Andrew Ng: ¿Dónde empiezo a aprender sobre la IA a partir del nivel absoluto para principiantes?

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Siga estos 6 pasos fáciles para comenzar a aprender Inteligencia Artificial ML

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 probabilidad – Probabilidad 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

• http://aima.cs.berkeley.edu/
• Inteligencia artificial: un enfoque moderno , por Stuart J. Russell y Peter Norvig
• http://wps.aw.com/wps/media/obje…
• La búsqueda de la inteligencia artificial , por Nils J. Nilsson
• Inteligencia artificial práctica: Programación en Java , por Mark Watson
• https://grey.colorado.edu/CompCo…
• Simplemente lógico: razonamiento inteligente por ejemplo , por Peter Flach
• La revolución de la IA: Camino a la superinteligencia
• http://psych.colorado.edu/~oreil…

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/

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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.

PD: ¿Quiere saber en profundidad los últimos recursos de AI y ML en la web? DEBE ver esta página de índice aquí .

¡Buena suerte!