MehtA+’s Machine Learning Bootcamp е 6-седмичен виртуален летен изследователски тренировъчен лагер, преподаван от инженери на Масачузетския технологичен институт и Станфорд за преминаване от първокурсници в гимназията към първокурсници в колеж.

В повечето гимназии учениците учат различни интересни материали: теории, поставени от европейски философи като tabula rasa на Джон Лок,теореми за смятане като правилото на L'Hôpital, realismo mágicoв Cien años de soledad на Габриел Гарсия Маркес и други произведения на испанската литература, законът на Фарадей за индукцията в електромагнетизма и темата за bildungsroman, присъстваща в „Да убиеш присмехулник“.

За съжаление, тъй като учителите са принудени да бързат да покрият материал, който ще се появи на AP изпитите и ще отговаря на държавните изисквания, гимназистите често губят връзките, които съществуват между различните предмети и причините за изучаването на материала на първо място. Много пъти това изтощително пътуване често кара учениците да се чувстват изтощени и апатични към това, което учат. Тъй като студентите продължават да посещават университет, по-често те ще посещават часове, преподавани от професори, които са принудени да се съсредоточат върху своите изследвания, а не върху преподаването. Тъй като тези професори обясняват дори най-простите концепции по сложен начин, студентите се борят и работят извънредно, за да разберат материала, угасвайки искрата си на учене, може би завинаги.

Не е задължително обаче да е така! С изключение на всякакви системни промени, които може би трябва да се случат във висшето образование, в MehtA+, ние силно смятаме, че изучаването на концепции на „университетско ниво“ и завършването на интердисциплинарни изследвания на ниво гимназия в „MehtA+ Machine Learning Bootcamp“ е отличен начин да разберем защо учим това, което учим в гимназията, да разберем как различните области работят заедно и също така да напреднем!

Защо AI/машинно обучение

Можем ли да използваме компютри, за да симулираме човешкия интелект? Изкуственият интелект (AI)/машинното обучение търси отговор на този въпрос. Пресечната точка на биологията, компютърните науки, смятането, статистиката, психологията, философията и лингвистиката, машинното обучение се използва в много аспекти на живота ни – от филтри за спам до чатботове и прогнозиране на времето до откриване на измами, машинното обучение се използва за автоматизиране на много светски задачи.

Въпреки че често сме бенефициенти на доброто, което AI може да предложи, AI често се представя като злодей в медиите - като нещо, което има ум като човек и е способно на много задачи. За щастие или за съжаление, все още не сме съвсем там. Докато медиите показват, че ИИ има изкуствен общ интелект, досега имаме само тесен ИИ, при който ИИ може да изпълни много добре само една задача. Това не означава, че AI все още не може да бъде опасен. Все още може да бъде, поради несъзнателните пристрастия на хората, които са събрали данни за обучение и са обучили AI модела.

Ето защо изучаването на AI/машинно обучение е страхотна възможност да научите и приложите различни предметни материали наведнъж. Познанията в областта на науките и хуманитарните науки ще помогнат на AI инженерите да разберат къде могат да бъдат приложени AI алгоритми. Тези инженери трябва да имат солидна математическабаза (алгебра, геометрия, тригонометрия, статистика, смятане, линейна алгебра и т.н.) и ясно разбиране на AI алгоритмите — тяхното използване и техните ограничения. За да изпълнят алгоритъма, инженерите трябва да знаят принципите на компютърните науки и как да програмират и обучават своя модел. Правилното събиране на данни и разбирането на последиците от получения модел изисква познаване на философия, етика и история.

Нашата педагогика

Ако AI наистина изисква обширни познания в много области, често е трудно за хората да разберат как учениците в гимназията са подготвени да научат предмет, който учат студентите на университетско ниво.

Е, изучаването на AI не е толкова различно от яденето на Ferrero Rocher - да, прочетохте това правилно! В случай, че не сте яли, Ferrero Rocher е шоколадова топка, съставена от няколко слоя - колкото повече слоеве обелвате, толкова по-добре става. Само изяждането на първия слой също е вкусно изживяване. По същия начин, разбирането на различните типове модели, използвани за обработка на естествен език, компютърно зрение, анализ на чувствата, разпознаване на реч и т.н. само на много високо ниво, е възнаграждаващо изживяване. Когато човек навлезе по-дълбоко в света на машинното обучение, той ще може допълнително да оцени красотата на тези модели за машинно обучение.

Първият слой на нашия Ferrero Rocher обикновено е геометрично представяне на модела за машинно обучение. Откриваме, че това е най-лесният начин за учениците да разберат употребите, силните и слабите страни на модела, ако могат да го визуализират. Следващият слой от нашия шоколад обикновено е програмирането, където учениците се учат как да кодират своя модел и какви библиотеки на Python трябва да използват, за да могат да прилагат модела в контекст на реалния свят. Допълнителните слоеве на шоколада са математическата основа на моделите, което може да включва задълбочено разбиране на статистика, тригонометрия, смятане от по-високо ниво и линейна алгебра.

