¿Desde donde puedo aprender la inteligencia artificial y el aprendizaje automático considerando el futuro de la automatización?

El aprendizaje automático y la inteligencia artificial son futuros. Mejor aprender de los cursos de expertos, puedo sugerirle los mejores recursos y libros en línea de ML y IA

CURSOS DE MEJOR APRENDIZAJE EN MAQUINA:

  • Aprendizaje automático AZ ™: práctica en Python & R en Data Science
  • Bootcamp de ciencia de datos y aprendizaje automático con R
  • Aprendizaje automático para la ciencia de datos

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de este curso puedes aprender sobre:

  • Parte 1 – Preprocesamiento de datos
  • Parte 2 – Regresión: Regresión lineal simple, Regresión lineal múltiple, Regresión polinomial, RVS, Regresión del árbol de decisión, Regresión aleatoria de bosques
  • Parte 3 – Clasificación: Regresión logística, K-NN, SVM, SVM del núcleo, Bayes ingenuos, Clasificación del árbol de decisión, Clasificación de bosques aleatorios
  • Parte 4 – Agrupación en clúster: K-medias, agrupación jerárquica
  • Parte 5 – Aprendizaje de reglas de asociación: Apriori, Eclat
  • Parte 6: Aprendizaje por refuerzo: confianza superior, muestreo de Thompson
  • Parte 7 – Procesamiento de lenguaje natural: modelo de bolsa de palabras y algoritmos para PNL
  • Parte 8 – Aprendizaje profundo: redes neuronales artificiales, redes neuronales convolucionales
  • Parte 9 – Reducción de la dimensionalidad: PCA, LDA, PCA de núcleo
  • Parte 10 – Selección de modelo y realce: validación cruzada en k-fold, ajuste de parámetros, búsqueda de cuadrícula, XGBoost

Libros de texto sugeridos (sólo para fines de referencia):

  • Aprendizaje automático con Scikit-Learn y TensorFlow: conceptos, herramientas y técnicas para construir sistemas inteligentes por Aurélien Géron
  • scikit-learn, un Aprendizaje automático para principiantes absolutos: una introducción en inglés sencillo por Oliver Theobald

MEJORES CURSOS EN LÍNEA DE AI:

  • Inteligencia Artificial AZ ™: aprende cómo construir una IA
  • Inteligencia Artificial: Aprendizaje Automático con Python
  • Inteligencia artificial: aprendizaje por refuerzo en Python

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. Completa las habilidades de principiante a experto en inteligencia artificial: aprende a codificar la inteligencia artificial para mejorar tu IA con diferentes propósitos. 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.

libros de texto sugeridos:

  • Inteligencia artificial: un enfoque moderno por Stuart Russell
  • Inteligencia artificial: lo que todos necesitan saber por Jerry Kapla

TODO LO MEJOR….

Introducción a AI: https://www.udacity.com/course/c … Es impartido por el jefe del proyecto de auto-conducción de Google, y el tipo que escribió AI: Un enfoque moderno. ¡Y es gratis!

Otras clases gratuitas de inteligencia artificial en línea utilizan muchos de los temas cubiertos en esa clase como su base.

Otras clases para hacer a continuación:
https://www.udacity.com/course/c … AI for Robotics
https://www.coursera.org/course/ml Machine Learning
https://www.coursera.org/course/… Redes neuronales para el aprendizaje automático
https://www.coursera.org/course/ … Procesamiento de lenguaje natural
https://www.coursera.org/course/ … AI Planning
https://www.coursera.org/course/… Neurociencia computacional

Sin pensarlo mucho, inscríbete en el curso de Aprendizaje automático de Coursera Andrew Ng. Este curso no tiene ningún requisito previo. Además, Andrew Ng es Rockstar de aprendizaje automático y tiene una gran habilidad de enseñanza al mismo tiempo.

Tan solo empieza porque el exceso de análisis es parálisis.

A2A. El mejor curso será en coursera – Andrew ng.

Sin embargo, eso cubrirá sólo los conceptos básicos de ML. Deberá seleccionar un subcampo después de eso, como el aprendizaje profundo o el aprendizaje no supervisado, etc. Revise algunos proyectos grandes e ideas sobre ellos. Elige la biblioteca que mejor se adapte a tu campo. Comience con algunos mini proyectos que se pueden encontrar en GitHub. Puede modificarlos o recrearlos y continuar.

Puede encontrar una gran cantidad de blogs que tienen una colección de buenos recursos en ML. Eso será bueno para la implementación avanzada.

Creo que el mejor recurso para aprender ML es Cousera ( Machine Learning | Coursera ) impartido por: Andrew Ng , cofundador de Coursera; Profesor adjunto, Universidad de Stanford; ex jefe de Baidu AI Group / Google Brain

Es gratis y mejor curso.

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Tomemos la Introducción de Andrew Ng al Aprendizaje Automático de MOOC.

Para un enfoque de aprendizaje no automático, pruebe la Inteligencia Artificial: Un Enfoque Moderno.

Echa un vistazo a Cómo iniciar AI / ML / DL desde cero. ¡¡Buena suerte!!

Ya sea en línea a través de muchos lugares de mercado de aprendizaje electrónico como coursera, udacity, etc. O fuera de línea a través de EraStrat.