Europa establecerá el grupo de trabajo ChatGPT
El organismo que une a los organismos nacionales de vigilancia de la privacidad de Europa dijo el jueves que había creado un grupo de trabajo dedicado a ChatGPT.
6 pasos para empezar a aprender programación de inteligencia artificial (IA)
Inteligencia artificial o inteligencia artificial: la IA es una rama de la informática. La IA es inteligencia programada por humanos con el objetivo de ayudar a las computadoras a automatizar comportamientos inteligentes como los humanos. ¡Aprendamos los siguientes 6 pasos para comenzar a aprender sobre inteligencia artificial!
Paso 1: aprenda sobre Python y SQL
Lo principal que tienes que hacer es aprender un lenguaje de programación. Aunque en realidad hay muchos lenguajes con los que puedes empezar, Python es la mejor opción porque sus bibliotecas son más adecuadas para el aprendizaje automático.
Puede consultar los enlaces a continuación:
- Aprendizaje automático con texto en scikit-learn (PyCon 2016)
- Aprendizaje automático en Python con scikit-learn
- Aprendizaje automático con Python
- Aprendizaje automático, parte 1 | Tutorial de ciencia ficción 2016
Paso 2: aprenda inteligencia artificial con algunos de los cursos siguientes
Inteligencia artificial: principios y técnicas de Stanford : un excelente programa educativo para académicos que se sienten inspirados al familiarizarse más con la IA. El curso se centra en los estándares básicos de IA.
CS405: INTELIGENCIA ARTIFICIAL : Introducción al campo de la inteligencia artificial (IA). Los materiales sobre programación, lógica, búsqueda, juegos, aprendizaje automático, comprensión del lenguaje natural y robótica de IA presentan a los estudiantes los métodos, herramientas y técnicas de IA, con aplicaciones a problemas computacionales y el papel de la IA.
Curso de edx.org sobre IA : este curso proporciona los fundamentos de la Inteligencia Artificial (IA) y cómo aplicarlos. Diseñe agentes inteligentes para resolver problemas del mundo real, incluidos búsqueda, juegos, aprendizaje automático, lógica y restricciones de problemas.
Curso del MIT sobre IA : este curso presenta a los estudiantes los conceptos básicos, la resolución de problemas y los métodos de aprendizaje de la inteligencia artificial. Al finalizar este curso, los estudiantes serán capaces de desarrollar sistemas inteligentes aplicando soluciones a problemas computacionales específicos; Comprender el papel de la programación del conocimiento, la resolución de problemas y el aprendizaje en sistemas de ingeniería inteligentes. El curso valora 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 en línea, dividido en 10 lecciones, ayuda a los estudiantes a comprender mejor el universo de la IA. Para comprenderlo, asegúrese de tener la información necesaria sobre matemáticas basadas en variables directas y la hipótesis de posibilidad. Debes aprender a recordar el objetivo final para prepararte con antelación.
Videoconferenciantes de Berkeley : el curso incluye videoconferencias.
Arriba se encuentran los 6 mejores cursos de inteligencia artificial para principiantes y avanzados. Espero que te sean de utilidad.
Paso 3: Aprenda los conceptos básicos de la teoría de la probabilidad, la estadística y las matemáticas.
Puede consultar los enlaces a continuación:
- Álgebra lineal - Álgebra lineal - MIT 18.06 Álgebra lineal de Gilbert Strang (Enlace de referencia: https://www.youtube.com/watch?list=PLE7DDD91010BC51F8&v=ZK3O402wf1c )
- Probabilidad y Estadística - MIT 6.041 Análisis de coeficientes de probabilidad y probabilidad aplicada por John Tsitsiklis (Enlace de referencia: https://www.youtube.com/watch?list=PLUl4u3cNGP61MdtwGTqZA0MreSaDybji8&v=j9WZyLZCBzs )
- Cálculo (Enlace de referencia: http://kisonecat.com/teaching/2013/calculus-one/ )
- Cálculo multivariado (Enlace de referencia: http://kisonecat.com/teaching/2014/m2o2c2/ )
- Teoría de grafos (Enlace de referencia: https://class.coursera.org/pgm-003 )
- Métodos de optimización (Enlace de referencia: https://online.stanford.edu/courses )
Paso 4: leer libros
- http://aima.cs.berkeley.edu/
- Inteligencia artificial: un enfoque moderno, por Stuart J. Russell y Peter Norvig
- http://wps.aw.com/wps/media/objects/5771/5909832/PDF/Luger_0136070477_1.pdf
- La búsqueda de la inteligencia artificial por Nils J. Nilsson (enlace de referencia: http://ai.stanford.edu/~nilsson/QAI/qai.pdf )
- Inteligencia artificial práctica: programación en Java por Mark Watson (enlace de referencia: https://www.saylor.org/site/wp-content/uploads/2011/11/CS405-1.1-WATSON.pdf )
- https://grey.colorado.edu/CompCogNeuro/index.php/CCNBook/Main
- Simplemente lógico: razonamiento inteligente con el ejemplo de Peter Flach (enlace de referencia: https://www.cs.bris.ac.uk/~flach/SL/SL.pdf )
- La revolución de la IA: camino hacia la superinteligencia (enlace de referencia: https://waitbutwhy.com/2015/01/artificial-intelligence-revolution-1.html )
- http://psych.colorado.edu/~oreilly/comp_ex_cog_neuro.html
Paso 5: practica
Una vez que tenga una comprensión completa de su lenguaje de programación preferido y practique lo suficiente con lo esencial, debería comenzar a aprender más sobre el aprendizaje automático. En Python, comience a aprender las bibliotecas Scikit-learn, NLTK, SciPy, PyBrain y Numpy, que le serán valiosas al componer algoritmos de aprendizaje automático.
Practica algunos ejercicios de Scikit del sitio web:
http://scikit-learn.org/ y https://www.edx.org/course/artificial-intelligence-ai-columbiax-csmm-101x-0 (para ejercicios de práctica en Python ).
También aquí hay un resumen de los recursos para aprender y perfeccionar el aprendizaje automático:
- 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/
Paso 6: Practica, aprende, practica tú mismo
Con esta secuencia, paso a paso, poco a poco te convertirás en un programador de IA.
Una vez que haya realizado los 6 pasos, podrá comenzar con confianza con AI/ML. ¡Buena suerte!
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