Какие шаги нужно предпринять для начала работы с искусственным интеллектом?

Привет! Отлично, что вы решили изучать область искусственного интеллекта (AI). Для начала работы с AI вам понадобится знание алгоритмов, структур данных, математики (особенно линейной алгебры, математического анализа, статистики и теории вероятностей) и разумеется, умение программировать. Python является одним из наиболее популярных и подходящих языков программирования для AI за счет большого количества библиотек и фреймворков. Вот несколько шагов, которые вы можете предпринять:

1. Углубленное изучение Python:
   - Убедитесь, что вы знаете Python хорошо, так как это основной язык для машинного обучения и искусственного интеллекта. Научитесь работать с основными библиотеками, такими как NumPy, pandas и Matplotlib.

2. Изучение математики и статистики:
   - AI тесно связан с математикой, поэтому важно освежить знания в линейной алгебре, математическом анализе, теории вероятностей и статистике.

3. Ознакомление с основами машинного обучения:
   - Изучите основные алгоритмы машинного обучения, такие как линейная регрессия, логистическая регрессия, k-ближайших соседей (k-NN), машины опорных векторов (SVM), деревья решений, случайные леса и нейронные сети.

4. Освоение библиотек машинного обучения:
   - Научитесь работать с Scikit-learn для машинного обучения и TensorFlow или PyTorch для глубокого обучения.

5. Разработка проектов:
   - Применяйте полученные знания на практике, создавая собственные проекты или работая над задачами с данными с Kaggle или других платформ.

6. Специализированные курсы по AI и машинному обучению:
   - Запишитесь на специализированные курсы. Многие курсы доступны онлайн на платформах, таких как Coursera, edX, Udacity и других.

7. Постоянное обучение и саморазвитие:
   - Мир AI постоянно развивается, поэтому важно следить за последними исследованиями и технологическими трендами, читать соответствующие блоги, статьи и научные работы.

По поводу курсов вот несколько рекомендаций:

- "Machine Learning" от Andrew Ng на Coursera.
- "Deep Learning Specialization" от Andrew Ng на Coursera.
- “Intro to TensorFlow for Deep Learning” от Udacity.
- “AI for Everyone” от Andrew Ng на Coursera - для понимания AI в бизнесе и обществе.
- "Python for Data Science and Machine Learning Bootcamp" на Udemy - для более глубокого погружения в использование Python в AI.
- Fast.ai курсы для практического глубокого обучения (Deep Learning).
- "Data Science MicroMasters" от UC San Diego на edX.

Выбор пути зависит

1. Уверенный английский (качественные материалы и инструменты и т.д все на английском) 
 
 2. Уверенная линейная алгебра, интегральное и дифференциальное (одномерное и многомерное) исчисление. При разработке ты будешь работать с тензорами (тензор первого порядка - вектор, тензор второго порядка матрица) и их операциями и в конечном счете оптимизацией результатов этих операций. 
 
 3. Уверенный навык программирования. Реализации для взаимодействия с API нейронных сетей или классических алгоритмов машинного обучения существуют практически на любых языках, так что python не обязательно. 
 
 4. Книга именно по ML, ты должен разобраться именно в ML техниках, терминах. Получить ответ на вопрос что значит тренировать модель, как ее оценивать, как находить оптимальные параметры, каких ошибок не допускать, стратегии деления датасета и многое многое другое. 
 
 5. Много практики, и доводить все это дело до проекта. Освоить git например, освоить IDE, как следует, и т.д. Специалист растет от проекта к проекту. А не от книги или курса. Книга потенциально дает возможность вырасти, а там уже кто то ей воспользуется, а кто то нет. 
 
 Пункт два Khan Academy Там со своего уроня начинаешь, конечные цели Calculus AB, Calculus BC, Multivariable Calculus. 
 
 Относительно книг лучшее для вхождения из того что я когда то читал это deep learning with python от  François Chollet. Она конечно на python, но это только код. А так она покрывает весь пайплайн создания модели и все написано очень простым языком.