Le groupe de travail ChatGPT sera créé par l’Europe
L'organisme qui rassemble les organismes nationaux de surveillance de la vie privée en Europe a annoncé jeudi avoir créé un groupe de travail dédié à ChatGPT.
6 étapes pour commencer à apprendre la programmation de lintelligence artificielle (IA)
Intelligence artificielle ou Intelligence artificielle – L’IA est une branche de l’informatique. L'IA est une intelligence programmée par les humains dans le but d'aider les ordinateurs à automatiser des comportements intelligents comme les humains. Apprenons les 6 étapes suivantes pour commencer à découvrir l'intelligence artificielle !
Étape 1 : Découvrez Python et SQL
La principale chose à faire est d’apprendre un langage de programmation. Bien qu'il existe en fait de nombreux langages avec lesquels vous pouvez commencer, Python est le meilleur choix car ses bibliothèques sont plus adaptées au Machine Learning.
Vous pouvez vous référer aux liens ci-dessous :
- Apprentissage automatique avec texte dans scikit-learn (PyCon 2016)
- Apprentissage automatique en Python avec scikit-learn
- Apprentissage automatique avec Python
- Apprentissage automatique, partie 1 | Tutoriel SciPy 2016
Étape 2 : Apprenez l’intelligence artificielle grâce à certains des cours ci-dessous
Intelligence artificielle : principes et techniques de Stanford - Un excellent programme éducatif pour les universitaires qui souhaitent se familiariser davantage avec l'IA. Le cours se concentre sur les normes de base de l'IA.
CS405 : INTELLIGENCE ARTIFICIELLE : Introduction au domaine de l'intelligence artificielle (IA). Les documents sur la programmation, la logique, la recherche, les jeux, l'apprentissage automatique, la compréhension du langage naturel et la robotique de l'IA présentent aux étudiants les méthodes, les outils et les techniques de l'IA, avec des applications aux problèmes informatiques et au rôle de l'IA.
Cours edx.org sur l'IA : Ce cours fournit les fondamentaux de l'intelligence artificielle (IA) et comment les appliquer. Concevez des agents intelligents pour résoudre des problèmes du monde réel, notamment la recherche, les jeux, l'apprentissage automatique, la logique et les contraintes sur les problèmes.
Cours du MIT sur l'IA : Ce cours présente aux étudiants les bases, la résolution de problèmes et les méthodes d'apprentissage de l'intelligence artificielle. Après avoir terminé ce cours, les étudiants seront capables de développer des systèmes intelligents en appliquant des solutions à des problèmes informatiques spécifiques ; comprendre le rôle de la programmation des connaissances, de la résolution de problèmes et de l'apprentissage dans les systèmes d'ingénierie intelligents. Le cours apprécie le rôle de la résolution de problèmes, de la vision et du langage dans la compréhension de l'intelligence humaine d'un point de vue informatique.
Apprenez les fondamentaux de l'IA - Ce cours en ligne, divisé en 10 leçons, aide les étudiants à mieux comprendre l'univers de l'IA. Pour le comprendre, assurez-vous de disposer des informations nécessaires sur les mathématiques basées sur des variables directes et l'hypothèse de possibilité. Vous devez apprendre à vous souvenir de l’objectif final pour vous préparer à l’avance.
Berkeley Video Lecturers : le cours comprend des conférences vidéo.
Ci-dessus se trouvent les 6 meilleurs cours d’intelligence artificielle pour débutants et avancés. J'espère qu'ils vous seront utiles.
Étape 3 : Apprenez les bases de la théorie des probabilités, des statistiques et des mathématiques
Vous pouvez vous référer aux liens ci-dessous :
- Algèbre linéaire - Algèbre linéaire - MIT 18.06 Algèbre linéaire par Gilbert Strang (Lien de référence : https://www.youtube.com/watch?list=PLE7DDD91010BC51F8&v=ZK3O402wf1c )
- Probabilités et statistiques - MIT 6.041 Analyse des coefficients de probabilité et probabilité appliquée par John Tsitsiklis (Lien de référence : https://www.youtube.com/watch?list=PLUl4u3cNGP61MdtwGTqZA0MreSaDybji8&v=j9WZyLZCBzs )
- Calcul (Lien de référence : http://kisonecat.com/teaching/2013/calculus-one/ )
- Calcul multivarié (Lien de référence : http://kisonecat.com/teaching/2014/m2o2c2/ )
- Théorie des graphes (Lien de référence : https://class.coursera.org/pgm-003 )
- Méthodes d'optimisation (Lien de référence : https://online.stanford.edu/courses )
Étape 4 : Lire des livres
- http://aima.cs.berkeley.edu/
- Intelligence artificielle : une approche moderne, par Stuart J. Russell et Peter Norvig
- http://wps.aw.com/wps/media/objects/5771/5909832/PDF/Luger_0136070477_1.pdf
- La quête de l'intelligence artificielle par Nils J. Nilsson (Lien de référence : http://ai.stanford.edu/~nilsson/QAI/qai.pdf )
- Intelligence artificielle pratique : programmation en Java par Mark Watson (Lien de référence : https://www.saylor.org/site/wp-content/uploads/2011/11/CS405-1.1-WATSON.pdf )
- https://grey.colorado.edu/CompCogNeuro/index.php/CCNBook/Main
- Simplement logique : raisonnement intelligent par l'exemple par Peter Flach (Lien de référence : https://www.cs.bris.ac.uk/~flach/SL/SL.pdf )
- La révolution de l'IA : la route vers la superintelligence (Lien de référence : https://waitbutwhy.com/2015/01/artificial-intelligence-revolution-1.html )
- http://psych.colorado.edu/~oreilly/comp_ex_cog_neuro.html
Étape 5 : Pratique
Une fois que vous avez une compréhension complète de votre langage de programmation préféré et suffisamment de pratique avec les bases, vous devriez commencer à en apprendre davantage sur l’apprentissage automatique. En Python, commencez à apprendre les bibliothèques Scikit-learn, NLTK, SciPy, PyBrain et Numpy qui seront utiles lors de la composition d'algorithmes de Machine Learning.
Pratiquez quelques exercices Scikit sur le site Web :
http://scikit-learn.org/ et https://www.edx.org/course/artificial-intelligence-ai-columbiax-csmm-101x-0 (pour des exercices pratiques en Python ).
Voici également un résumé des ressources pour apprendre et perfectionner le Machine Learning :
- 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/
Étape 6 : Entraînez-vous - Apprenez - Entraînez-vous
Avec cette séquence, étape par étape, vous deviendrez petit à petit un programmeur IA.
Une fois les 6 étapes terminées, vous pouvez démarrer en toute confiance avec l’IA/ML. Bonne chance!
En savoir plus :
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