Cómo comenzar a aprender inteligencia artificial (AI) desde cero / nivel del suelo

Answer 1

Esto es lo que puedes hacer para aprender AI desde cero:

1. Fundamentos:

• Fundamentos de Matemáticas, Estadística y Probabilidad ya que encontrarás muchos conceptos como Bayes Networks, clasificadores, Matemáticas Discretas, Teoría de Gráficos, Cálculo Multivariado
• Estructuras de datos : DFS, BFS, pilas, colas, tablas hash, etc.
• Lenguaje de programación: Póngase cómodo en al menos uno de los lenguajes de programación (preferiblemente Python)
  El curso de Python de Coursera [1] es un interesante punto de partida.
• Interésese en la IA: navegue en Internet sobre cómo la IA está transformando (casi) todas las facetas de los negocios y la vida cotidiana: HBR [2], Techcrunch [3], Fortune [4], Economist [5], …

2. Profundizar en la IA

• Lee uno de los siguientes libros:
• AI – Un enfoque moderno [6] por Stuart Russell y Peter Norvig
• Neurociencia cognitiva computacional [7] por O’Reilly
• Algoritmos AI, estructuras de datos y expresiones idiomáticas [8]
• Lista de lectura avanzada [9]
• Inscríbase en un curso estructurado: en persona o MOOC. Algunos de los cursos de inicio más populares son:
• Introducción a la IA por Sebastian Thrun [10]
• Aprendizaje automático por Andrew Ng [11]
• Redes neuronales [12]
• PNL [13]

3. Participe en competencias para desarrollar y probar sus habilidades a medida que las desarrolla.

• Kaggle – alberga varias competiciones en Data Science
• Competiciones de HackerRank AI
• Competencia de la IA de AngryBirds [14]

Por último, nunca pierdas el panorama general de

• ¿Por qué estás trabajando en IA? ¿Qué puede hacer tu trabajo por el mundo?
• ¿Cuáles son los nuevos desarrollos que suceden en la IA a diario?

Notas al pie

[1] Programación para todos (Introducción a Python) – Universidad de Michigan | Coursera

[2] Cómo podría ser una visita a un hospital habilitado para la IA

[3] inteligencia artificial | TechCrunch

[4] El genio de la inteligencia artificial de Google describe nuestro futuro de ciencia ficción.

[5] Inteligencia artificial.

[6] Inteligencia artificial: un enfoque moderno.

[7] Wiki de neurociencia cognitiva computacional

[8] http://wps.aw.com/wps/media/obje…

[9] Lista de lectura “Aprendizaje profundo

[10] Curso de Introducción a la Inteligencia Artificial y Capacitación en línea | Udacity

[11] Aprendizaje automático – Universidad de Stanford | Coursera

[12] Redes neuronales para el aprendizaje automático – Universidad de Toronto | Coursera

[13] Navegar | Coursera

[14] AI Birds.org – Convocatoria de participación

Answer 2

Puedes comenzar con algunos cursos en línea que son gratuitos.

1) EL APRENDIZAJE DE LA MÁQUINA DE ANDREW NG EN LA UNIVERSIDAD DE STANFORD (CURSO EN LÍNEA)

Antes de que Andrew Ng se convirtiera en Jefe Científico en Baidu, enseñó aprendizaje automático en Stanford y cofundó Coursera, la primera plataforma de MOOC (curso en línea masivamente abierto) del mundo. El suave curso de introducción al aprendizaje automático de Ng es perfecto para los ingenieros que desean una visión general fundamental de los conceptos clave en este campo.

Para complementar el curso en línea, querrá ver las notas de la clase, los conjuntos de problemas y los ejemplos de código de Matlab en el curso formal CS 229 de Stanford de Ng: Aprendizaje automático que se ofrece en la universidad.

