6 шагов, чтобы начать изучать программирование искусственного интеллекта (ИИ)

Искусственный интеллект или машинный интеллект. ИИ — это отрасль информатики. ИИ — это интеллект, запрограммированный людьми с целью помочь компьютерам автоматизировать интеллектуальное поведение, подобное человеческому. Давайте изучим следующие 6 шагов, чтобы начать изучать искусственный интеллект!

Шаг 1. Узнайте о Python и SQL

Главное, что вам нужно сделать, это выучить язык программирования. Хотя на самом деле существует множество языков, с которых вы можете начать, Python — лучший выбор, поскольку его библиотеки больше подходят для машинного обучения.

Вы можете перейти по ссылкам ниже:

• Машинное обучение с текстом в scikit-learn (PyCon 2016)
• Машинное обучение на Python с помощью scikit-learn
• Машинное обучение с Python
• Машинное обучение. Часть 1 | Учебное пособие по SciPy 2016

Шаг 2. Изучите искусственный интеллект на курсах ниже.

Искусственный интеллект: принципы и методы от Стэнфорда — отличная образовательная программа для ученых, которых вдохновляет более глубокое знакомство с ИИ. Курс посвящен базовым стандартам искусственного интеллекта.

CS405: ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ : Введение в область искусственного интеллекта (ИИ). Материалы по программированию ИИ, логике, поиску, играм, машинному обучению, пониманию естественного языка и робототехнике знакомят учащихся с методами, инструментами и приемами ИИ, а также с применением их к вычислительным задачам и роли ИИ.

Курс edx.org по искусственному интеллекту : в этом курсе представлены основы искусственного интеллекта (ИИ) и способы их применения. Создавайте интеллектуальных агентов для решения реальных задач, включая поиск, игры, машинное обучение, логику и ограничения на задачи.

Курс Массачусетского технологического института по искусственному интеллекту . Этот курс знакомит студентов с основами, решением проблем и методами обучения искусственного интеллекта. После завершения этого курса студенты смогут разрабатывать интеллектуальные системы, применяя решения конкретных вычислительных задач; понять роль программирования знаний, решения проблем и обучения в интеллектуальных инженерных системах. В курсе оценивается роль решения проблем, видения и языка в понимании человеческого интеллекта с вычислительной точки зрения.

Изучите основы искусственного интеллекта . Этот онлайн-курс, разделенный на 10 уроков, помогает студентам лучше понять вселенную искусственного интеллекта. Чтобы понять это, убедитесь, что у вас есть необходимая информация о прямой математике, основанной на переменных, и гипотезе возможности. Вам следует научиться помнить конечную цель, чтобы подготовиться заранее.

Видеолекторы Беркли : Курс включает видеолекции.

Выше представлены 6 лучших курсов по искусственному интеллекту для начинающих и продвинутых. Надеюсь, они будут вам полезны.

Шаг 3: Изучите основы теории вероятностей, статистики и математики.

Вы можете перейти по ссылкам ниже:

• Линейная алгебра - Линейная алгебра - MIT 18.06 Линейная алгебра Гилберта Стрэнга (ссылка на ссылку: https://www.youtube.com/watch?list=PLE7DDD91010BC51F8&v=ZK3O402wf1c )
• Вероятность и статистика - MIT 6.041 Анализ коэффициентов вероятности и прикладная вероятность Джона Цициклиса (ссылка на ссылку: https://www.youtube.com/watch?list=PLUl4u3cNGP61MdtwGTqZA0MreSaDybji8&v=j9WZyLZCBzs )
• Исчисление (ссылка: http://kisonecat.com/teaching/2013/calculus-one/ )
• Многомерное исчисление (ссылка: http://kisonecat.com/teaching/2014/m2o2c2/ )
• Теория графов (ссылка: https://class.coursera.org/pgm-003 )
• Методы оптимизации (ссылка: https://online.stanford.edu/courses )

Шаг 4: Читайте книги

• http://aima.cs.berkeley.edu/
• Искусственный интеллект: современный подход, Стюарт Дж. Рассел и Питер Норвиг
• http://wps.aw.com/wps/media/objects/5771/5909832/PDF/Luger_0136070477_1.pdf
• «В поисках искусственного интеллекта», Нильс Дж. Нильссон (ссылка: http://ai.stanford.edu/~nilsson/QAI/qai.pdf )
• «Практический искусственный интеллект: программирование на Java», Марк Уотсон (ссылка: https://www.saylor.org/site/wp-content/uploads/2011/11/CS405-1.1-WATSON.pdf )
• https://grey.colorado.edu/CompCogNeuro/index.php/CCNBook/Main
• Просто логично: разумное рассуждение на примере Питера Флаха (ссылка: https://www.cs.bris.ac.uk/~flach/SL/SL.pdf )
• Революция искусственного интеллекта: дорога к сверхинтеллекту (ссылка: https://waitbutwhy.com/2015/01/artificial-intelligence-revolution-1.html )
• http://psych.colorado.edu/~oreilly/comp_ex_cog_neuro.html

Шаг 5: Практика

Как только вы получите полное представление о предпочитаемом вами языке программирования и достаточно попрактикуетесь в его основах, вам следует начать больше изучать машинное обучение. На Python начните изучать библиотеки Scikit-learn, NLTK, SciPy, PyBrain и Numpy, которые будут полезны при составлении алгоритмов машинного обучения.

Попрактикуйтесь в некоторых упражнениях Scikit с сайта:

http://scikit-learn.org/ и https://www.edx.org/course/artificial-intelligence-ai-columbiax-csmm-101x-0 (для практических упражнений по Python ).

Также вот краткий обзор ресурсов для изучения и оттачивания машинного обучения:

• 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/

Шаг 6: Практикуйтесь – Учитесь – Практикуйтесь сами

Следуя этой последовательности, шаг за шагом, вы постепенно станете программистом ИИ.

Выполнив все 6 шагов, вы можете с уверенностью приступить к работе с AI/ML. Удачи!

Узнать больше:

• Онлайн-курсы по искусственному интеллекту (ИИ), сертификация
• Коллекция бесплатных онлайн-курсов по искусственному интеллекту
• Узнайте совершенно бесплатно онлайн об искусственном интеллекте и машинном обучении на веб-сайте Google.