Najlepszy kurs AI dla inżyniera oprogramowania to taki, który wypełnia lukę między obecnymi umiejętnościami a konkretnym działającym artefaktem. Jeśli chcesz praktycznie poznać sieci neuronowe, zacznij od strony dostawcy, która wyraźnie je uwzględnia. Następnie sprawdź wymagania wstępne i projekty na stronie konkretnego kursu. Coursera wymienia sieci neuronowe w swoim szerszym katalogu AI, natomiast Harvard oferuje kurs "Introduction to Neural Networks and Deep Learning with Python" dla "Python-savvy professionals" (Coursera; Harvard). W przypadku uczenia transferowego nie zakładaj, że kurs je obejmuje tylko dlatego, że ma etykietę AI. Wymagaj, aby strona wybranego kursu wymieniała uczenie transferowe i określała, co zbudujesz. Jeśli Twoim celem jest oprogramowanie wspomagane przez AI, a nie trenowanie modeli, lepiej mogą pasować DeepLearning.AI lub Microsoft Learn, ponieważ ich strony koncentrują się na tworzeniu oprogramowania i inżynierii aplikacji AI (DeepLearning.AI; Microsoft Learn).
Opisz artefakt, zanim zaczniesz porównywać kursy. Precyzyjny cel do dostarczenia znacznie ułatwia odrzucenie niejasnych twierdzeń o "najlepszym kursie".
Który kurs AI jest najlepszy dla programistów?
Mój werdykt redakcyjny jest taki, że nie ma uczciwego, uniwersalnego zwycięzcy: DeepLearning.AI najlepiej pasuje tutaj do tworzenia oprogramowania wspomaganego przez AI, Microsoft Learn odpowiada ścieżce inżyniera AI w środowisku Microsoft, a katalogi lepiej sprawdzają się przy szukaniu konkretnego kursu o sieciach neuronowych. To ocena dopasowania oparta na dostarczonych opisach dostawców, a nie twierdzenie, że przetestowaliśmy lub sklasyfikowaliśmy te kursy.
Potraktuj tabelę jako przewodnik wyboru. Kolumna dotycząca artefaktu przedstawia kryteria redakcyjne LearnAIthing. Informacje o dostawcach pochodzą z podanych stron.
Ścieżka nauki | Najlepsze zastosowanie w tym przewodniku | Artefakt do określenia przed zapisem | Co potwierdza strona dostawcy |
|---|---|---|---|
Tworzenie oprogramowania wspomaganego przez AI | Zrecenzowana zmiana w kodzie lub przetestowana aplikacja | Strona określa program jako "Beginner" i "Professional Certificate". Jako wymagania wstępne podaje podstawową wiedzę o tworzeniu oprogramowania oraz znajomość języka Python, JavaScript lub C#. Wymienia także programowanie w parach, testowanie, debugowanie, dokumentację, zarządzanie zależnościami, pracę z bazami danych i wzorce projektowe (DeepLearning.AI). | |
Ścieżka nauki dla inżyniera AI w środowisku Microsoft | Mała aplikacja AI wykorzystująca narzędzia z wybranej ścieżki | Microsoft opisuje inżynierów AI jako osoby, które tworzą i testują modele uczenia maszynowego, a następnie wykorzystują wywołania API lub osadzony kod do wdrażania aplikacji AI. Strona oferuje naukę we własnym tempie i szkolenia z instruktorem oraz odsyła do próbnej oceny certyfikacyjnej (Microsoft Learn). | |
Wyszukiwanie według tematyki AI | Artefakt wskazany przez konkretny kurs | Katalog wymienia algorytmy uczenia maszynowego, przetwarzanie języka naturalnego, widzenie komputerowe i sieci neuronowe. Każda oferta określa własne wymagania wstępne i kwalifikacje (Coursera). | |
Podstawy programowania, danych i matematyki | Działające ćwiczenie lub projekt do portfolio z wybranej ścieżki | Katalog zawiera "Data and Programming Foundations for AI". Warunki dotyczące kwalifikacji i wymagań wstępnych zależą od wybranego kursu lub ścieżki (Codecademy). | |
Ścieżka nauki dla inżynierów oprogramowania | Zmiana w kodzie lub mała aplikacja powiązana ze ścieżką | Skillsoft opisuje przejście od podstawowych pojęć AI i uczenia maszynowego do praktycznych zastosowań. Potwierdź aktualne warunki dostępu, ukończenia i rozpoczęcia nauki na dostępnej stronie (Skillsoft). | |
Sieci neuronowe lub wbudowana AI | Model w Pythonie lub prototyp wbudowanej AI z wybranego kursu | Harvard oferuje kurs "Introduction to Neural Networks and Deep Learning with Python" dla "Python-savvy professionals". Jego katalog obejmuje również materiały TinyML poświęcone uczeniu maszynowemu i systemom wbudowanym. Każda oferta ma odrębne warunki (Harvard). |
Katalog nie jest sylabusem. Z katalogu przejdź na stronę konkretnego kursu, zanim uznasz temat, wymaganie wstępne lub kwalifikację za potwierdzone.