2) INTRODUCCIÓN DE SEBASTIAN THRUN AL APRENDIZAJE DE MÁQUINAS (CURSO EN LÍNEA)

Sebastian Thrun tiene una larga historia de innovación en inteligencia artificial y tecnología de vehículos autónomos, ganando por primera vez el Gran Desafío DARPA con el equipo Stanley de Stanford en 2005. También dirigió el laboratorio de inteligencia artificial de Stanford, inició la división de autos de conducción automática de Google y fundó Udacity, otro MOOC. Plataforma con excelentes ofertas en aprendizaje automático e inteligencia artificial.

El curso “Introducción al aprendizaje automático” de Thrun es una introducción sólida al tema y también es la base para una certificación de analista de datos “nanodegree” patrocinada por Facebook y MondoDB.

También se ofrece en Udacity la “Introducción a la Inteligencia Artificial” de Thrun, que enseña los fundamentos de la IA, así como aplicaciones como la robótica, la visión artificial y el procesamiento de lenguaje natural. Este curso conduce al nanodegrado de Machine Learning Engineer patrocinado por Kaggle.

3) REDES NEURALES DE GEOFFREY HINTON PARA EL APRENDIZAJE DE MÁQUINAS (CURSO EN LÍNEA)

Reconocido ampliamente como el “padre del aprendizaje profundo”, Geoffrey Hinton es un profesor de la Universidad de Toronto e investigador de Google. El laboratorio de UT de Hinton incluyó el “aprendizaje profundo” en los medios de comunicación en 2012 con su sorprendente victoria de un desafío de descubrimiento de medicamentos de Merck, a pesar de que nadie en el equipo tiene experiencia en biología molecular. De repente, el New York Times comenzó a mostrar titulares como “Los científicos ven los programas de Promise In Deep Learning”.

Los alums del laboratorio de Hinton han continuado su legado. Yann LeCun, anteriormente un investigador postdoctorado en el laboratorio de Hinton, es un innovador líder en redes neuronales convolucionales y ahora dirige AI Research de Facebook. Ilya Sutskever fue cofundadora y actuó como Directora de Investigación de OpenAI (respaldada por Elon Musk). Brendan Frey, inspirado en una tragedia personal, fundó Deep Genomics, una startup que aplica el aprendizaje profundo a la medicina y terapia genómica.

Tomar el curso “Redes neuronales para aprendizaje automático” de Hinton en Coursera no lo convertirá automáticamente en un pionero de inteligencia artificial brillante, pero la clase es sin duda un comienzo útil.

Answer 3

Hace 20 años , si mencionara el término “inteligencia artificial” en una reunión de la junta directiva, es muy probable que se haya reído de ello. Para la gran mayoría, nos gustaría recordar máquinas de ciencia ficción como Star Trek Generations.

Hoy en día es una de las palabras de moda más populares en los negocios y la industria. La tecnología de AI es vital para una empresa u organización de gran parte de la transformación digital que se está produciendo hoy en día a medida que las organizaciones se posicionan para capitalizar la creciente cantidad de datos que se generan y recopilan.

Entonces, ¿cómo se ha producido este cambio? Bueno, en parte, se debe a la revolución de Big Data en sí.

¿Qué es la inteligencia artificial?

El concepto de lo que define la IA ha cambiado con el tiempo, pero en el centro siempre ha existido la idea de construir máquinas que sean capaces de pensar como seres humanos.

Después de todo, los seres humanos han demostrado ser excepcionalmente capaces de interpretar el mundo que nos rodea y utilizar la información que recogemos para efectuar el cambio. Si queremos construir máquinas que nos ayuden a hacer esto de manera más eficiente, ¡entonces tiene sentido utilizarnos como planos!

Entonces, puede pensarse que la inteligencia artificial simula la capacidad de pensamiento abstracto, creativo y deductivo, y particularmente la capacidad de aprender, utilizando la lógica digital y binaria de las computadoras.

AI está en tu teléfono inteligente; está ahí cada vez que haces una pregunta a Siri de iPhone o a Alexa de Amazon. Está en su sistema de navegación por satélite y en las aplicaciones de traducción instantánea.

