Aceasta nu este o abordare deosebit de bună și indică o neînțelegere fundamentală a ceea ce ar trebui să ofere o educație tehnică de top. Pregătirea pentru a înțelege AI modern ca student la Harvard sau Stanford nu înseamnă să înveți "inginerie promptă", codare vibe sau construirea Slop Domain-Specific Wrapper Agent #1000, toate acestea putând fi ridicate în câteva zile, dacă nu ore. Dimpotrivă, cel mai bun mod pentru un tânăr inteligent de 18-22 de ani de a înțelege AI este să dezvolte o intuiție foarte solidă pentru probabilitatea la nivel de licență și postuniversitare, algebră liniară și ML clasic. Dacă știi cu adevărat cum funcționează subiectele fundamentale de RL, cum ar fi Q-learning, ești la 95% din drum, iar dacă nici măcar nu poți învăța asta de la Harvard sau Stanford, atunci aceasta este probabil o problemă de abilități din partea ta. În excelentul seminar teoretic ML al lui @boazbaraktcs din 2021, nu cred că am scris mai mult de 200 de linii de cod cumulativ în întregul semestru, dar am învățat o cantitate imensă și creditez acea clasă pentru că mi-a stârnit interesul pentru AI modern. Acum un an nu puteam să vă spun în mod coerent ce este un transformator, dar nu contează, pentru că atunci când dezvolti baze cantitative adecvate la facultate îți poți da seama în câteva săptămâni. Nimic din toate astea nu este chiar atât de complicat, oamenilor le place doar să pretindă că este.