Jak inżynier powinien porównywać kursy dotyczące sieci neuronowych i uczenia transferowego?
Porównaj pracę, którą według opisu wykonasz na każdym kursie, a następnie sprawdź, czy doprowadzi Cię ona do zamierzonego artefaktu. Etykieta dotycząca sieci neuronowych może oznaczać teorię, pracę z modelem lub prototyp wbudowany. Katalog Harvardu odróżnia na przykład kurs sieci neuronowych w Pythonie od ofert TinyML poświęconych systemom wbudowanym (Harvard). Coursera wymienia sieci neuronowe wśród kilku tematów AI, więc sam katalog nie potwierdza wspólnego sylabusa ani wymagań wstępnych (Coursera).
Skorzystaj z tej listy kontrolnej dla strony kursu:
- Nazwij artefakt, który chcesz stworzyć, na przykład odtwarzalny notatnik z modelem lub aplikację korzystającą z modelu.
- Potwierdź, że konkretna strona wymienia sieci neuronowe, uczenie transferowe lub oba te zagadnienia. Nie uznawaj ogólnego zakresu uczenia maszynowego za dowód, że kurs obejmuje uczenie transferowe.
- Przeczytaj podane wymagania wstępne. Kurs tworzenia modeli w Pythonie i program dotyczący rozwoju wspomaganego przez AI mogą wymagać innych umiejętności początkowych.
- Sprawdź obiecane projekty. Preferuj sformułowania, które pozwalają powiązać lekcje z artefaktem nadającym się do przeglądu.
- Zapisz dokładne określenie kwalifikacji użyte przez dostawcę. Dokument ukończenia kursu i ścieżka prowadząca do egzaminu certyfikacyjnego to dwa różne twierdzenia.
W przypadku uczenia transferowego ten zestaw materiałów nie weryfikuje programu żadnego dostawcy. Ta granica ma znaczenie. Wymagaj obecności terminu "uczenie transferowe" na stronie i odrzuć każdą opcję, która zmusza Cię do zgadywania.
Czego inżynier oprogramowania powinien nauczyć się o AI?
Ucz się tylko tych pojęć z zakresu AI i praktyk inżynieryjnych, których wymaga system planowany do zbudowania. Właściwy zakres zależy od zadania.
- W przypadku tworzenia oprogramowania wspomaganego przez AI poznaj przekazywanie kontekstu, przegląd wygenerowanego kodu, testy, debugowanie, dokumentację, zarządzanie zależnościami, pracę z bazami danych i kontrolę nad projektem. DeepLearning.AI wymienia odpowiadające im tematy z zakresu tworzenia oprogramowania na stronie swojego programu (DeepLearning.AI).
- W przypadku inżynierii aplikacji AI dowiedz się, jak dane trafiają do aplikacji, jak wywoływany jest model lub API, jak sprawdza się dane wyjściowe i jak rejestruje się awarie. Microsoft opisuje tworzenie i testowanie modeli, wywołania API, osadzony kod oraz wdrażanie aplikacji AI (Microsoft Learn).
- W przypadku pracy z modelami sieci neuronowych poznaj matematykę, dane, trening i ocenę wymagane przez wybrany problem. Katalog Coursery potwierdza dostępność tematów dotyczących sieci neuronowych i algorytmów uczenia maszynowego, ale zakres pracy musi określać strona konkretnego kursu (Coursera).
- W przypadku wbudowanej AI wybierz materiały, które obejmują pracę na docelowym sprzęcie. Katalog Harvardu opisuje oferty TinyML dotyczące uczenia maszynowego i systemów wbudowanych (Harvard).
Tytuł kursu jest tylko etykietą. Przydatne pytanie brzmi, czy opisana praca wypełnia lukę w umiejętnościach, która blokuje powstanie Twojego artefaktu.
Jak inżynier oprogramowania może dobrze wykorzystywać AI po ukończeniu kursu?
Przekształć każdy kurs w jedno zrecenzowane zadanie w swoim zwykłym środowisku inżynieryjnym. Ukończenie lekcji pokazuje, że udało Ci się przejść przez cały materiał. Nie dowodzi, że powstały kod, model lub proces działa w Twoim zespole.
Przed zapisem przygotuj kryterium akceptacji. Przykłady z naszych kryteriów redakcyjnych:
- Zmiana w kodzie wspomagana przez AI ma testy, przegląd innego programisty i krótką notatkę o odrzuconych wynikach.
- Aplikacja AI działa w docelowym środowisku, sprawdza dane wyjściowe modelu i rejestruje awarie.
- Notatnik z modelem określa dane, metodę oceny, wynik i błędy.
- Prototyp wbudowany działa na docelowym urządzeniu i ma powtarzalny sposób kontroli.
