6 pasos para comenzar a aprender programación de inteligencia artificial (IA)

La inteligencia artificial o inteligencia artificial (inteligencia artificial o inteligencia artificial – IA) es una industria en el campo de la informática. La IA es una inteligencia programada por humanos que tiene como objetivo ayudar a las computadoras a automatizar comportamientos inteligentes como los humanos. ¡Aprendamos los siguientes 6 pasos para comenzar a aprender sobre inteligencia artificial!

Paso 1: aprenda sobre Python y SQL

La clave que tienes que hacer es aprender un lenguaje de programación. Aunque, de hecho, hay muchos lenguajes con los que puede comenzar, Python es la mejor opción porque sus bibliotecas son más adecuadas para el aprendizaje automático.

Puede consultar los enlaces a continuación:

1. Aprendizaje automático con texto en scikit-learn (PyCon 2016)
2. Aprendizaje automático en Python con scikit-learn
3. Aprendizaje automático con Python
4. Aprendizaje automático, parte 1 | Tutorial de SciPy 2016

Paso 2: aprenda inteligencia artificial de algunos de los cursos siguientes

Inteligencia artificial: principios y técnicas de Stanford: un excelente programa educativo para académicos que se inspiran en familiarizarse con la IA. El curso se centra en los estándares básicos de la IA.

CS405: INTELIGENCIA ARTIFICIAL: Introducción al campo de la inteligencia artificial (IA). Documentación de programación de IA, lógica, búsqueda, juego, investigación de máquinas, comprensión del lenguaje natural e introducción de robots a los estudiantes sobre IA, herramientas y técnicas, aplicaciones para problemas de cálculo y el papel de la IA.

Curso de edx.org sobre IA: este curso proporciona los principios básicos de la Inteligencia Artificial (IA) y cómo aplicarlos. El diseño de agentes inteligentes para resolver problemas del mundo real incluye búsquedas, juegos, investigación de máquinas, lógica y limitaciones en los problemas.

Curso del MIT sobre IA: este curso presenta a los estudiantes los conocimientos básicos, la resolución de problemas y los métodos de aprendizaje de la inteligencia artificial. Después de completar este curso, los estudiantes podrán desarrollar sistemas inteligentes aplicando soluciones a problemas computacionales específicos; comprender el papel de la programación del conocimiento, la resolución de problemas y el aprendizaje en los sistemas inteligentes de ingeniería. El curso aprecia el papel de la resolución de problemas, la visión y el lenguaje en la comprensión de la inteligencia humana desde una perspectiva computacional.

Aprenda los fundamentos de la IA: este curso en línea, dividido en 10 lecciones, ayuda a los estudiantes a comprender mejor el universo de la IA. Para entenderlo, asegúrese de tener la información necesaria sobre matemáticas basada en variables directas y posibilidades de hipótesis. Debe aprender a recordar el objetivo final para prepararse con anticipación.

Conferencistas en video de Berkeley: El curso incluye conferencias en video.

Estos son los 6 mejores cursos de inteligencia artificial para principiantes y usuarios avanzados. Espero que te sean de utilidad.

Paso 3: Aprenda los conocimientos básicos de teoría de probabilidad, estadística y matemáticas.

Puede consultar los enlaces a continuación:

1. Álgebra lineal – Álgebra lineal – MIT 18.06 Álgebra de Gilbert Stranger (Enlace de referencia: https://www.youtube.com/watch?list=PLE7DDD91010BC51F8&v=ZK3O402wf1c )
2. Probabilidad y estadística – Probabilidad y estadística – MIT 6.041 Probabilidad y análisis de probabilidad de John Tsitsiklis (Enlace de referencia: https://www.youtube.com/watch?list=PLUl4u3cNGP61MdtwGTqZA0MreSaDybji8&v=j9WZyLZCBzs )
3. Cálculo (el enlace se refiere a: http://kisonecat.com/teaching/2013/calculus-one/ )
4. Cálculo multivariado (el enlace se refiere a: http://kisonecat.com/teaching/2014/m2o2c2/ )
5. Teoría de grafos (referencia del enlace: https://class.coursera.org/pgm-003 )
6. Métodos de optimización (consulte: https://online.stanford.edu/courses )

Paso 4: lee el libro

1. http://aima.cs.berkeley.edu/
2. Inteligencia artificial: un enfoque moderno, por Stuart J. Russell y Peter Norvig
3. http://wps.aw.com/wps/media/objects/5771/5909832/PDF/Luger_0136070477_1.pdf
4. La búsqueda de la inteligencia artificial por Nils J. Nilsson (Enlace de referencia: http://ai.stanford.edu/~nilsson/QAI/qai.pdf )
5. Inteligencia artificial práctica: programación en Java por Mark Watson (Enlace a la referencia: https://www.saylor.org/site/wp-content/uploads/2011/11/CS405-1.1-WATSON.pdf )
6. https://grey.colorado.edu/CompCogNeuro/index.php/CCNBook/Main
7. Simplemente lógico: razonamiento inteligente con el ejemplo de Peter Flach (enlace de referencia: https://www.cs.bris.ac.uk/~flach/SL/SL.pdf )
8. La revolución de la IA: camino a la superinteligencia (referencia del enlace: https://waitbutwhy.com/2015/01/artificial-intelligence-revolution-1.html )
9. http://psych.colorado.edu/~oreilly/comp_ex_cog_neuro.html

Paso 5: práctica

Cuando tenga una comprensión completa de su lenguaje de programación preferido y practique lo suficiente con lo esencial, debe comenzar a aprender más sobre el aprendizaje automático. En Python, comenzar a aprender las bibliotecas de aprendizaje de Scikit, NLTK, SciPy, PyBrain y Numpy será valioso al compilar algoritmos de aprendizaje automático.

Practica algunos ejercicios de Scikit desde la web:

http://scikit-learn.org/ y https://www.edx.org/course/artificial-intelligence-ai-columbiax-csmm-101x-0 (para ejercicios prácticos en Python).

También aquí hay un resumen de materiales para aprender y cultivar el aprendizaje automático:

1. http://www.r2d3.us/visual-intro-to-machine-learning-part-1/
2. https://www.coursera.org/learn/machine-learning
3. https://www.cs.cmu.edu/~tom/10701_sp11/lectures.shtml
4. https://code.tutsplus.com/tutorials/how-to-build-a-python-bot-that-can-play-web-games–active-11117
5. https://www.udacity.com/course/intro-to-artificial-intelligence–cs271
6. https://ocw.mit.edu/courses/electrical-engineering-and-computer-science/6-034-artificial-intelligence-fall-2010/

Paso 6: Practique – Estudie – Practique usted mismo

Con esta secuencia, paso a paso, poco a poco te convertirás en un programador de IA.

Una vez que haya realizado los 6 pasos, puede estar seguro de comenzar con AI / ML. ¡Buena suerte!

Ver más:

1. Cursos en línea sobre inteligencia artificial (IA), certificación.
2. Resumen de cursos gratuitos de IA en línea
3. Aprendizaje en línea gratuito sobre inteligencia artificial y aprendizaje automático en el sitio web de Google