Poučujte umetno inteligenco online v slovenščini

K umetni inteligenci ljudje prihajajo z zelo različnih strani. Študentka računalništva želi razumeti, zakaj funkcija izgube njene nevronske mreže po tretji epohi ne pada več. Razvijalec bi rad zgradil aplikacijo na jezikovnem modelu, ne da bi ga obravnaval kot črno škatlo. Zdravnica, pravnik ali vodja marketinga želijo vedeti, kaj ti sistemi v resnici zmorejo in kje se motijo. Zamisli, na katerih vse stoji, je manj, kot bi sklepali po hrupu okoli te teme: podatki, model, način merjenja njegovih napak in postopek, ki te napake zmanjšuje.

Prav zato se je tega težko naučiti brez pomoči. Knjižnice, kot sta scikit-learn in PyTorch, skrijejo linearno algebro, verjetnost in matematično analizo, na katerih vse temelji. Model je mogoče natrenirati v desetih vrsticah Pythona, potem pa človek ne ve, kaj storiti, ko se začne čudno obnašati. Učitelj, ki pri isti uri preide od intuicije k formuli in od formule h kodi, ponudi prav tisto, kar spletni vodiči izpustijo.

Zakaj Clasora išče inštruktorje umetne inteligence, ki poučujejo v slovenščini

Clasora učencem prikazuje učitelje, ki poučujejo v jeziku, v katerem učenec uporablja spletno stran. Kdor bere Clasoro v slovenščini, vidi inštruktorje, ki poučujejo v slovenščini. Če poučujete v slovenščini, vas najdejo prav ti učenci.

Pri umetni inteligenci je jezik pomemben na poseben način. Skoraj vse okoli tega področja je v angleščini: dokumentacija, znanstveni članki, sporočila o napakah, imena funkcij. Pri pouku besede, kot so „overfitting“, „embedding“ in „prompt“, padajo brez prevoda. Kdor se uči v slovenščini, potrebuje nekoga, ki mu pojme jasno razloži v njegovem jeziku in jih hkrati poveže z angleškimi izrazi, ki jih bo srečal v kodi. Da „bias“ enkrat pomeni parameter nevrona, drugič sistematično napako v statistiki in tretjič pristranskost v odločitvah modela, je veliko laže razumeti, ko vam to nekdo razloži v slovenščini.

Clasora inštruktorjev ne zaposluje in to ni oglas za zaposlitev. Delate samostojno: cene in termine določite sami in poučujete toliko, kolikor želite. To je lahko dodaten zaslužek nekaj večerov na teden, lahko pa poučujete toliko, da vam to nadomesti službo.

Kako poteka poučevanje umetne inteligence online na Clasori

Delo poteka v celoti na daljavo. Vse ure so online, vi pa poučujete od tam, kjer živite.

Učenci termine rezervirajo neposredno v vašem koledarju. Vidijo samo čas, ki ste ga označili kot prost, in to v svojem časovnem pasu, zato nikomur ni treba ničesar preračunavati. Vi odločate, koliko vnaprej je treba rezervirati in kako daleč naprej je rezervacija mogoča.

Ure potekajo v brskalniku in nikomur ni treba ničesar namestiti. Največ dela opravi deljenje zaslona. Odprete Jupyter notebook, spremenite stopnjo učenja, znova zaženete celico, učenec pa vidi, kako krivulja izgube spremeni obliko. Korak za korakom greste skozi zanko za učenje modela v VS Code ali v aplikaciji za tablo narišete majhno mrežo in verižnemu pravilu sledite nazaj, utež za utežjo. Enako pogosto zaslon deli učenec in skupaj berete sled napake, dokler se ne pokaže tenzor napačne oblike. Klepet med klicem pride prav za izmenjavo vrstice kode ali sporočila o napaki, zameglitev ozadja pa pusti vašo sobo zunaj kadra.

Med urami ima vsak učenec z vami svoj pogovor. Vanj lahko pošlje notebook, v katerem se model noče učiti, ali članek, pri katerem se mu zatika, vi pa odgovorite s komentarji, bolj urejeno različico kode ali nalogo za naslednjič. Sporočila, datoteke in deljene povezave so ob urah, h katerim spadajo, zato tudi čez nekaj tednov hitro najdete notebook, ki sta ga predelala skupaj. Svoje naloge in primere lahko hranite v osebnem prostoru za datoteke, dokumente pa prenesete iz Google Drivea. Če teden načrtujete v Google Koledarju, ga lahko sinhronizirate s svojim koledarjem na Clasori.

Pri čem učenci najpogosteje potrebujejo pomoč

Osnove strojnega učenja: nadzorovano in nenadzorovano učenje, regresija, klasifikacija in gručenje ter kako prepoznati, kaj potrebuje posamezen problem.

Matematika v ozadju: vektorji in matrike, odvodi in verižno pravilo, verjetnost ter zakaj gradientni spust najde pot navzdol.

Nevronske mreže: plasti, aktivacijske funkcije, funkcije izgube, vzvratno razširjanje napake in kaj storiti, ko se učenje ustavi ali uide izpod nadzora.