To sugerowane artefakty, a nie obietnice dostawców. Przekładają wybór kursu na dowody, które może sprawdzić inny inżynier.
Kwalifikacja może opisywać ukończenie lub ocenę. Twoje repozytorium, przegląd i notatki operacyjne muszą pokazać, czy wiedza została przeniesiona do pracy.
Który kurs AI jest najlepszy do testowania oprogramowania?
Wybierz kurs, który wyraźnie łączy tworzenie oprogramowania wspomaganego przez AI z testowaniem i debugowaniem, a następnie uznaj przetestowaną zmianę za wymagany rezultat. Spośród stron w tym zestawie DeepLearning.AI wymienia testowanie i debugowanie bezpośrednio w programie Generative AI for Software Development (DeepLearning.AI). Dzięki temu najlepiej odpowiada temu pytaniu na podstawie dostępnej dokumentacji, ale nie jest uniwersalnym zwycięzcą.
Zastosuj wąską listę kryteriów akceptacji dla powstałej pracy:
- Inżynier wskazuje testowane zachowanie.
- Zmiana zawiera testy nadające się do przeglądu.
- Inżynier zapisuje, które wygenerowane sugestie zostały odrzucone.
- Inna osoba może odtworzyć wynik testu.
- Praca opisuje znane przypadki awarii.
Nie zakładaj istnienia programu poświęconego testowaniu na podstawie szerokiego katalogu AI. Przed zapisem sprawdź stronę konkretnego kursu.
Jak zespół powinien oceniać, czy wiedza z kursu AI została przeniesiona do rzeczywistej pracy?
Oceń artefakt, nie tylko ekran ukończenia. Kryteria LearnAIthing sprawdzają, czy osoba z zespołu może uruchomić artefakt, ocenić go, utrzymać i podjąć decyzję o jego przyszłości.
Pytanie podczas przeglądu | Dowody do sprawdzenia |
|---|---|
Czy to działa? | Osoba dokonująca przeglądu może uruchomić artefakt w jego docelowym środowisku. |
Czy odpowiada określonej potrzebie? | Zadanie wskazuje użytkownika, dane wejściowe, dane wyjściowe i test akceptacyjny. |
Czy dane wyjściowe AI są sprawdzane? | Testy lub zasady przeglądu obejmują oczekiwane dane wyjściowe i znane przypadki awarii. |
Czy inny inżynier może to obsługiwać? | Dostępne są instrukcje konfiguracji, informacje o odpowiedzialności i postępowaniu w przypadku awarii. |
Czy zespół może to zmieniać? | Właściciel ma dostęp do kodu, promptów, konfiguracji, reguł dotyczących danych i zależności. |
Czy istnieją dowody użycia? | Logi, notatki z przeglądu lub powiązane zadanie pokazują użycie w zamierzonym celu. |
Te kryteria nie zmieniają każdego ćwiczenia kursowego w oprogramowanie produkcyjne. Ujawniają pozostałą lukę. Jeśli jest nią wiedza, może pomóc kolejny ukierunkowany kurs. Jeśli problem dotyczy odpowiedzialności i obsługi, zespół potrzebuje przeglądu rozwiązania i przekazania pracy, a nie kolejnego szerokiego katalogu.
Często zadawane pytania
Czy inżynierowie oprogramowania muszą znać uczenie maszynowe przed rozpoczęciem korzystania z generatywnej AI?
Nie na każdej ścieżce nauki. DeepLearning.AI określa swój program Generative AI for Software Development jako "Beginner", a jednocześnie jako wymagania wstępne podaje podstawową wiedzę o tworzeniu oprogramowania oraz znajomość języka Python, JavaScript lub C# (DeepLearning.AI). Kurs dotyczący budowania modeli może wskazywać inne podstawy. Przeczytaj stronę wybranego kursu.
Czy certyfikat zawodowy jest tym samym co certyfikacja?
Nie traktuj tych terminów zamiennie. DeepLearning.AI nazywa swój program "Professional Certificate" i informuje, że uczestnicy mogą zdobyć "Skill Certificate" w planie PRO (DeepLearning.AI). Microsoft kieruje uczestników do próbnej oceny certyfikacyjnej i ścieżki egzaminacyjnej (Microsoft Learn). Jeśli kwalifikacja ma znaczenie, używaj dokładnych określeń dostawcy.
Kiedy kolejny kurs AI jest złym wyborem?
Kolejny kurs jest złym wyborem, gdy brakuje przeniesienia wiedzy, a nie instrukcji. Jeśli zespół zna już pojęcia, ale nie ma działającego artefaktu, właściciela, testów lub notatek operacyjnych, najpierw określ brakujące dowody. Następnie wybierz wsparcie obejmujące tworzenie i przegląd.
Poznaj ścieżkę Deployed Business Operator
Written by Tileo, an operator who learns AI by running businesses with it.