¿Es la IA muy difícil de aprender?

Sí y no. En realidad depende del individuo.

El aprendizaje automático, la visión artificial, el aprendizaje profundo, la PNL, etc. no son más que una forma inteligente de implementar fórmulas matemáticas.

Digamos que me preguntas

** Conversacion **

Usted: Hola Saurabh, ¿qué estás haciendo en el aprendizaje automático en este momento?

Yo: Oye, XYZ, nada más que intentar convertir los tensores en imágenes.

Tu: En tu cabeza (¡¡¡ Tensor !!!!!, suena bien debe ser algo muy complicado )

** Reality check **

Los tensores no son más que matrices multidimensionales.

** Conversacion **

Usted: ¿Qué otras operaciones ha realizado?

Yo: nada emocionante, solo he agregado 3 capas convolucionales con función de activación como función de Desfase de gradiente estocástico como función de costo.

Tu: Amigo. Asesino ( cosas complicadas, definitivamente no es mi taza de té )

** Reality check **

Las capas de convolución no son más que una combinación de pocas operaciones de manipulación de matrices.

Relu es un nombre elegante para una función que da salida después de que se pasa un valor de umbral, al igual que un equipo que persigue un objetivo en el cricket, si golpeas más de lo que el primer equipo anotó, ganas, no importa cuánto más, pero si uno corre menos que el objetivo y no ganas.

El gradiente de gradiente estocástico es de nuevo una jerga sofisticada para la fórmula matemática para encontrar los mínimos globales de una función proporcionada de manera iterativa.

** Conversacion **

Tú: ya veo. ¿Pero en qué proyecto estás haciendo todas estas cosas de ciencia ficción?

Yo: en realidad estaba leyendo este artículo, “Algoritmo neural para el estilo artístico”, de un profesor del BCCN Berlín (una de mis universidades soñadas). Donde se les ocurrió el enfoque de obtener contenido y estilo por separado de una CNN, es bastante bueno, así que se pensó en implementar el algoritmo.

Tu: nivel de dios hermano. (Vamos a jugar Pokemon Go, esto no es para mí, una vez que AI se haga cargo de todo el mercado laboral, todos terminarán desempleados, no solo yo, así que, ¿por qué molestarse? Vamos a concentrarnos en Pikachu)

** Reality check **

Es solo matemáticas, Python, paciencia y práctica que se requiere para aprender AI en general.

¿Qué pasa con el algoritmo artístico?

Tipo …. Una cosa estoy seguro de que, es difícil que atrapar Pokémon

¡¡Prestigio!!:)

Todo depende de cuál sea tu objetivo.

6 pasos sencillos para comenzar a aprender inteligencia artificial

PASO 1.) Aprende Python y SQL

Lo principal que tienes que hacer es tomar en un lenguaje de programación. A pesar del hecho de que puede comenzar con una cantidad considerable de idiomas, Python es lo que muchos prefieren comenzar porque sus bibliotecas son mucho más adecuadas para el aprendizaje automático.

Yo recomendaría los siguientes enlaces:

  • Aprendizaje automático con texto en scikit-learn (PyCon 2016)
  • Aprendizaje automático en Python con scikit-learn
  • Aprendizaje automático con Python

PASO 2.) Aprenda el aprendizaje automático de algunos de los cursos a continuación.

Inteligencia Artificial: Principios y Técnicas de Stanford – un programa educativo fenomenal para estudiantes de nivel inferior inspirado en la adaptación de más acerca de la IA. El curso se concentra en los estándares fundamentales de la IA.

CS405: INTELIGENCIA ARTIFICIAL: CS405 introduce el campo de la inteligencia artificial (IA). Los materiales sobre programación de la inteligencia artificial, lógica, búsqueda, juegos, aprendizaje automático, comprensión del lenguaje natural y robótica introducen al alumno en los métodos, herramientas y técnicas de inteligencia artificial, su aplicación a los problemas informáticos y su contribución a la comprensión de la inteligencia.

Curso de edx.org sobre IA : este curso proporciona los fundamentos de la inteligencia artificial (AI) y los aplica. Diseñe agentes inteligentes para resolver problemas del mundo real, incluidos problemas de búsqueda, juegos, aprendizaje automático, lógica y satisfacción de restricciones.

Curso de MIT sobre IA : este curso presenta a los estudiantes la representación de conocimientos básicos, la resolución de problemas y los métodos de aprendizaje de la inteligencia artificial. Al finalizar este curso, los estudiantes deben poder desarrollar sistemas inteligentes mediante el ensamblaje de soluciones a problemas computacionales concretos; comprender el papel de la representación del conocimiento, la resolución de problemas y el aprendizaje en la ingeniería de sistemas inteligentes; y apreciar 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 se subdivide en 10 lecciones , este curso en línea familiariza a los estudiantes con el universo de la IA. Para entenderlo, asegúrese de tener alguna información esencial de las matemáticas basadas en variables directas y la hipótesis de probabilidad que debe aprender teniendo en cuenta el objetivo final que debe estar preparado.