Arhitekture globokega učenja: konvolucijske mreže za slike, rekurentne mreže za zaporedja in transformerji z mehanizmom pozornosti.

Jezikovni modeli: žetoni in vložitve, napovedovanje naslednje besede, pisanje pozivov, dodatno učenje in iskanje po lastnih dokumentih.

Orodja v Pythonu: NumPy, pandas, scikit-learn, PyTorch ali TensorFlow ter suvereno delo v notebookih.

Delo s podatki: čiščenje, izbira značilk, delitev na učno in testno množico ter odkrivanje uhajanja podatkov, zaradi katerega so rezultati modela videti predobri, da bi bili resnični.

Vrednotenje modelov: točnost, natančnost in priklic, matrika zmede, navzkrižno preverjanje in izbira metrike, ki ustreza dejanskemu problemu.

Klasična umetna inteligenca in spodbujevalno učenje: iskalni algoritmi, kot je A*, minimaks za igre, logika in Q-learning, izračunan na roko.

Projekti: načrtovanje projekta za tečaj ali portfelj, iskanje napak v njem in branje člankov, na katere se opira.

Umetna inteligenca za nestrokovnjake: ljudje iz drugih strok, ki želijo razumeti, kako ta orodja delujejo, kje se motijo in kakšno vlogo imata pristranskost in zasebnost.

Koga iščemo

Področja umetne inteligence, ki jih ponujate, poznate dovolj dobro, da razložite, zakaj metoda deluje in kako se uporablja, ter najdete napako v tuji zanki za učenje modela.

V slovenščini jasno razlagate in znate tehnično zamisel povedati s preprostimi besedami nekomu, ki te notacije še ni videl.

Ločite, kaj današnji modeli zares zmorejo in kaj se o njih govori, in odkrito poveste, kadar so učenčeva pričakovanja nerealna.

Morda že poučujete računalništvo, ste študirali računalništvo, matematiko, statistiko ali sorodno področje, študirate in dobro obvladate strojno učenje ali z njim vsak dan delate kot inženir, podatkovni analitik, raziskovalec ali razvijalec.

Imate računalnik s kamero in mikrofonom ter stabilno internetno povezavo.

Stari ste najmanj 18 let.

Izkušnje s poučevanjem pomagajo, niso pa pogoj.

Kaj dobite

Brez provizije. Clasora od cene, ki jo določite, ne vzame ničesar.

Brezplačna registracija in objava. Ni ne naročnine ne pristojbine za objavo storitve.

Vaše cene. Za vsako dolžino ure določite svojo ceno in lahko ponudite brezplačno prvo uro.

Vaš urnik. Izberete tedenske ure in proste dni, koliko vnaprej je treba rezervirati in kako daleč naprej je rezervacija mogoča.

Lastna javna stran. Vaša storitev ima svojo stran, ki jo najdejo iskalniki in jo vsak obiskovalec vidi v svojem jeziku. Na njej so vaša fotografija, predstavitveni video, kaj poučujete, jeziki, ki jih govorite, in cena za vsako dolžino ure.

Ocene, ki govorijo o poučevanju. Učenci vas ocenijo po znanju, jasnosti in zavzetosti.

Preverjene kvalifikacije. Diplome in druge kvalifikacije lahko dodate v profil, moderator pa jih preveri.

Ure v brskalniku. Video z deljenjem zaslona, zameglitvijo ozadja in klepetom med klicem, ne da bi vi ali učenci karkoli nameščali.

Kako začeti

Ustvarite račun z gumbom na tej strani.

Objavite storitev za umetno inteligenco in navedite, katera področja pokrivate in komu so ure namenjene.

Odprite koledar in označite, kdaj ste prosti.

Vzame vam nekaj minut. Ko postanete inštruktor, sprejmete pogoje uporabe, moderator pa vašo storitev pregleda, preden je objavljena.

Vprašanja, ki jih zastavljajo inštruktorji

Ali potrebujem doktorat ali službo v raziskavah umetne inteligence?

Ne. Področja, ki jih ponujate, morate dobro obvladati in jih znati jasno razložiti. Če imate diplomo ali drugo kvalifikacijo s tega področja, jo dodajte v profil in moderator jo bo preveril.

Ali lahko poučujem ljudi, ki še nikoli niso programirali?

Lahko. V storitvi navedete, kaj poučujete in komu. Ponudite lahko uvod v to, kako deluje umetna inteligenca, brez ene same vrstice kode, Python od začetka s strojnim učenjem kot ciljem ali samo zahtevnejše teme za izkušene razvijalce.

Ali lahko poučujem samo eno področje, na primer računalniški vid?

Lahko. Ponudite lahko celoten predmet ali samo dele, ki jih najbolje poznate: globoko učenje, obdelavo naravnega jezika ali matematiko, na kateri vse to stoji.

Kako poteka plačilo?

Plačila s kartico še niso vključena. Za zdaj se rezervacija potrdi brez kartice, za plačilo pa se z učencem dogovorite neposredno. Clasora od vaše cene ne vzame provizije.