هذا ليس نظرة جيدة بشكل خاص ويدل على سوء فهم أساسي لما يفترض أن يقدمه التعليم الجامعي التقني من الدرجة الأولى. لا يتعلق التحضير لفهم الذكاء الاصطناعي الحديث كطالب جامعي في جامعة هارفارد أو ستانفورد بتعلم "الهندسة السريعة" أو الترميز الحيوي أو بناء عامل غلاف خاص بالمجال المنحدر # 1000 ، وكلها يمكن التقاطها في غضون أيام قليلة إن لم يكن ساعات. على العكس من ذلك ، فإن أفضل طريقة لشخص ذكي يتراوح عمره بين 18 و 22 عاما لفهم الذكاء الاصطناعي هي تطوير حدس قوي للغاية لاحتمالات المستوى الجامعي والدراسات العليا ، والجبر الخطي ، والتعلم الآلي الكلاسيكي. إذا كنت تعرف بالفعل كيف تعمل موضوعات RL التأسيسية مثل Q-learning ، فأنت 95٪ من الطريق إلى هناك ، وإذا لم تتمكن حتى من تعلم ذلك من جامعة هارفارد أو ستانفورد ، فمن المحتمل أن تكون هذه مشكلة مهارة من جانبك. في ندوة نظرية التعلم الآلي الممتازة في @boazbaraktcs في عام 2021 ، لا أعتقد أنني كتبت أكثر من 200 سطر من التعليمات البرمجية بشكل تراكمي في الفصل الدراسي بأكمله ، ومع ذلك تعلمت قدرا هائلا وفضل ذلك الفصل لإثارة اهتمامي ب الذكاء الاصطناعي الحديثة. قبل عام لم أستطع إخبارك بشكل متماسك ما هو المحول ، لكن هذا لا يهم ، لأنه عندما تقوم بتطوير أسس كمية مناسبة في الكلية ، يمكنك معرفة ذلك في غضون أسبوعين. لا شيء من هذه الأشياء معقد حقا ، يحب الناس التظاهر بذلك.