Algunas personas afirman que la inteligencia artificial todavía está en su infancia y hay muchas cosas por venir en la inteligencia artificial, y es ahí donde hay una oportunidad para que puedas hacer tu carrera en Inteligencia Artificial.

Para comenzar su carrera desde cero, debe inscribirse en el curso de formación en inteligencia artificial de Intellipaat, que es el pionero en la formación de inteligencia artificial en todo el mundo. Intellipaat ofrece la capacitación integral de Aprendizaje profundo que lo ayudará a trabajar en la vanguardia de la inteligencia artificial. Como parte de la capacitación, dominarás los diversos aspectos de las redes neuronales artificiales, el aprendizaje supervisado y no supervisado, la regresión logística con la mentalidad de la red neuronal, la clasificación binaria, la vectorización, Python para aplicaciones de aprendizaje automático de scripting.

Estas son las partes esenciales de la capacitación que aprenderá en el curso de Inteligencia Artificial:

• Introducción a la técnica de Deep Learning.
• Redes neuronales artificiales en Deep Learning
• Entrenando redes neuronales con datos de entrenamiento.
• Redes neuronales convolucionales y sus aplicaciones.
• Unidad de Procesamiento TensorFlow y Tensor
• Metodología de aprendizaje supervisada y no supervisada.
• Aprendizaje automático con lenguaje Python
• Aplicación de DL en el reconocimiento de imágenes, PNL y más.
• Proyectos del mundo real en sistemas de recomendación y otros.

Vea este tutorial de Inteligencia Artificial y aumente amablemente si encuentra que esta respuesta es útil. Gracias.

Answer 4

Inteligencia artificial

La inteligencia artificial es en realidad una ciencia para lograr que las computadoras actúen sin ser programadas explícitamente. Hoy en día, todo el mundo es bien conocido por la demanda continua de la profesión de Data Science y adquirir el conocimiento en sus conceptos profundos seguramente hará una gran carrera con la plataforma adecuada para lograr el éxito.

¿Qué es la inteligencia artificial?

Learn AI es un concepto muy avanzado de Data Science. Hoy en día, la Inteligencia Artificial es tan popular hoy en día que probablemente pueda usarla varias veces al día sin saberlo. Así que es la rama principal de la Inteligencia Artificial que se basa en la idea de que los sistemas pueden aprender de identificar patrones, aprender de los datos y tomar decisiones con la mínima participación humana.

El concepto de inteligencia artificial de la ciencia de datos incluye tres sectores principales para combinar habilidades

· Experiencia matemática

· Habilidades de Hacking de Tecnología

· Visión de negocios / estrategia

¿Por qué es importante la inteligencia artificial?

Debido a las últimas tecnologías informáticas, la inteligencia artificial no es como la inteligencia artificial en el pasado. Y el elemento más iterativo de la Inteligencia Artificial es importante porque a medida que los modelos se exponen a nuevos datos. Por lo tanto, en última instancia, el uso de datos está aumentando en gran medida en todas y cada una de las organizaciones para poder hacer un uso efectivo de estos datos. Algunas organizaciones confían en diferentes herramientas y técnicas. Los conceptos de inteligencia artificial ayudarán a una mejor utilización de los datos haciendo uso de herramientas extensas y altamente avanzadas y las últimas metodologías de tendencias.

Adquiera la mejor experiencia con la preparación práctica y los conceptos de la industria de la Inteligencia Artificial, es altamente recomendable optar por el instituto de capacitación reconocido en la industria que ofrece capacitación en Inteligencia Artificial. Analytics Path es el instituto altamente famoso que es bien conocido por brindar capacitación completa en Inteligencia Artificial orientada a la carrera en Hyderabad.

