Bu özellikle iyi bir yaklaşım değil ve üst düzey bir teknik kolej eğitiminin neler sunması gerektiğine dair temel bir yanlış anlamanın göstergesi. Harvard veya Stanford lisans öğrencisi olarak modern yapay zekayı anlamaya hazırlanmak, "hızlı mühendislik", titreşim kodlaması veya Slop Etki Alanına Özel Sarmalayıcı Aracısı #1000'i oluşturmakla ilgili değildir ve bunların tümü saatler olmasa da birkaç gün içinde alınabilir. Aksine, 18-22 yaş arası akıllı bir çocuğun yapay zekayı anlamasının en iyi yolu, lisans ve yüksek lisans düzeyinde olasılık, doğrusal cebir ve klasik makine öğrenimi için çok sağlam bir sezgi geliştirmektir. Q-öğrenme gibi temel RL konularının nasıl çalıştığını gerçekten biliyorsanız, yolun %95'ini tamamlamışsınız demektir ve bunu Harvard veya Stanford'dan bile öğrenemiyorsanız, bu muhtemelen sizin tarafınızdan bir beceri sorunudur. @boazbaraktcs'in 2021'deki mükemmel makine öğrenimi teorisi seminerinde, tüm dönem boyunca kümülatif olarak 200 satırdan fazla kod yazdığımı sanmıyorum, ancak muazzam miktarda kod öğrendim ve modern yapay zekaya olan ilgimi ateşlediği için bu derse itibar ettim. Bir yıl önce size transformatörün ne olduğunu tutarlı bir şekilde söyleyemezdim, ama önemli değil, çünkü üniversitede uygun nicel temeller geliştirdiğinizde bunu birkaç hafta içinde anlayabilirsiniz. Bunların hiçbiri gerçekten o kadar karmaşık değil, insanlar öyleymiş gibi davranmayı seviyor.