Video conferenciantes de Berkeley : recomendaría el grupo de conferenciantes de video aquí.

También he enumerado los 10 mejores cursos de Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático para Principiantes y Avanzados que te ayudarán a convertirte en el siguiente maestro de ML o Google que emplee Apple.

PASO 3.) Aprenda los conceptos básicos de la teoría de la probabilidad, las estadísticas y las matemáticas.

Yo recomendaría los siguientes enlaces:

  • Álgebra lineal Álgebra lineal – MIT 18.06 Álgebra lineal por Gilbert Strang
  • Teoría de probabilidadProbabilidad y estadística – MIT 6.041 Análisis probabilístico de sistemas y probabilidad aplicada por John Tsitsiklis
  • Cálculo
  • Cálculo multivariado
  • Teoría de grafos
  • Métodos de optimización

PASO 4.) LIBROS RECOMENDADOS PARA LEER

También he enumerado algunos de los mejores y mejores libros electrónicos gratuitos de aprendizaje automático de AI, desde donde puedes descargar y poner en marcha los principios / estadísticas básicos de aprendizaje automático para que los desarrolladores se conviertan en buenos en la construcción de sistemas de inteligencia artificial rápidamente.

PASO 5. ) PRACTICAR POCOS EJERCICIOS

Cuando tenga una comprensión exhaustiva de su lenguaje de programación favorito y práctica suficiente con lo esencial, debe comenzar a comprender más sobre el aprendizaje automático. En Python, comience a aprender las bibliotecas Scikit-learn, NLTK, SciPy, PyBrain y Numpy, que serán valiosas al componer los algoritmos de aprendizaje automático.

Practica algunos ejercicios en Scikit desde el sitio web:

http://scikit-learn.org/

&&

https://www.edx.org/course/artif… – Para practicar ejercicios en Python.

También aquí hay un resumen de recursos para que aprenda y afine ML:

http://www.r2d3.us/visual-intro-…

https://www.coursera.org/learn/m

https://www.cs.cmu.edu/~tom/1070

https://code.tutsplus.com/tutorials/how-to-build-a-python-bot-that-can-play-web-games–active-11117

https://www.udacity.com/course/intro-to-artificial-intelligence–cs271

http://ocw.mit.edu/courses/elect

PASO 6 ) Practique, aprenda, practique por su cuenta, paso a paso poco a poco se convertirá en programador de IA .

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

También puedes asistir a conferencias de AI y ver videos en AI.

Una vez que haya completado estos 6 pasos, puede echar un vistazo a estas preguntas de la entrevista Top & Best 99 sobre AI y Machine Learning y comenzar a dar entrevistas si desea comenzar su carrera en AI / ML.

¡Buena suerte!

Puedes aprender AI de este curso de mejor venta disponible en Udemy que requiere solo matemáticas de secundaria para comenzar

¡Combina el poder de la Ciencia de datos, el Aprendizaje automático y el Aprendizaje profundo para crear una poderosa IA para aplicaciones del mundo real!

¿Quién es el público objetivo?

  • Cualquier persona interesada en Inteligencia Artificial, Aprendizaje Automático o Aprendizaje Profundo

Course Link- Artificial Intelligence AZ ™: Aprenda cómo construir una IA

¿Que aprenderás?

  • Construir una IA
  • Comprender la teoría detrás de la Inteligencia Artificial.
  • Hacer un auto de auto conducción virtual
  • Haz una IA para vencer a los juegos.
  • Resolver problemas del mundo real con IA
  • Domina el estado del arte de los modelos AI
  • Q-Learning
  • Aprendizaje profundo de Q
  • Q-Learning Convolucional Profundo
  • A3C

Requisitos para realizar este curso.

  • Solo matematicas de secundaria

Descripción del curso por instructor

Aprende los conceptos clave de la inteligencia artificial y el entrenamiento de intuición para ponerte al día rápidamente con todo lo relacionado con la inteligencia artificial. Cubierta:

  • Cómo comenzar a construir AI sin experiencia previa en codificación usando Python
  • Cómo combinar AI con OpenAI Gym para aprender de la manera más efectiva posible
  • Cómo optimizar tu IA para alcanzar su máximo potencial en el mundo real.

Esto es lo que obtendrás con este curso:

1. Completa las habilidades de principiante a experto en inteligencia artificial : aprende a codificar la IA que se mejora a sí mismo para diversos fines. De hecho, codificamos junto con usted. Cada tutorial comienza con una página en blanco y escribimos el código desde cero. De esta manera puede seguir y entender exactamente cómo se une el código y qué significa cada línea.