Tipos de inteligencia artificial:

Hay varios tipos de conceptos para Aprender AI , que se están implementando en la generación actual. Algunos de los tipos de inteligencia artificial son los siguientes:

· Aprendizaje supervisado

· Aprendizaje sin supervisión

· Aprendizaje reforzado

Entendiendo la Inteligencia Artificial:

Hay varios pasos incluidos en la parte del sistema de Inteligencia Artificial que le ayuda a comprender mejor la Inteligencia Artificial.

· Preparación de los datos.

· Automatización e iteración.

· Construyendo modelos vendibles.

· Modelado de conjuntos

Módulos de Aprendizaje de Inteligencia Artificial:

· Aprovechar el conocimiento para comprender y resolver los desafíos de la inteligencia artificial.

· Aprovechar las habilidades en la realización de regresión lineal y logística.

· Potenciar habilidades en relación con la clasificación de datos y modelos.

· Desarrollar habilidades para trabajar con la creación de modelos robustos de Inteligencia Artificial.

· Construir conocimiento para hacer predicciones precisas y análisis potentes.

· Experiencia práctica en el trabajo con inteligencia artificial en proyectos de la industria en tiempo real.

Aspectos destacados del entrenamiento de inteligencia artificial en Hyderabad:

Las principales características destacadas de Analytics Path AI Course en Hyderabad son

· Presencia de expertos en Inteligencia Artificial en tiempo real como facultad de formación.

· Programa de entrenamiento altamente avanzado.

· Interacción con expertos en inteligencia artificial en tiempo real.

· Completo entrenamiento orientado a la carrera.

· Hacemos que nuestros alumnos trabajen en proyectos en tiempo real.

La trayectoria profesional del científico de datos con la enorme cantidad de oportunidades

Los paquetes salariales para los ingenieros de datos, estadísticos y científicos de datos son muy altos. Después de obtener la certificación en el mejor Instituto de Capacitación en Inteligencia Artificial en Hyderabad , los participantes pueden aprovechar una oportunidad de trabajo maravillosa para liderar una exitosa carrera.

Aprenda la inteligencia artificial de los expertos en tiempo real simplemente al inscribirse en nuestra ruta de análisis más destacada, que definitivamente le proporcionará el éxito en su carrera.

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Parcela No. 28, 4to piso, Suraj Trade Center Opp. Torres cibernéticas,

Junto a Dominos Pizza, Hitech City, Hyderabad – 500081, Telangana,

India Tel: 040 – 66828899, Mob: [phone]

Correo electrónico: [email protected]

Answer 5

6 pasos sencillos para comenzar a aprender inteligencia artificial

La inteligencia artificial (IA) es una subdivisión de ingeniería de software. El objetivo principal es permitir que un PC inteligente / teléfono celular realice ejercicios que normalmente realizan las personas. Para comenzar con lo dicho en los años 50 en el documento “Computing Machinery and Intelligence”, compuesto por el matemático Alan Turing, la IA es actualmente un campo muy conocido, y hemos impulsado la innovación a “culpa” por eso. Este artículo trata sobre aprendiendo Inteligencia Artificial y le daremos una guía completa que puede utilizar como punto de partida para aprender inteligencia artificial.

Donde empieces depende de lo que ya sabes.

A continuación encontrará una lista de recursos para aprender y practicar y cómo comenzar en Inteligencia Artificial en 6 sencillos pasos:

PASO 1 ) Aprende Python y SQL

Python es lo que muchos prefieren comenzar porque sus bibliotecas se adaptan mucho mejor al Aprendizaje automático.

PASO 2 ) Aprender Aprendizaje Automático de un par de cursos.

He enumerado los 10 mejores cursos de inteligencia artificial y aprendizaje automático que le ayudarán a convertirse en el siguiente maestro de ML o Google que Apple emplea.

http://www.favouriteblog.com/lis …

PASO 3. ) Aprenda los conceptos básicos de la teoría de la probabilidad, estadísticas, ciencia de la información y algunas matemáticas computacionales.

