Die ChatGPT-Task Force wird von Europa eingerichtet
Das Gremium, das die nationalen Datenschutzbeauftragten Europas vereint, gab am Donnerstag bekannt, dass es eine Task Force für ChatGPT eingerichtet habe
6 Schritte zum Erlernen der Programmierung mit künstlicher Intelligenz (KI).
Künstliche Intelligenz oder maschinelle Intelligenz – KI ist ein Teilgebiet der Informatik. KI ist von Menschen programmierte Intelligenz mit dem Ziel, Computern dabei zu helfen, intelligente Verhaltensweisen wie Menschen zu automatisieren. Lassen Sie uns die folgenden 6 Schritte lernen, um mit dem Erlernen künstlicher Intelligenz zu beginnen!
Schritt 1: Erfahren Sie mehr über Python und SQL
Das Wichtigste, was Sie tun müssen, ist, eine Programmiersprache zu lernen. Obwohl es tatsächlich viele Sprachen gibt, mit denen Sie beginnen können, ist Python die beste Wahl, da seine Bibliotheken besser für maschinelles Lernen geeignet sind.
Sie können auf die folgenden Links verweisen:
- Maschinelles Lernen mit Text in scikit-learn (PyCon 2016)
- Maschinelles Lernen in Python mit scikit-learn
- Maschinelles Lernen mit Python
- Maschinelles Lernen Teil 1 | SciPy 2016-Tutorial
Schritt 2: Lernen Sie künstliche Intelligenz in einigen der folgenden Kurse
Künstliche Intelligenz: Prinzipien und Techniken von Stanford – Ein hervorragendes Bildungsprogramm für Wissenschaftler, die sich durch eine bessere Vertrautheit mit KI inspirieren lassen. Der Kurs konzentriert sich auf grundlegende KI-Standards.
CS405: KÜNSTLICHE INTELLIGENZ : Einführung in das Gebiet der künstlichen Intelligenz (KI). Materialien zu KI-Programmierung, Logik, Suche, Spielen, maschinellem Lernen, Verständnis natürlicher Sprache und Robotik führen Schüler in KI-Methoden, -Werkzeuge und -Techniken ein, mit Anwendungen auf Rechenprobleme und der Rolle der KI.
edx.org-Kurs über KI : Dieser Kurs vermittelt die Grundlagen der künstlichen Intelligenz (KI) und deren Anwendung. Entwerfen Sie intelligente Agenten, um reale Probleme zu lösen, darunter Suche, Spiele, maschinelles Lernen, Logik und Einschränkungen bei Problemen.
MIT-Kurs über KI : Dieser Kurs führt Studierende in die Grundlagen, Problemlösungs- und Lernmethoden der künstlichen Intelligenz ein. Nach Abschluss dieses Kurses sind die Studierenden in der Lage, intelligente Systeme zu entwickeln, indem sie Lösungen auf spezifische Rechenprobleme anwenden; die Rolle der Wissensprogrammierung, Problemlösung und des Lernens in intelligenten technischen Systemen verstehen. Der Kurs würdigt die Rolle von Problemlösung, Vision und Sprache beim Verständnis der menschlichen Intelligenz aus einer rechnerischen Perspektive.
Erlernen Sie die Grundlagen der KI – Dieser in 10 Lektionen unterteilte Online-Kurs hilft Schülern, das KI-Universum besser zu verstehen. Um es zu verstehen, stellen Sie sicher, dass Sie über einige notwendige Informationen über die direkte variablenbasierte Mathematik und die Möglichkeitshypothese verfügen. Sie sollten lernen, sich an das Endziel zu erinnern, um es im Voraus vorzubereiten.
Berkeley Video Lecturers : Der Kurs beinhaltet Videovorträge.
Oben finden Sie die 6 besten Kurse für künstliche Intelligenz für Anfänger und Fortgeschrittene. Ich hoffe, sie werden Ihnen nützlich sein.
