De ninguna manera una lista exhaustiva:
1.) Asegúrese de que sus conceptos en algoritmos básicos y estructuras de datos sean muy claros. Uno de los libros más recomendados para eso es Introducción a los algoritmos (también conocido como CLRS)
2.) Asegúrate de que tus conceptos de probabilidad, especialmente los bayesianos, también sean claros. Los libros como Introducción a las estadísticas matemáticas de Hogg son excelentes o, si solo necesita un repaso, el Aprendizaje automático de Kevin Murphy: una perspectiva probabilística tiene un excelente segundo capítulo para las partes esenciales.
3.) Para Inteligencia Artificial, creo que AIMA by Russell and Norvig es uno de los mejores libros a seguir. Explica muchos conceptos amplios sin entrar siempre en los detalles de la parte de ‘aprendizaje’, pero desde un punto de vista robótico ofrece el punto de vista más amplio.
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4.) Sebastian Thrun (Director de AI Lab, Stanford y Fundador, Udacity) tiene un MOOC muy bueno en AI para Robótica en Udacity. Cuenta con un excelente entorno integrado para practicar ejercicios y tareas, y las clases son fáciles de seguir, especialmente si tienes lo básico.
5.) Una vez que esté cómodo con estos temas, el libro Probabilistic Robotics de Thrun es su mejor apuesta para aprender más y entrar en las matemáticas reales de casi el mismo contenido del curso que su MOOC, con (por supuesto) algunas cosas adicionales.
El hecho es que aprender solo con libros y MOOC puede ser difícil, ya que todos empiezan motivados, pero a menudo sin un objetivo en mente, dejarán que las cosas se deslicen. Así que te sugiero que pienses en algo que quieras hacer, algo que quieras construir después de aprender todo esto y seguir trabajando en ello a medida que avanzas aprendiendo cosas, ya que eso te mantendrá motivado para aprender más y más cada vez que te estancas. Simplemente confiar en las tareas para enseñarle sería mucho menos beneficioso que tener una idea concreta de algún proyecto que quiera completar después de tomar estos cursos.