PASO 4 ). He enumerado algunos de mis libros electrónicos favoritos de aprendizaje automático / ciencia de datos desde donde puede descargarlos y ponerlos en marcha. Principios básicos / estadísticas de aprendizaje automático para que los desarrolladores se conviertan en buenos en la creación de sistemas de inteligencia artificial rápidamente.

http://www.favouriteblog.com/10-…

PASO 5 ) Practique algunos ejercicios en Scikit desde el sitio web: http://scikit-learn.org/

PASO 6 ). Practica la práctica por tu cuenta, paso a paso te convertirás lentamente en programador de IA.

He enumerado herramientas de AI de código abierto gratuitas que puede utilizar para construir sus soluciones

http://www.favouriteblog.com/lis …

Una vez que haya completado estos 6 pasos, puede echar un vistazo a estas preguntas de la entrevista en AI y comenzar a dar entrevistas si desea comenzar su carrera en AI / ML. ¡Buena suerte!

http://www.favouriteblog.com/top …

Answer 6

Puede comenzar con la noción básica de inteligencia artificial leyendo los 2 primeros capítulos de inteligencia artificial: un enfoque moderno de Sturt Russels y Peter Norvig.

Estos 2 capítulos le proporcionarán un entendimiento acerca de:

1. Definiciones utilizadas para dar explicaciones significativas utilizadas en el campo de la Inteligencia Artificial.
2. Fundamentos de la Inteligencia Artificial y los eventos importantes en diferentes disciplinas que se han convertido en la historia motivadora en el desarrollo de la Inteligencia Artificial como su propio campo.
3. Diferentes agentes inteligentes, propósitos.
4. Diferentes procesos en la adquisición de inteligencia.

Una vez que haya terminado con estos capítulos, podrá conocer la descripción general de la IA consultando los ejemplos proporcionados. Entonces, este paso le enseñará cómo desea progresar y elija sus sistemas de inteligencia para sus aplicaciones. Como AI tiene un gran número de aplicaciones, creo que estos 2 capítulos te ayudarán a mejorar tu comprensión antes de saltar a tu propio favorito.

Answer 7

Para comenzar con la IA, primero debes entender qué es la IA.

El concepto fue iniciado por primera vez por el profesor Alan Turing. Una inteligencia artificial es una máquina que puede pasar la prueba de Turing .

¿Qué es la prueba de Turing?

Imagina que hay tres habitaciones, todas apiladas una al lado de la otra. En la habitación más a la derecha, un hombre está sentado, en la habitación más a la izquierda, una mujer está sentada, y en la habitación central se guarda una máquina de inteligencia artificial. Con la ayuda de algunos mecanismos, tanto hombres como mujeres interactúan con la IA. El desafío es que tanto el hombre como las mujeres tienen que convencer a la máquina AI de que son mujeres y la máquina AI tiene que identificar correctamente a la persona que es mujer. Si la máquina identifica a las mujeres, entonces AI pasa la prueba de Turing, es decir, la máquina puede servir al propósito de la Inteligencia Artificial.

La prueba de Turing se dio a mediados del siglo 20, hasta ahora se han logrado muchos avances, pero aún así hemos subido el listón muy poco.

Para saber más acerca de ALAN TURING, vea The Imitation Game.

El desarrollo de cualquier máquina de Inteligencia Artificial requiere el conocimiento de tres campos (en su mayoría):

1. Ingeniería (en su mayoría programación de computadoras y matemáticas)

2. la filosofia

3. Conocimiento del campo para el cual la IA servirá al propósito.

No hay material a prueba de tontos para estudiar y comenzar con la IA. El conocimiento de los tres anteriores es un requisito para llevar la IA a la realidad. Elige uno de ellos.

Si desea saber más sobre la inteligencia artificial y su historia, lea el libro de Blay Whitby Inteligencia artificial – Guía para principiantes (Guías para principiantes)

Estudio de caso: Estudio sobre el sistema de inteligencia artificial Mycin.

