人工知能 (AI) プログラミングの学習を始めるための 6 つのステップ

人工知能または機械知能 - AI はコンピューターサイエンスの一分野です。AI は、コンピューターが人間のような知的行動を自動化できるようにすることを目的として、人間によってプログラムされた知能です。人工知能について学び始めるために、次の6つのステップを学びましょう！

ステップ 1: Python とSQLについて学ぶ

あなたがしなければならない主なことは、プログラミング言語を学ぶことです。実際には始められる言語はたくさんありますが、ライブラリが機械学習により適しているため、 Python が最適な選択です。

以下のリンクを参照してください。

scikit-learn のテキストを使用した機械学習 (PyCon 2016)
scikit-learn を使用した Python での機械学習
Pythonによる機械学習
機械学習パート 1 | SciPy 2016 チュートリアル

人工知能 (AI) プログラミングの学習を始めるための 6 つのステップ

ステップ 2: 以下のコースから人工知能を学習する

Artificial Intelligence: Principles and Techniques from Stanford (人工知能: スタンフォード大学の原理と技術) - AI についてもっと詳しく知りたいという学者のための優れた教育プログラムです。このコースでは、基本的な AI 標準に焦点を当てます。

CS405: 人工知能: 人工知能 (AI) の分野の紹介。AI プログラミング、ロジック、検索、ゲーム、機械学習、自然言語理解、ロボット工学に関する教材は、計算問題や AI の役割への応用とともに、AI の方法、ツール、テクニックを学生に紹介します。

AI に関する edx.org コース: このコースでは、人工知能 (AI) の基礎とその応用方法を説明します。検索、ゲーム、機械学習、ロジック、問題の制約など、現実世界の問題を解決するためのインテリジェントエージェントを設計します。

MIT の AI コース: このコースでは、人工知能の基礎、問題解決、学習方法を学生に紹介します。このコースを完了すると、学生は特定の計算問題に解決策を適用してインテリジェントなシステムを開発できるようになります。インテリジェントエンジニアリングシステムにおける知識プログラミング、問題解決、学習の役割を理解します。このコースでは、計算の観点から人間の知能を理解する上での問題解決、視覚、言語の役割を認識しています。

AI の基礎を学ぶ- このオンラインコースは 10 のレッスンに分かれており、学生が AI の世界をより深く理解するのに役立ちます。それを理解するには、直接変数ベースの数学と可能性仮説に関する必要な情報を必ず持っているようにしてください。最終目標を覚えて事前に準備することを学ぶ必要があります。

バークレーのビデオ講義: コースにはビデオ講義が含まれます。

上記は、初心者および上級者向けのトップ 6 の人工知能コースです。ぜひお役立てください。

人工知能 (AI) プログラミングの学習を始めるための 6 つのステップ

ステップ 3: 確率論、統計、数学の基礎を学ぶ

以下のリンクを参照してください。

線形代数 - 線形代数 - MIT 18.06 Linear Algebra by Gilbert Strang (参考リンク: https://www.youtube.com/watch?list=PLE7DDD91010BC51F8&v=ZK3O402wf1c )
確率と統計 - MIT 6.041 確率係数分析と適用確率 by John Tsitsiklis (参考リンク: https://www.youtube.com/watch?list=PLUl4u3cNGP61MdtwGTqZA0MreSaDybji8&v=j9WZyLZCBzs )
微積分（参考リンク：http://kisonecat.com/teaching/2013/calculus-one/）
多変量微積分 (参考リンク: http://kisonecat.com/teaching/2014/m2o2c2/ )
グラフ理論（参考リンク：https ://class.coursera.org/pgm-003 ）
最適化手法（参考リンク： https: //online.stanford.edu/courses）

ステップ 4: 本を読む

http://aima.cs.berkeley.edu/
『人工知能: 現代的なアプローチ』スチュアート・J・ラッセルとピーター・ノーヴィグ著
http://wps.aw.com/wps/media/objects/5771/5909832/PDF/Luger_0136070477_1.pdf
The Quest for Artificial Intelligence by Nils J. Nilsson (参考リンク: http://ai.stanford.edu/~nilsson/QAI/qai.pdf )
実践的な人工知能: Java でのプログラミング (参考リンク: https://www.saylor.org/site/wp-content/uploads/2011/11/CS405-1.1-WATSON.pdf )
https://grey.colorado.edu/CompCogNeuro/index.php/CCNBook/Main
Simply Logical: Intelligent Reasoning by Example by Peter Flach (参考リンク: https://www.cs.bris.ac.uk/~flach/SL/SL.pdf )
AI革命：超知性への道（参考リンク：https://waitbutwhy.com/2015/01/artificial-intelligence-revolution-1.html）
http://psych.colorado.edu/~oreilly/comp_ex_cog_neuro.html

人工知能 (AI) プログラミングの学習を始めるための 6 つのステップ

ステップ5: 練習する

好みのプログラミング言語を完全に理解し、基本事項を十分に練習したら、機械学習についてさらに学び始める必要があります。Python では、機械学習アルゴリズムを作成する際に役立つ Scikit-learn、NLTK、SciPy、PyBrain、Numpy ライブラリの学習を開始します。

Web サイトから Scikit の演習をいくつか練習してください。

http://scikit-learn.org/およびhttps://www.edx.org/course/artificial-intelligence-ai-columbiax-csmm-101x-0 ( Python の演習用)。

また、機械学習を学び磨き上げるためのリソースの概要も以下に示します。

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/