¿Cómo empiezo a aprender AI desde cero?

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¡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!

Aquí puedes aprender

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.

Cursos relevantes

1. Inteligencia artificial: aprendizaje reforzado en Python

2. AI avanzado: Aprendizaje de refuerzo profundo en Python

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Los objetivos principales de la IA incluyen la deducción y el razonamiento, la representación del conocimiento, la planificación, el procesamiento del lenguaje natural (PNL), el aprendizaje, la percepción y la capacidad de manipular y mover objetos. Los objetivos a largo plazo de la investigación en IA incluyen el logro de la creatividad, la inteligencia social y la inteligencia general (nivel humano).

La IA ha influido mucho en diferentes sectores, que tal vez no reconozcamos. Ray Kurzweil dice: ” Muchos miles de aplicaciones de inteligencia artificial están profundamente integradas en la infraestructura de cada industria ” . John McCarthy , uno de los fundadores de la inteligencia artificial, dijo una vez que ” tan pronto como funciona, nadie lo llama AI. ”

Tipos de IA

Si bien hay varias formas de IA, ya que es un concepto amplio, podemos dividirlo en las siguientes tres categorías basadas en las capacidades de AI:

• La IA débil, que también se conoce como IA estrecha, se centra en una tarea. No hay autoconciencia o inteligencia genuina en caso de una IA débil. iOS Siri es un buen ejemplo de una IA débil que combina varias técnicas de IA débiles para funcionar. Puede hacer muchas cosas para el usuario, y verá cuán “estrecho” es exactamente cuando intenta conversar con el asistente virtual.
• Strong AI, que también se conoce como True AI, es una computadora que es tan inteligente como el cerebro humano. Este tipo de IA podrá realizar todas las tareas que un humano podría hacer. Se están realizando muchas investigaciones en este campo, pero aún tenemos mucho por hacer. Deberías estar imaginando Matrix o yo, Robot aquí. La súper inteligencia artificial te hará explotar si Strong AI te impresionó. Nick Bostrom, el principal pensador de la IA, lo define como ” un intelecto que es mucho más inteligente que los mejores cerebros humanos en prácticamente todos los campos, incluida la creatividad científica, la sabiduría general y las habilidades sociales. “La súper inteligencia artificial es la razón por la cual muchos científicos y tecnólogos destacados, entre ellos Stephen Hawking y Elon Musk, han expresado su preocupación por la posibilidad de extinción humana.

¿Cómo puedes empezar?

Lo primero que debes hacer es aprender un lenguaje de programación. Aunque hay muchos idiomas con los que puedes comenzar, Python es lo que muchos prefieren comenzar porque sus bibliotecas se adaptan mejor al aprendizaje automático.

Aquí hay algunos buenos recursos para Python:

1. CodeAcademy
2. Aprende Python de la manera más difícil.
3. Coursera Python
4. Introducción a la informática

Introducción a los bots

Un BOT es el ejemplo más básico de una inteligencia artificial débil que puede realizar tareas automatizadas en su nombre. Los chatbots fueron uno de los primeros programas automáticos que se llamaron “bots”. Necesitas AI y ML para tus chatbots. Los rastreadores web utilizados por los motores de búsqueda como Google son un ejemplo perfecto de un BOT sofisticado y avanzado.

Debes aprender lo siguiente antes de comenzar a programar robots para hacer tu vida más fácil.

xpath: esto te ayudará a inspeccionar y apuntar a HTML y construir tu bot a partir de lo que ves allí.

expresiones regulares: esto le ayudará a procesar los datos que alimenta a su robot mediante la limpieza o la orientación (o ambas) de las partes que son importantes para su lógica.

DESCANSO: esto es realmente importante, ya que eventualmente trabajará con las API. Puede utilizar solicitudes para hacer esto por su simplicidad.

¿Cómo puedes construir tu primer bot?

Puede comenzar a aprender cómo crear bots en Python a través de los siguientes dos tutoriales de la manera más sencilla.

Cómo construir un Bot Python

También puede comenzar utilizando API y herramientas que ofrecen la capacidad de crear aplicaciones para usuarios finales. Esto te ayuda a construir realmente algo sin preocuparte demasiado por la teoría al principio. Algunas de las API que puede utilizar para esto son:

1. Documentación de la API de Google Cloud Prediction
   DiffBot
2. Herramientas de Aprendizaje Automático para Lenguaje
   Scrapy
3. API de Wolfarm Alpha

Aquí hay una lista de algunos problemas BOT para que practiques y pruebes antes de intentar el desafío final.

1. Tic Tac Toe
2. Maleficio
3. Puntos y cajas

Una vez que tenga un conocimiento profundo de su lenguaje de programación preferido y suficiente práctica con los conceptos básicos, debe comenzar a aprender más sobre el aprendizaje automático. En Python, comience a aprender las bibliotecas Scikit-learn, NLTK, SciPy, PyBrain y Numpy, que serán útiles al escribir algoritmos de aprendizaje automático. También debe saber Matemáticas avanzadas.

Aquí hay una lista de recursos para que aprendas y practiques ML:

1. http://www.r2d3.us/visual-intro-…
2. https://www.coursera.org/learn/m … (Por Andrew Ng)
3. https://www.cs.cmu.edu/~tom/1070 …
4. https://www.edx.org/course/artif… (Especialmente para ejercicios de práctica en Python)
5. https://www.udacity.com/course/i…
6. https://www.udacity.com/course/i… (Incluye lógica y robótica)
7. http://ocw.mit.edu/courses/elect …

Algunos libros para la IA
http://aima.cs.berkeley.edu/
http://wps.aw.com/wps/media/obje …
https://grey.colorado.edu/CompCo…
http://psych.colorado.edu/~oreil …

También lo invito a participar en varios Concursos de Programación de AI y BOT en diferentes lugares de Internet:
https://www.hackerearth.com/
https://www.kaggle.com/
http://www.codingame.com/
https://en.wikipedia.org/wiki/Ro …

Antes de comenzar a aprender y contribuir al campo de la IA, lea cómo la IA está cambiando rápidamente el mundo. Tan pronto como funciona, ya nadie lo llama AI “.