Answer 8

Con la inteligencia artificial ganando terreno en las últimas tecnologías como Auto Pilot, vehículos autónomos, etc., la popularidad de este campo es mayor que en cualquier otro momento en la historia. Sin embargo, la Inteligencia Artificial no es algo nuevo. AI ha estado allí por algún tiempo y ha allanado el camino del aprendizaje automático. Los dispositivos de AI están más concentrados en imitar el proceso en el que los seres humanos toman una decisión. La Inteligencia Artificial o la IA se usan de manera muy intercambiable con el Aprendizaje Automático, sin embargo no son lo mismo.

Por lo general, la IA se implementa en forma de Aprendizaje automático, Procesamiento de lenguaje natural, Aprendizaje profundo, Procesamiento de imágenes, etc. Comenzar en conexión con el Aprendizaje automático sería lo más fácil de todo.

Para empezar, la Regresión Logística es la manera de avanzar. Por ejemplo, escriba un código donde entrene su sistema con valores de 20-30, diga la temperatura máxima del día durante un mes y luego, utilizando Regresión logística, puede predecir la temperatura máxima del día siguiente, o puede ser toda la semana! Eso es fácil en realidad.

Avanzando con la inteligencia artificial, aprenda los algoritmos de búsqueda como A * Search, Beam Search, Best First Search, etc. Diseñar juegos simples le ayudará a entender los conceptos de una manera constructiva y divertida. Puede comenzar con juegos simples como Tic Tac Toe, donde, en función de la entrada del usuario, la computadora utilizará su próximo movimiento de manera que lleve a su victoria, al igual que lo hace un ser humano normal. Y luego tal vez seguir con juegos más complejos como el ajedrez.

Y, por supuesto, hay muchos cursos sobre Udemy, Khan Academy, Coursera y otras plataformas en línea que podrían ayudar.

Answer 9

¿Cómo puedo aprender AI de Zero?

Al no saber nada de ello. Ese es el nivel cero. Empiezas con llamarlo Inteligencia Artificial. Luego trabajas la etimología de esas dos palabras y su significado correspondiente para el principio.

Después de eso, comienza a familiarizarse con todos los aspectos que conforman esta tecnología. Pero antes de eso, le recomendaría que primero intente y descubra su razón para aprender AI, su propósito determinará la dirección que tome y las decisiones que tomará en el camino.

Hay muchas cosas que tendrá que aprender y entender, y para hacerlo, se le pedirá que aprenda o vuelva a aprender cosas o temas de los que tal vez ya tenga alguna idea, pero solo ahora se le pedirá que los estudie profundidad.

Para seguir adelante, necesitarás comprender un plano superior lol.

Lo siento por ser perezoso, pero ya he escrito respuestas a preguntas similares.

Answer 10

He reunido una visión general completa de la Inteligencia Artificial para una primera visión del mundo de la IA. Creo que es una necesidad para todos tener conocimiento sobre las tendencias tecnológicas, independientemente de su industria u ocupación.

Hay una gran lista de recursos al final del artículo (libros, artículos). ¡Creo que son una buena introducción!

Lee aquí: Explicación de la Inteligencia Artificial

Answer 11

1. Pincel con datastructures.
2. Sé un profesional con ellos y con los algoritmos, especialmente los algoritmos de búsqueda.
3. Piense en lo que pueden ser los pequeños problemas de IA e intente pensar en soluciones para ellos.
4. Finalmente obtenga este libro escrito por Elaine Rich y Kevin Knight.

Answer 12

Inteligencia artificial es el estudio de la informática que se centra en el desarrollo de software o máquinas que exhiben inteligencia humana. Visita este enlace al Programa de Inteligencia Artificial. para empezar a estudiar en inteligencia artificial desde el nivel del suelo.

Answer 13

Le sugiero que vaya a este sitio web y vea

Cómo iniciar AI / ML / DL. ¡¡Buena suerte!!