自定进度的在线学习可能是一种拖累。尤其是当主题像人工智能一样庞大复杂的时候。很容易陷入教程地狱——看教程，但从来不自己动手做点什么。
我们名为三角洲学院的初创公司旨在改变这种状况。学生们学习用 Python 构建人工智能，而不是视频讲座，而是通过团队比赛赢得现场编码挑战，并进行最终比赛。
例如，一个挑战是建立一个玩棋盘游戏战舰的人工智能。在会议结束时，两队的人工智能在淘汰赛中相互比赛，每个人都在屏幕上观看比赛。根据团队人工智能的完成情况，他们会获得一些积分添加到排行榜上。那就该讨论了。获胜的解决方案是如何运作的？理想的解决方案是什么？为什么？
Delta Academy 的编码竞赛示例
学生们了解各种游戏人工智能方法，并有一个编码项目组合。我们的第一个重点是建立强化学习模型。学生们从最基础的开始，一直到构建征服著名视频游戏的人工智能。
就像许多角色扮演游戏一样，一个学习者在几周内的进步会显示在技能树中。这有助于学生了解主题是如何结合在一起的，并了解他们的进步。
台达结合了同行小组、边做边学和友好竞赛。这是一个完全远程的基于群组的培训项目。通过立即应用在团队中学到的东西，学生们保持责任感并建立解决问题的技能。在为期 4 周的项目中，他们建立了一个友谊网络。他们还开发了现代技术角色不可或缺的软技能，如领导力、沟通和所有权。
每次会议的前 10 分钟以简报开始。向学生解释构建人工智能的任务，并由专家现场构建基本解决方案。然后，在团队中，学习者一起工作来应对挑战。专家总是在现场回答问题并提供帮助。在会议结束时，编写的代码与其他团队竞争，以确定获胜者。接下来讨论什么是最佳方法及其原因。在下一节课之前，你会了解到你需要的技能，并获得学习这些技能的高质量资源。
到目前为止，Connect 4 和 Pong 上的会话进展非常顺利。获胜的解决方案——在两个小时内编写完成——包括 Connect 4 的最小最大算法，以及预测冰球在 Pong 中的最终位置。
已经有超过 5 个国家的学生参加了这个在线项目。会议持续 2 个小时，获胜者由参赛者编写的人工智能相互竞争决定。
英国一所顶级大学是早期采用者，使用 Delta Academy 在该计划的 3 天强化版本中向他们的生物科学本科生教授 Python 编码的基础知识。许多人从零经验编码到写代码玩游戏。
Delta 背后的团队来自人工智能领域的领先研究机构，包括剑桥大学、牛津大学、UCL 大学、Five AI 和 DeepMind。这个项目是基于我们最好的学习经历。我们从黑客马拉松、基于项目的课程和训练营中汲取灵感。
计划是从教授初级和中级 Python 的起点成长起来。显然，在为公司开发人才管道方面，存在着巨大的创新需求。在大规模辞职和就业市场白热化的情况下，所有的权力都掌握在拥有抢手技能的人才手中。但是目前，大多数毕业生离开大学时没有获得所需的技能。尽管有很大的增长，训练营还没有成功地扩大他们的训练项目来填补缺口。仅在英国，英国政府估计，公司正在招聘约 20 万个需要硬数据技能的职位，约一半的公司难以填补这类职位。
通过让在线学习感觉更像玩游戏，Delta Academy 希望加速在线学习。你可以在https://delta-academy . XYZ注册一个队列的兴趣。
披露:一些 oriented AI 的股东和董事对 Delta Academy 的母公司 Learney AI Ltd .进行了少量投资。