¿Qué es el 80/20 para informática?

Answer 1

Si bien me gusta mucho esta pregunta, creo que la premisa es errónea. Estoy de acuerdo en que el 20% de lo que aprendes en un campo dado te dará el 80% de tus resultados, pero no sabes qué 20% fue importante hasta mucho después del hecho. Para mí, nunca he usado ninguna de las matemáticas que aprendí en un aula universitaria, ni he necesitado abrir mis libros de texto de algoritmos una vez que completé esa clase. ¿Mi lectura independiente en filosofía de la ciencia? Definitivamente útil. ¿Mi curso de licenciatura en poética de Aristóteles ? Esencial.

Así que déjame darte una respuesta ligeramente diferente. En lugar de centrarse en el aprendizaje de la inteligencia artificial, enfóquese en un problema que le interesa y que podría resolverse utilizando técnicas de IA. De esa manera, todo su aprendizaje está dirigido a resolver su problema. Eso podría significar que solo el 50% de lo que aprendas será útil, pero al menos tienes una buena función de poda. Haga eso en más de una docena de proyectos y tendrá un buen conocimiento de “ingeniería” del campo.

Dicho esto, si tuviera que recomendar un libro sobre la IA que sea implacablemente práctico, sería Cómo Resolverlo: Heurística Moderna. Es un “libro de Springer amarillo aterrador” y el único que he comprado que he leído de principio a fin. Puede que esté un poco anticuado hasta ahora, pero creo que encontrará que es una excelente introducción.

Pero déjame contarte una advertencia de ese mismo libro. Realmente me gustó la idea de los algoritmos coevolutivos, particularmente cuando se usan para resolver problemas donde la función de aptitud no se puede formular a priori. Leí el trabajo académico de Fogel y estaba listo y deseoso de ampliar su investigación a las supercomputadoras de LLNL cuando yo también me gradué en evolución biológica. Resulta que los científicos informáticos se equivocaron en la mayoría de los detalles evolutivos, y hay una gran cantidad de frutos que esperan a alguien que esté familiarizado con ambas áreas y que pueda transferir el conocimiento de la biología a la informática. No hubiera visto ese potencial si no hubiera decidido aprender biología evolutiva en una broma.

Answer 2

Esa es una forma extraña de ver la informática. Dado que el tiempo para su búsqueda no está limitado, supongo que un enfoque sería comenzar a estudiar la IA, y cuando se encuentre con algo desconcertante para usted, regrese y estudie el material que necesita para desmitificar esa particular esquina oscura. donde te sentías atrapado ,.

No me ha dado una comprensión clara de su destino deseado, excepto por su mención de un interés en AI. Si AI es tu destino y sientes que el estudio autodirigido es el adecuado para ti, entonces invierte en este libro: Inteligencia artificial: un enfoque moderno (3ª edición): Stuart Russell, Peter Norvig: 9780136042594: Amazon.com: Books, Tenga en cuenta que es un tomo grueso y formidable, que no es probable que se confunda con “lectura de playa”.

Mi propio sesgo es hacia el desarrollo de software, por lo que mi consejo estándar es que no se engañe pensando que ha aprendido un tema solo porque leyó material sobre él. Necesita tomar tiempo para implementar y probar cosas, no solo leer y contemplar. Así que asegúrese de que haya proyectos para abordar como parte de su plan de estudio.

Si insiste absolutamente en que mis temas de informática se clasifiquen en un 80% y un 20%, creo que pondría las estructuras de datos en el 80% y, por mucho que me gusten los lenguajes de programación, creo que ponga el meollo de las entrañas de los compiladores en el lado del 20%. Pero si eso significa que vas a gastar cero neuronas en pensar en técnicas de optimización del compilador, creo que jugar tu juego aquí ya te ha hecho un mal servicio, así que mejor que me detenga …

¿Buscas una idea de proyecto con un sabor AI? Ver:

Answer 3

Supongo que puedes echar un vistazo a la coursera y al software de vídeo. En su mayoría son autodidactas. Si necesita conocer las complejidades de la CS, necesita ser guiado como los conceptos complejos de arquitectura, bases de datos, inteligencia artificial y redes. Si ya tiene una buena proporción de álgebra lineal y ecuaciones cuadráticas, entonces no tendrá mucho problema.