Schritt 3: Lernen Sie die Grundlagen der Wahrscheinlichkeitstheorie, Statistik und Mathematik
Sie können auf die folgenden Links verweisen:
- Lineare Algebra - Lineare Algebra - MIT 18.06 Lineare Algebra von Gilbert Strang (Referenzlink: https://www.youtube.com/watch?list=PLE7DDD91010BC51F8&v=ZK3O402wf1c )
- Wahrscheinlichkeit und Statistik – MIT 6.041 Wahrscheinlichkeitskoeffizientenanalyse und angewandte Wahrscheinlichkeit von John Tsitsiklis (Referenzlink: https://www.youtube.com/watch?list=PLUl4u3cNGP61MdtwGTqZA0MreSaDybji8&v=j9WZyLZCBzs )
- Analysis (Referenzlink: http://kisonecat.com/teaching/2013/calculus-one/ )
- Multivariate Analysis (Referenzlink: http://kisonecat.com/teaching/2014/m2o2c2/ )
- Graphentheorie (Referenzlink: https://class.coursera.org/pgm-003 )
- Optimierungsmethoden (Referenzlink: https://online.stanford.edu/courses )
Schritt 4: Bücher lesen
- http://aima.cs.berkeley.edu/
- Künstliche Intelligenz: Ein moderner Ansatz von Stuart J. Russell und Peter Norvig
- http://wps.aw.com/wps/media/objects/5771/5909832/PDF/Luger_0136070477_1.pdf
- The Quest for Artificial Intelligence von Nils J. Nilsson (Referenzlink: http://ai.stanford.edu/~nilsson/QAI/qai.pdf )
- Praktische künstliche Intelligenz: Programmierung in Java von Mark Watson (Referenzlink: https://www.saylor.org/site/wp-content/uploads/2011/11/CS405-1.1-WATSON.pdf )
- https://grey.colorado.edu/CompCogNeuro/index.php/CCNBook/Main
- Einfach logisch: Intelligentes Denken anhand von Beispielen von Peter Flach (Referenzlink: https://www.cs.bris.ac.uk/~flach/SL/SL.pdf )
- Die KI-Revolution: Weg zur Superintelligenz (Referenzlink: https://waitbutwhy.com/2015/01/artificial-intelligence-revolution-1.html )
- http://psych.colorado.edu/~oreilly/comp_ex_cog_neuro.html
Schritt 5: Üben
Sobald Sie Ihre bevorzugte Programmiersprache vollständig verstanden und die Grundlagen ausreichend geübt haben, sollten Sie beginnen, mehr über maschinelles Lernen zu lernen. Beginnen Sie in Python mit dem Erlernen der Bibliotheken Scikit-learn, NLTK, SciPy, PyBrain und Numpy, die beim Erstellen von Algorithmen für maschinelles Lernen von Nutzen sein werden.
Üben Sie einige Scikit-Übungen von der Website:
http://scikit-learn.org/ und https://www.edx.org/course/artificial-intelligence-ai-columbiax-csmm-101x-0 (für Übungsübungen in Python ).
Außerdem finden Sie hier eine Zusammenfassung der Ressourcen zum Erlernen und Verfeinern des maschinellen Lernens:
- http://www.r2d3.us/visual-intro-to-machine-learning-part-1/
- https://www.coursera.org/learn/machine-learning
- https://www.cs.cmu.edu/~tom/10701_sp11/lectures.shtml
- 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
- https://ocw.mit.edu/courses/electrical-engineering-and-computer-science/6-034-artificial-intelligence-fall-2010/
Schritt 6: Üben – Lernen – Üben Sie sich
Mit dieser Sequenz werden Sie Schritt für Schritt langsam zum KI-Programmierer.
Sobald alle 6 Schritte erledigt sind, können Sie getrost mit KI/ML durchstarten. Viel Glück!
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