Hola,
Soy bastante nuevo en este campo y me interesé bastante recientemente, así que aquí está mi plan para superarlo. Las personas bien informadas son bienvenidas a impulsar mi Plan. La experiencia debe vencer a la predicción 🙂
Ok, así que aquí va.
Fase 1 – aprender sobre el campo
- Cómo llegar a ser socialmente seguro y un aprendiz rápido
- ¿Dónde debo empezar a aprender lenguajes de computadora?
- ¿Cómo aprender los conceptos básicos de la teoría del diseño por mí mismo? Dónde empiezo
- ¿Cuáles son algunas de las mejores lecciones que ha aprendido al fundar su empresa?
- ¿Cuál es la mejor manera de crecer a partir de un desarrollador junior?
Planeo crecer en esto a través del muy viejo método de lectura. Hay mucha bibliografía sobre el tema. Después de algunas búsquedas parece que los siguientes 2 libros son una buena introducción:
- El algoritmo maestro: cómo la búsqueda de la máquina de aprendizaje definitiva rehacerá nuestro mundo por Pedro Domingos
- Superinteligencia: Caminos, Peligros, Estrategias por Nick Bostrom
También encontré que MIT proporciona en línea las recodificaciones de sus 6.034 clases de cursos de Inteligencia Artificial (AI) . Conferencia por conferencia, debería tener un enfoque estructurado del tema.
(Por cierto, ocw.mit.com es un sitio increíble para encontrar material de las clases impartidas en el MIT y un gran agradecimiento al MIT por compartir esta cantidad de conocimientos sorprendentes)
Por último, e igualmente importante. Revisar algebra Para esto debería usar mi viejo material universitario. Fue adaptado a mi proceso de pensamiento :). Las operaciones algebraicas son el pan y la mantequilla de los cálculos relacionados con la IA, por lo que también pueden convertirse en Matrices Ninja 😉
Fase 2 – afilar las herramientas
Después de aprender lo básico, debo comenzar a pensar en los detalles de la implementación. Parece que python es un lenguaje común para profundizar en la implementación y ya lo uso, así que podría seguir adelante.
Planeo aprender a usar OpenCV y Tensor Flow . Estas son ingeniosas cajas de herramientas / bibliotecas / pacages (No estoy seguro de la terminología correcta aquí) con una implementación de python que se ocupe de la visión por computadora y los algoritmos de AI respectivamente, con algunos medios para diferir los cálculos a la Unidad de Procesamiento Gráfico (GPU). Este último detalle es importante porque la GPU funciona mucho mejor que la CPU con matrices (detalles aparte). Aprender a usarlo es bastante útil a medida que sus implementaciones se amplían.
Fase 3 – ¡Experimenta!
En este punto, espero saber una cosa o dos, así que necesito tener un pequeño proyecto para descubrir los puntos débiles que necesitan un mayor aprendizaje y consolidar mi conocimiento. Me gustaría implementar un algoritmo de reconocimiento facial que me permita buscar personas en mi biblioteca de fotos. Algo como
Yo : Harold, muéstrame todas las fotos donde aparece mi novia.
(Harold será la interfaz AI. Con control de voz y un elegante acento británico)
Harold : Si , no entendí …
Yo : SH OW ME TODAS LAS FOTOS CON MI AMIGA
(Porque a veces Siri me hace gritar y funciona)
Harold : Si , no entendí …
Me molestó : sh * t, debería haber desordenado en algún lugar … línea de comandos, supongo …
* La claridad golpea de repente … *
Yo : Harold, muéstrame todas las fotos donde aparece mi novia … Por favor
Harold : es un placer y un privilegio señor! Ahora buscando
Ese es mi plan básicamente.
Cada fase puede bifurcar otros subtemas y / o bibliografía, y estos pueden retroceder eventualmente. El plan es basto y está abierto a la puesta a punto, pero así es como estoy pensando en la IA.
Dime que piensas.
Saludos cordiales,
Pedro