).

Примеры:

Детекция спама в письмах.
Предсказание курса акций.
Распознавание лиц.

Участвуй в соревнованиях (Kaggle, Хакатоны)

Хакатон (от англ. Hackathon) — командный формат соревнования, где участники решают поставленную перед ними задачу в определённый срок. Качество и скорость выполнения задания — обязательные составляющие конкурса IT-специалистов.

Основная цель хакатонов — разработка уникального программного продукта или прототипа за ограниченное время (обычно от 24 до 72 часов).

Некоторые виды хакатонов:

Корпоративные. Крупные компании организуют их для поиска свежих идей и кадров.
Социальные. Направлены на решение общественных проблем — например, в сферах экологии, здравоохранения, образования.
Студенческие. Ориентированы на студентов и начинающих специалистов.
Онлайн-хакатоны. Можно участвовать в соревновании удалённо, без привязки к городу.

Ищи стажировку/работу.

Где искать:

HH.ru, Kaggle Jobs, Linkedin
Стартапы (в стартапы часто берут джуниоров).

Итоговый чек-лист (беглый обзор)

Математика (линал, статистика).
Python + библиотеки (Pandas, NumPy).
Основы ML (алгоритмы метрики).
Практика на Kaggle.
Нейросети (PyTorch/TensorFlow).
Портфолио проектов.

Вот собственно и всё что нужно 😉 . Делов-то, потратить 1-2 года своей жизни. Да, работы предстоит проделать немало, работа непростая, но именно поэтому разработчики ИИ — это элита в мире IT.

Главная причина почему не каждому под силу овладеть этой профессией не в том, что тут нужны какие-то умственные сверх способности, а в том, что далеко не каждый готов на такие жертвы. Это не экспресс курс по успешному успеху, это настоящий умственный труд.

В век лайфхаков и разного рода инсайдов, люди просто не готовы к тому, что придётся выкладываться на 200% для достижения цели. На поверку оказывается, что и цель-то была просто очередной хотелкой меркантильного инфантила. Овладеть ML-разработкой можно только в том случае, если это будет взвешенным, обдуманным решением. Всё остальное дело техники и ваших морально-волевых качеств.

Как учиться без стресса и с удовольствием.

Не надо пугаться большого объёма информации. Если грамотно выстроить процесс обучения, то учиться будет не просто интересно, но даже по кайфу. Для этого нужно просто следовать следующим правилам:

Не пытайся выучить всё сразу. Двигайся поэтапно, как в плане. Не надо перепрыгивать. Всё уже отточено на твоих предшественниках и работает как часы. Доверься плану. Он продуман и опробован на сотнях чайников (самые прилежные из которых уже работают в индустрии).

Пример:

Сначала Python, потом Pandas, потом линейная регрессия, потом нейросети.
Если чувствуешь, что где-то пробел – вернись на шаг назад.

20% теории – 80% практики. Чтение книг и лекций – это похвально, но ML учится только на практике.

Как применять:

Прочитал про линейную регрессию – напиши её с нуля на Python.
Узнал про Pandas – разбери реальный датасет (например, прогноз погоды).

Датасет в ML – набор данных для обучения или тестирования модели. Бывает: обучающий (для тренировки модели) и тестовый (для проверки точности). Без датасета ML-модель учиться не может.

Площадки для практики:

Google Colab (чтобы не мучиться с установкой библиотек).
Kaggle (бесплатные датасеты + соревнования).

Делай перерывы и не учись «на износ».

Мозг усваивает информацию во время отдыха.

Как не перегореть:

Учись по 1-2 часа в день, но регулярно ( это лучше чем по 5 – 10 часов на выходных и выгорание).
Перерывы после каждой темы. Дай знаниям «устаканиться» в голове.
Если чувствуешь, что начинаешь тупить (не лезет) — отдохни день-два.

Создавай проекты, а не просто повторяй туториалы.

Главная проблема новичков: постоянное обучение без перехода к реальной практике. Они учатся, но не начинают делать, проходят курсы, но не могут сделать свой проект.

Как исправить:

Прошёл урок – придумай мини-проект на эту тему. Например, научился работать с Pandas – проанализируй данные в ВК (через API); прошёл линейную регрессию – предскажи цены на квартиры.
Загружай код на GitHub – это твоё портфолио.

GitHub — это платформа для разработчиков, где можно хранить, управлять и совместно работать над кодом.

Она основана на системе Git, которая помогает отслеживать изменения в проекте. GitHub позволяет:
— Сохранять код в *репозиториях* (как папки с проектами).
— Работать в команде, предлагать правки (*pull requests*).
— Публиковать открытые проекты или держать их приватными.

Это как «Google Документы», но для программирования.

Несколько идей для ваших первых проектов:

Анализ популярности музыки (Spotify API).
Предсказание цены квартир (Kaggle).
Бот, который определяет эмоции текста.

Найди комьюнити и ментора (сообщество по интересам и наставник).

Обучаться самостоятельно – не значит отрешится от всего мира. Постигать всё в одну каску – путь в никуда, такая робинзонада может привести в лучшем случае — к ошибкам и выгоранию, в худшем – к бесполезной трате времени и топтанию на месте.

