Если хочется не просто пользоваться нейросетями, а понимать, как они устроены и почему работают именно так, есть отличная база - университетские курсы Стэнфорда. И они доступны бесплатно.
Это те самые программы, по которым учатся и учились инженеры крупных AI-компаний. Материал не поверхностный: много логики, математики и фундаментального понимания того, как строятся современные AI-системы.
Базовый маршрут, с которого можно начать:
- CS221 - основы искусственного интеллекта
Фундамент: поиск решений, логика, вероятностные модели и базовые алгоритмы AI. - CS229 - машинное обучение с нуля
Классический курс по ML: регрессии, классификация, оптимизация и работа моделей. - CS230 - глубокое обучение и нейросети
Архитектуры нейронных сетей, обучение моделей и практическая работа с deep learning. - CS234 - обучение с подкреплением
Как системы учатся через награду и опыт. Подход, который используется в сложных AI-системах. - CS231N - компьютерное зрение
Как нейросети «видят» изображения: распознавание объектов, CNN и визуальные модели. - CS336 - большие языковые модели
Разбор LLM с самого основания: архитектура трансформеров, обучение и масштабирование.
Если вы работаете с AI-инструментами или строите проекты на нейросетях, такой фундамент сильно меняет восприятие. Начинаешь понимать не только что делать, но и как устроена технология 🤩