2. Plantillas de código: además, obtendrás plantillas de código Python descargables para cada AI que construyas en el curso. Esto hace que la creación de una IA verdaderamente única sea tan simple como cambiar algunas líneas de código. Si liberas tu imaginación, el potencial es ilimitado.

3. Tutoriales de intuición: donde la mayoría de los cursos simplemente lo bombardean con teoría densa y lo ponen en camino, creemos en desarrollar una comprensión profunda no solo de lo que está haciendo, sino también de por qué lo hace. Es por eso que no le lanzamos matemáticas complejas, sino que nos enfocamos en desarrollar su intuición en la codificación de la IA para obtener resultados infinitamente mejores en el futuro.

4. Soluciones para el mundo real: logrará su objetivo no solo en 1 juego sino en 3. Cada módulo consta de diferentes estructuras y dificultades, lo que significa que será lo suficientemente hábil para crear IA adaptable a cualquier entorno en la vida real. en lugar de simplemente pasar una memoria glorificada “probar y olvidar” como la mayoría de los otros cursos. La práctica realmente hace la perfección.

5. Asistencia en el curso: estamos totalmente comprometidos a hacer de este el curso de AI más accesible e impulsado por resultados del planeta. Esto requiere que estemos allí cuando necesite nuestra ayuda. Es por eso que hemos reunido a un equipo de científicos de datos profesionales para que lo apoyen en su viaje, lo que significa que recibirá una respuesta de nosotros dentro de las 48 horas como máximo.

Course Link- Artificial Intelligence AZ ™: Aprenda cómo construir una IA

Hola.!!

Para ser honesto, es difícil aprender si no estás interesado en él. Incluso si está interesado en él, se frustrará por la cantidad de algoritmos, datos de entrenamiento, modelado y otros campos secundarios de la IA, como el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo (análisis predictivo).

Así que si quieres aprender AI, primero asegúrate de que tu mente esté en consecuencia. Una vez que hayas encontrado interesante, ya no será difícil. 🙂

Gracias. 🙂

NC – El quinto caballo

La primera observación (“AI es difícil”) parece obvia, pero por todas las razones equivocadas. Lo primero que dificulta la IA y el aprendizaje automático se reduce a la confianza. La razón, como Press capturó en una declaración hecha por Peter Norvig, director de investigación en Google, es que no podemos ver dentro de la máquina para entender realmente lo que está sucediendo: “Lo que se produce [por aprendizaje automático] no es un código sino más o menos una caja negra: puedes mirar un poco, tenemos una idea de lo que está pasando, pero no una idea completa.

La segunda razón, se reduce a la dificultad inherente a “enseñar” una máquina lo suficientemente grande sobre el mundo como para permitirle “entender” el contexto. Yann LeCun, director de investigación de inteligencia artificial en Facebook, indicó que para asimilar verdaderamente el mundo “las máquinas necesitan entender cómo funciona el mundo, aprender una gran cantidad de conocimientos previos, percibir el estado del mundo en cualquier momento y poder Razón y plan.

El truco, entonces, es permitir que las máquinas y los humanos operen en tándem. Este es el desafío de la próxima década de la IA y el aprendizaje automático, y la gran razón por la que, a pesar de su dificultad inherente, la AI y el aprendizaje automático valen la pena.

Sí, pero si inviertes tu tiempo máximo para aprender AI al tomar cursos de Andrew Ng y Siraj Rival va a comenzar un nuevo curso de Aprendizaje automático, que es de aproximadamente tres meses. Él va a enseñar muy básico de ML para que puedas suscribir ese canal y tome el curso, no solo le dará una buena explicación, sino que también lo entretendrá con su enseñanza.

Gracias

No, depende de ti, pero debes conocer Python3 three y el aprendizaje automático.

Puedes ver estas conferencias para aprendizaje automático y python

Depende de lo profundo que quieras hacer.

Si solo desea aplicar AI a través de bibliotecas pre-construidas, eso no debería tomar mucho tiempo, si ya sabe programar.

Para profundizar realmente en ello se requiere una base matemática. Creo que todos los mejores investigadores son doctores.

Busque Siraj Raval en YouTube para más información.

NO EN TODO. ES MUCHA DIVERSIÓN APRENDIENDO LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL. TODO LO QUE NECESITA ES CREER EN SÍ MISMO. LO QUE NECESITA ES CONFIANZA EN QUE PUEDE HACERLO. DE LAS CONFERENCIAS DE MATERIALES Y VIDEO DE APRENDIZAJE EN INTERNET HOY. SOLO QUIERO ES DEDICACIÓN PARA SU TRABAJO Y CREÉME SI LO HAGO, DEFINITIVAMENTE PUEDE HACERLO

Nada es difícil de aprender si tienes interés en ello.

Nada es fácil de aprender si no te interesa.

Es decir, depende de si lo estás haciendo por dinero o si lo haces a tu propia elección.