Playbook: як почати вчитися штучного інтелекту

1. Розумієте, що таке AI насправді
- різниця між AI, машинним навчанням тощо
- дивіться серію 3Blue1Brown про нейронні мережі на YouTube
- прочитайте пояснювач простою мовою про те, як працюють LLM
2. Освойтеся з Python
- python — мова AI
- вам потрібно достатньо для маніпулювання даними та запуску моделей
- зосередьтеся на списках, словниках, циклах, функціях та базовій роботі з файлами
- Google Colab дозволяє запускати Python у браузері без налаштування
3. Розумієте, як працюють LLM
- прочитайте про архітектуру transformer на високому рівні
- зосередьтеся на attention, токенах та контекстних вікнах
- розумієте, чому масштаб має значення та як його досягти
4. Оволодійте prompt engineering
- вивчайте chain-of-thought prompting
- вивчайте role prompting
- вивчайте few-shot приклади
- Anthropic's prompt engineering guide — найкращий окремий ресурс
5. Зробіть ваш перший API call
- отримайте API ключ від Anthropic або OpenAI
- зробіть простий виклик на Python
- створіть невеликий інструмент (резюматор, Q&A бот або класифікатор)
6. Дізнайтеся про RAG
- після того, як ви можете викликати API, наступний рівень — надання моделі ваших власних даних
- дізнайтеся, що таке retrieval-augmented generation і чому це важливо
- вам не потрібно будувати повну систему (розуміння концепції достатньо для першого місяця)
7. Запустіть щось невеличке
- створіть один повний міні-проект
- зробіть його корисним та протестуйте
- дайте вашим друзям спробувати
це більш практичний посібник, дії, які ви можете розпочати негайно
вивчення речей з цього списку буде корисним незалежно від того, що ви робите
це, по суті, універсальний посібник, і кожен крок наближає вас до реальних результатів
як тільки у вас будуть ці навички, стане набагато легше зрозуміти, на чому ви насправді хочете зосередитися та побудувати навколо цього