Где найти поддержку:

Чат Kuggle (там сидят как новички, так и прошаренные типы).
Telegramm – чаты по ML (например, @ml_rus)/
Ментор (можно найти в Linkedin).

Несколько способов найти ментора на Linkedin:
Участвовать в виртуальных мероприятиях. Они помогают расширить сеть и найти тех, кто готов помочь в профессиональном развитии.
Присоединяться к группам менторства. Найти такие группы можно с помощью хэштегов, например, #OfferHelp, #Careeradvice или #Mentorship, или с помощью ключевых слов, таких как «сообщество» или «совет».
Создавать ценный контент. Перед обращением к потенциальным менторам можно делиться полезными статьями, личными мыслями или проектами, которые могут быть интересны другим пользователям.
Использовать инструменты автоматизации. Они могут упростить поиск ментора, автоматизируя некоторые аспекты этого процесса.
Чтобы найти подходящего ментора, важно чётко определить цели, создать подробный план развития и быть готовым к регулярной обратной связи.

Польза комьюнити и ментора:

Задаёшь вопросы, когда застрял и не можешь найти решение самостоятельно.
Видишь, как другие решают задачи.
Мотивация.

Резюмируем: как учиться без стресса и с удовольствием.

Разбивай обучение на этапы (продвигайся последовательно, не перепрыгивай этапы).
Больше практики, меньше теории (80/20).
Учись по чуть-чуть, но регулярно.
Создавай свои проекты, а не просто повторяй то что есть в уроках.
Общайся с единомышленниками.

Важное замечание: никогда не сравнивай себя с другими (у каждого свои условия, возможности и способности), двигайся в своём темпе и получишь удовольствие от процесса.

Как стать разработчиком искусственного интеллекта? Два пути.

Чтобы стать разработчиком ИИ у вас есть только два пути:

Бесплатно, но самостоятельно.
Платно, но с хорошей поддержкой и некоторыми гарантиями, иногда даже гарантией последующего трудоустройства.

Какой из этих путей выбрать – решать только вам, но есть некоторые рекомендации, которые помогут принять максимально взвешенное решение. Дело в том, что всё не так очевидно, как может показаться на первый взгляд.

Во-первых, если вам кажется, что самостоятельно изучить такой объём материала вам будет не под силу, то это не так. У вас есть пошаговый план, следуя которому вы увидите, что всё не так сложно и запутано, как кажется. У вас есть масса учебного материала, в котором многие моменты уже максимально разжёваны и адаптированы под новичков (где брать эти материалы расскажу ниже). И у вас есть интернет, в котором всегда можно найти единомышленников, таких же как Вы, дерзнувших покорить ML самостоятельно (где их искать написано в вашем пошаговом плане).

Во-вторых, что касается финансовой стороны вопроса. Платные курсы относительно дорогие, НО, многие школы сейчас предоставляют хорошую рассрочку, поэтому если у вас нет кругленькой суммы прямо сейчас, то вы всё равно можете позволить себе обучение, потому что ежемесячный платёж за обучение не превышает 5000 рублей, а это сумма уже вполне посильная для многих (например, если вы курите, то скорее всего только на это бесполезное дело тратите около того).

Главный необходимый ресурс бесплатного самостоятельного обучения – время (его понадобится больше, чем при платном обучении с коллективом наставников).

Главный необходимый ресурс платного обучения – деньги.

Есть некоторая статистика:

У студентов, оплативших обучение, завершаемость курсов в 2-3 раза выше, чем у бесплатных слушателей.
Но это не гарантирует, что как специалисты они сильнее «бесплатников».
Выпускники платных ML-буткемпов в 60-80% случаев находят работу в течении 6 месяцев.
Но успех зависит от исходного бэкграунда и усилий студента.
Многие сильные ML-инженеры учились бесплатно, но им пришлось тратить больше времени на поиск материалов.

Выбор за вами. Как видите, универсальных решений не бывает, но вы всегда сможете совместить самостоятельное обучение с платными занятиями.

Если Вы выбираете первый (бесплатный) вариант, то вам просто необходимо подписаться на нашу бесплатную библиотеку, в которой кроме литературы (две замечательные книги для общего представления: «Python и машинное обучение» и «Грокаем Машинное обучение»), вы получите ссылку на наш ТГ-канал, в котором доступны (бесплатно) курсы по Python, и аналитике данных (все ресурсы, которые отмечены в пошаговом плане). Также полезным будет записаться на бесплатное занятие от популярной онлайн-школы «Основы Python».

Если ваш вариант – 2, то лучшим выбором для вас станет курс «Профессия разработчик искусственного интеллекта» от Geek Brains, с рассрочкой на 36 месяцев и платежом 4767 р/месяц. Этот курс сделает из вас ml-разработчика под ключ, от полного нуля до трудоустройства.

Всё в ваших руках. Подписывайтесь на наши ресурсы, читайте статьи на сайте и добивайтесь своих целей. С нами это легко!