Надяваме се, че учениците придобиват майсторство в първите два слоя. Докато в лагера се предоставят кратки обяснения на съответните математически предмети, ние очакваме математически напреднали студенти да отделят време, за да разберат математическите доказателства, обсъждани в клас. Насърчаваме другите ученици да се опитат да усвоят математическите концепции, така че когато действително научат тези концепции в училище задълбочено, те вече да знаят приложението на тези концепции.

Това, което ни отличава (освен нашите много интересни аналогии :)) е времето, което инвестираме във всеки ученик. Ние се ангажираме винаги да имаме съотношение 8:1 инструктор към ученик или по-добро. Нашият преподавателски състав поддържа планирано работно време всеки ден, както и работно време при поискване - ако ученикът се нуждае от индивидуално внимание, ние ги приветстваме да организират индивидуална среща с един от нашите инструктори. Тъй като нашият преподавателски екип е разположен по целия свят, винаги има някой, готов да отговори на въпросите на учениците по всяко време на деня или нощта в Slack. Вярваме, че незабавната обратна връзка е важна за обучението на нашите ученици.

С течение на седмиците откриваме, че учениците стават по-самостоятелни и използват другите ученици като ресурси, давайки и получавайки помощ от тях. Най-добрият начин да научите материала в крайна сметка е да го преподавате!

Структура на лагера

Нашият лагер се събира виртуално за 6 седмици. Има 4 часа лекции на ден през делничните дни. В зависимост от деня, лекциите може да включват разглеждане на нови концепции, преглед на домашните, лекция от гост-лектор, който ще обсъди реални приложения на машинно обучение, шоу на таланти, групови дейности и приятелски състезания, които тестват разбирането на учениците. Домашните се задават почти всеки ден, за да се затвърди това, което учениците учат в клас.

В допълнение към изпълнението на ежедневните задачи за домашна работа, препоръчваме на учениците постоянно да се занимават с материала. За някои студенти това може да включва преглеждане на документи за машинно обучение в свободното им време. За други това може да включва меминг. Имаме специален канал на Slack за AI меми, където учениците често публикуват подходящи мемета към материала, който учат. В крайна сметка ученето трябва да е забавно!

В течение на 6-те седмици студентите ще работят и по окончателен изследователски проект по техен избор, за който трябва да създадат уебсайт, постерна презентация и доклад и да представят на нашата годишна конференция за машинно обучение MehtA+.

Миналата година имахме 40 студенти от САЩ, Канада, Индия, ОАЕ, Южна Корея и Китай. Те изследваха всичко - от имитация на стила на игра на невелики майстори на шах до разпознаване на почерк на писания на Джордж Вашингтон, превод на латински до създаване на музика, ранно откриване на Алцхаймер до откриване на „фалшиви новини“. Те публикуваха своите изследвания онлайн, за да допринесат за движението за отворен код.

Един професор от Масачузетския технологичен институт, който присъства на конференцията MehtA+ миналата година, беше изумен, че „студентите създадоха толкова вълнуващи и иновативни проекти (включващи най-новите постижения в ML!)“

Лагер за машинно обучение по цифрови хуманитарни науки

Предлагаме лагера за машинно обучение всяка година, макар и в различни варианти. През лятото на 2021 г. ще предложим „дигитална хуманитарна версия на bootcamp“, където студентите ще получат възможността да завършат проект за машинно обучение в областта на хуманитарните науки под ръководството на инструктори на MehtA+ и професори по хуманитарни науки от престижни университети по целия свят, като University на Болоня, Университета на Бъфало SUNY, Североизточен, Кениън и много други. Примери за проекти, по които студентите могат да работят, включват изследване на туитове за диалектическа промяна в испанския език и определяне на авторството и датирането на италиански текстове от 19 век. Студентите могат да получат възможност да публикуват своите интердисциплинарни изследвания в академични списания.

Няколко последни думи

Насърчаваме всички новокурсници от гимназията до първокурсниците в колежа да кандидатстват в нашия лагер за машинно обучение. Това е чудесна възможност не само да научите много напреднали материали, но и да срещнете съмишленици от цял ​​свят. Дори след лагера нашите ученици поддържат връзка, често си партнират помежду си, за да работят по проекти за машинно обучение (и други). Под наше ръководство, след лагера, много от нашите студенти доброволно изнасят лекции по машинно обучение на студенти в слабо обслужвани общности, както и служат като инструктори за стажове по компютърни науки MehtA+ за ученици от средното училище.

Въпреки че сме абсолютно развълнувани, когато нашите ученици придобият ясно разбиране за различните модели на изкуствен интелект, най-голямото ни удоволствие е, когато видим как радостта от ученето се разпалва отново в нашите ученици. Надяваме се, че всички наши ученици ще продължат да учат през целия живот.