Yapay zeka (AI) programlamayı öğrenmeye başlamak için 6 adım

Yapay zeka veya Makine zekası - AI, bilgisayar biliminin bir dalıdır. Yapay zeka, bilgisayarların insanlar gibi akıllı davranışları otomatikleştirmesine yardımcı olmak amacıyla insanlar tarafından programlanan zekadır. Yapay zekayı öğrenmeye başlamak için aşağıdaki 6 adımı öğrenelim!

1. Adım: Python ve SQL hakkında bilgi edinin

Yapmanız gereken en önemli şey bir programlama dili öğrenmek. Aslında başlayabileceğiniz birçok dil olsa da Python en iyi seçim çünkü kütüphaneleri Makine Öğrenimine daha uygun.

Aşağıdaki bağlantılara başvurabilirsiniz:

• Scikit-learn'de Metinle Makine Öğrenimi (PyCon 2016)
• Scikit-learn ile Python'da makine öğrenimi
• Python ile makine öğrenimi
• Makine Öğrenimi Bölüm 1 | SciPy 2016 Eğitimi

Adım 2: Aşağıdaki kurslardan bazılarından yapay zekayı öğrenin

Yapay Zeka: Stanford'dan İlkeler ve Teknikler - Yapay zekaya daha aşina olmaktan ilham alan akademisyenler için mükemmel bir eğitim programı. Kurs temel AI standartlarına odaklanmaktadır.

CS405: YAPAY ZEKA : Yapay zeka (AI) alanına giriş. Yapay zeka programlama, mantık, arama, oyun, makine öğrenimi, doğal dil anlama ve robot bilimi ile ilgili materyaller, öğrencilere yapay zeka yöntemlerini, araçlarını ve tekniklerini, hesaplama problemlerine yönelik uygulamaları ve yapay zekanın rolünü tanıtır.

Yapay Zeka üzerine edx.org kursu : Bu kurs Yapay Zekanın (AI) temellerini ve bunların nasıl uygulanacağını sağlar. Arama, oyunlar, makine öğrenimi, mantık ve problemlere ilişkin kısıtlamalar dahil olmak üzere gerçek dünyadaki sorunları çözmek için akıllı aracılar tasarlayın.

MIT'nin yapay zeka kursu : Bu kurs, öğrencilere yapay zekanın temellerini, problem çözmeyi ve öğrenme yöntemlerini tanıtır. Bu dersi tamamladıktan sonra öğrenciler, belirli hesaplama problemlerine çözümler uygulayarak akıllı sistemler geliştirebilecek; Akıllı mühendislik sistemlerinde bilgi programlamanın, problem çözmenin ve öğrenmenin rolünü anlamak. Ders, insan zekasını hesaplamalı bir perspektiften anlamada problem çözme, vizyon ve dilin rolünü takdir etmektedir.

Yapay Zekanın Temellerini Öğrenin - 10 derse bölünmüş bu çevrimiçi kurs, öğrencilerin yapay zeka evrenini daha iyi anlamalarına yardımcı olur. Bunu anlamak için doğrudan değişkene dayalı matematik ve olasılık hipotezi hakkında gerekli bazı bilgilere sahip olduğunuzdan emin olun. Önceden hazırlanmak için nihai hedefi hatırlamayı öğrenmelisiniz.

Berkeley Video Konuşmacıları : Kurs, video konferansları içerir.

Yukarıda yeni başlayanlar ve ileri düzey için en iyi 6 yapay zeka dersi bulunmaktadır. Umarım sizin için faydalı olurlar.

3. Adım: Olasılık teorisinin, istatistiğin ve matematiğin temellerini öğrenin

Aşağıdaki bağlantılara başvurabilirsiniz:

• Doğrusal Cebir - Doğrusal Cebir - MIT 18.06 Doğrusal Cebir, Gilbert Strang (Referans bağlantısı: https://www.youtube.com/watch?list=PLE7DDD91010BC51F8&v=ZK3O402wf1c )
• Olasılık ve İstatistik - MIT 6.041 Olasılık katsayısı analizi ve uygulamalı olasılık, John Tsitsiklis (Referans bağlantısı: https://www.youtube.com/watch?list=PLUl4u3cNGP61MdtwGTqZA0MreSaDybji8&v=j9WZyLZCBzs )
• Matematik (Referans bağlantısı: http://kisonecat.com/teaching/2013/calculus-one/ )
• Çok Değişkenli Matematik (Referans bağlantısı: http://kisonecat.com/teaching/2014/m2o2c2/ )
• Grafik teorisi (Referans bağlantısı: https://class.coursera.org/pgm-003 )
• Optimizasyon yöntemleri (Referans bağlantısı: https://online.stanford.edu/courses )

4. Adım: Kitap okuyun

• http://aima.cs.berkeley.edu/
• Yapay Zeka: Modern Bir Yaklaşım, yazan Stuart J. Russell ve Peter Norvig
• http://wps.aw.com/wps/media/objects/5771/5909832/PDF/Luger_0136070477_1.pdf
• Yapay Zeka Arayışı, Nils J. Nilsson (Referans bağlantısı: http://ai.stanford.edu/~nilsson/QAI/qai.pdf )
• Pratik Yapay Zeka: Java'da Programlama, Mark Watson (Referans bağlantısı: https://www.saylor.org/site/wp-content/uploads/2011/11/CS405-1.1-WATSON.pdf )
• https://grey.colorado.edu/CompCogNeuro/index.php/CCNBook/Main
• Basitçe Mantıksal: Örnekle Akıllı Akıl Yürütme, Peter Flach (Referans bağlantısı: https://www.cs.bris.ac.uk/~flach/SL/SL.pdf )
• Yapay Zeka Devrimi: Süper Zekaya Giden Yol (Referans bağlantısı: https://waitbutwhy.com/2015/01/artificial-intelligence-revolution-1.html )
• http://psych.colorado.edu/~oreilly/comp_ex_cog_neuro.html

Adım 5: Pratik Yapın

Tercih ettiğiniz programlama dilini tam olarak anladıktan ve temel konularda yeterince pratik yaptıktan sonra Makine Öğrenimi hakkında daha fazla bilgi edinmeye başlamalısınız. Python'da Makine Öğrenimi algoritmalarını oluştururken değerli olacak Scikit-learn, NLTK, SciPy, PyBrain ve Numpy kütüphanelerini öğrenmeye başlayın.

Web sitesinden bazı Scikit egzersizlerini uygulayın:

http://scikit-learn.org/ ve https://www.edx.org/course/artificial-intelligence-ai-columbiax-csmm-101x-0 ( Python'daki pratik alıştırmalar için ).

Ayrıca burada Makine Öğrenimini öğrenmek ve geliştirmek için gereken kaynakların bir özeti bulunmaktadır:

• 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/

Adım 6: Pratik Yapın - Öğrenin - Kendinizi Pratik Yapın

Bu sıralamayla adım adım yavaş yavaş bir yapay zeka programcısı olacaksınız.

6 adımın tamamı tamamlandıktan sonra AI/ML'ye güvenle başlayabilirsiniz. İyi şanlar!

Daha fazla gör:

• Yapay zeka (AI) ve sertifikasyon üzerine çevrimiçi kurslar
• Ücretsiz çevrimiçi AI kursları koleksiyonu
• Google'ın web sitesinden AI ve Makine öğrenimi hakkında tamamen ücretsiz çevrimiçi bilgi edinin