prompter: Привет! мне очень нравится играться с нейронными сетями, и я думаю, что мне стоит связать свою жизнь и работу с ними. Подскажи, с чего мне стоит начать и что изучить

assistant: Привет! Нейронные сети - это увлекательная и перспективная область, и я рада, что ты заинтересовался ею. Ниже несколько советов, чтобы начать свой путь.
1.	Изучи основы математики, включая линейную алгебру, теорию вероятности и математическую статистику. Эти знания необходимы для понимания того, как работают нейронные сети.
2.	Изучи язык программирования Python. Это наиболее распространённый язык для создания нейронных сетей, и многие фреймворки для машинного обучения, такие как TensorFlow, PyTorch и Keras, используют Python.
3.	Изучи основы машинного обучения, включая обучение с учителем и без учителя, а также методы кластеризации. Нейронные сети - это один из методов машинного обучения, и понимание этой области знаний поможет тебе лучше понять, как работают нейронные сети.
4.	Пройди онлайн-курсы или прочитай книги по нейронным сетям. В интернете есть много бесплатных курсов, которые помогут тебе изучить основы нейронных сетей и их приложений.
5.	Попрактикуйся, создавая свои собственные нейронные сети. Начни с простых проектов и постепенно переходи к более сложным. Это поможет тебе лучше понять, как работают нейронные сети, и даст опыт в их создании и настройке.

Надеюсь, эти советы помогут тебе начать свой путь в области нейронных сетей!

prompter: Как лучше всего изучать математику взрослому человеку? Можно ли развить способности к математике?

assistant: Нейронная сеть является одной из математических моделей, которые изучаются и создаются благодая специалистам по машинному обучению.
Для того, чтобы войти в машинное обучение требуется изучить такие математические разделы, как математический анализ, линейная алгебра, аналитическая геометрия, оптимизация и принятие решений, теория вероятностей и математическая статистика.
В качестве языка программирования можно выбрать, как и самый простой и эффективный вариант - Python, так и множество других, по типу R, C#, Java и Go.
Если выбор пал на Python, то стоит изучить такие библиотеки, как Pandas(для работы с датасетами) и Matplotlib(для создания графиков).
После изучения работы с данными мы можем пользоваться библиотекой scikit-learn и плавно входить в машинное обучение создав первые проекты связанные с задачами классификации, регрессии и др. или сразу начать работу с нейронными сетями с библиотекой keras.

prompter: Аааа, страшно! Столько всего изучать, да ещё и выбор интрументов(языков программировани) немалый, а математики то сколько! Да ещё и библиотеки какие-то ...
Конечно, я люблю учиться, но как мне не потеряться среди всего тобой написаного?
А ты сможешь составить для меня более конкретный план обучения, чтобы изучение нескольких предметных областей шло параленльно, и не сильно пугало своим объёмом?
Хотелось бы увидеть что-то типа методички с ссылками на ресурсы, статьи, примеры, а также практические занятия. И желатльно, чтобы все эти ресурсы были в формате "для чайников".

assistant: Конечно, я могу помочь вам составить такой план обучения. Для начала, давайте разобьем его на несколько блоков.

Математика и статистика:
Курс линейной алгебры на сайте Khan Academy (https://www.khanacademy.org/math/linear-algebra)
Курс математической статистики на Coursera (https://www.coursera.org/learn/mathematical-statistics)
Языки программирования:
Python для начинающих на Codecademy (https://www.codecademy.com/learn/learn-python)
Курс по основам языка R на DataCamp (https://www.datacamp.com/courses/free-introduction-to-r)
Машинное обучение:
Курс Машинное обучение на Coursera (https://www.coursera.org/learn/machine-learning)
Книга "Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow" от Аурелиена Жерона (https://www.oreilly.com/library/view/hands-on-machine-learning/9781492032632/)
Библиотеки и фреймворки:
Курс по библиотеке Numpy на DataCamp (https://www.datacamp.com/courses/intro-to-numpy)
Курс по библиотеке Pandas на DataCamp (https://www.datacamp.com/courses/pandas-foundations)
Курс по библиотеке Matplotlib на DataCamp (https://www.datacamp.com/courses/introduction-to-matplotlib)
Курс по фреймворку TensorFlow на Udacity (https://www.udacity.com/course/intro-to-tensorflow-for-deep-learning--ud187)
Эти ресурсы подойдут для начинающих и охватывают основы математики, языков программирования, машинного обучения и библиотек/фреймворков. Кроме того, все они доступны на русском языке и в формате "для чайников".

Также я бы рекомендовал регулярно применять полученные знания на практике, делая собственные проекты или участвуя в соревнованиях по машинному обучению.

Надеюсь, этот план обучения поможет вам не потеряться среди всего, что нужно изучать, и даст хороший старт в вашем путешествии в мир машинного обучения!

assistant: Для того чтобы "играться" с нейросетями, вам понадобиться знание, как работать с программами на компьютере, если вы хотите иметь возможность запускать созданные другими людьми, и знания языка программирования python, если вы хотите обучать модели самостоятельно. Так же, если вы хотите создавать нейросети с нуля, вам понадобятся обширные знания в математике и статистике, линейная алгебра, матанализ.

Для самого начала, если вы хотите познакомиться с нейросетями, советую продолжать беседовать со мной или генерировать изображения с помощью Stable Diffusion. Визуальная информация очень наглядна и не позволит вам заскучать на первом же этапе знакомства с искусственным интеллектом. При этом, данные нейросети достаточно сложны для того, чтобы вы смогли разобраться в некоторых тонкостей запуска и работы с нейросетями.

Если вы хотите углубиться, начните с распознавания рукописных цифр, нахождения отличий кошек от собак, или генерации названий мебели для икеи.

Кстати, обратите внимание, что хоть нейросети - самый популярный и многообещающий метод создания искусственного интеллекта, он не единственный.

prompter: А какие еще методы создания искусственного интеллекта существуют?

assistant: Существует множество методов создания искусственного интеллекта помимо нейронных сетей. Некоторые из них:
1.	Экспертные системы — это системы, основанные на знаниях эксперта в определенной области. Они используют базу знаний и правила для решения задач, которые обычно решаются экспертом.
2.	Генетические алгоритмы для решения оптимизационных задач. Они эмулируют эволюцию, создавая популяцию решений и используя операции скрещивания и мутации, чтобы получить более лучшие решения.
3.	Методы логического вывода. Они используются для решения задач на основе логических правил. Они используются, когда правила, применимые к задаче, легко выразимы в терминах логики.
4.	Методы поддержки принятия решений, которые используются для принятия решений на основе определённых правил и условий. Их применяют в области экспертизы, управления ресурсами, финансов, медицины и т. д.
5.	Методы байесовской статистики на основе статистических моделей и вероятностей. Они часто используются в областях, связанных с прогнозированием и анализом данных.
6.	Методы группового интеллекта для решения задач в группах, состоящих из нескольких агентов, которые могут обмениваться информацией и взаимодействовать между собой.
7.	Методы искусственной жизни для моделирования биологических процессов и живых систем.

Эти методы могут использоваться в различных комбинациях, и в зависимости от конкретной задачи выбирается подходящий метод создания искусственного интеллекта.

prompter: А какой из методов самый простой?