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La inteligencia artificial (IA) es un concepto de junta, y este campo emergente ha estado creciendo y evolucionando continuamente. Entonces, los recién llegados o principiantes enfrentan problemas para comenzar su viaje en inteligencia artificial. Se confunden sobre cómo aprender inteligencia artificial fácilmente. Además, los principiantes no entienden cómo adoptarán la inteligencia artificial en su sistema informático o robot para hacerlos inteligentes de forma similar a la inteligencia humana.
El objetivo principal de la inteligencia artificial o el aprendizaje automático es desarrollar una máquina o sistema de tal manera que pueda pensar, actuar y percibir como lo hace el cerebro humano. En el próximo año, la inteligencia artificial dominará nuestro lugar de trabajo, lo que reducirá la necesidad de mano de obra humana.
Cómo aprender inteligencia artificial
La inteligencia artificial (IA) imita la inteligencia humana. El CEO de DataRobot, Jeremy Achin, define la IA: “Una inteligencia artificial es un sistema informático que puede realizar una tarea como lo hace un humano. La IA puede ser impulsada por el aprendizaje profundo, el aprendizaje automático y el enfoque basado en reglas.”A continuación, proporcionamos una guía para que los principiantes aprendan inteligencia artificial.
Paso 1. Aprenda un lenguaje de programación
¿Puede una máquina pensar o puede una máquina actuar inteligentemente como un ser humano?? Sí, una máquina puede. Si empleamos inteligencia artificial en esta máquina. Para emplear la IA en un proyecto de inteligencia artificial o aprendizaje automático, un principiante debe conocer muy bien un lenguaje de programación. Debe conocer la sintaxis, el método, las bibliotecas y los paquetes de ese lenguaje de programación.
Un lenguaje de programación es un conjunto de instrucciones que produce la salida deseada. Varios lenguajes de programación, marcos y software de aprendizaje automático están disponibles en el mercado. Un desarrollador puede usar cualquier lenguaje de programación según sus preferencias y requisitos del sistema.
Los investigadores de IA han diseñado varios lenguajes de programación para desarrollar un proyecto de inteligencia artificial. Un principiante o un recién llegado puede aprender el lenguaje de programación R, MatLab, Java, Python, Julia, Prolog, Haskell, Lisp, C ++, etc. para desarrollar su proyecto. Uno puede desarrollar su proyecto sin esfuerzo utilizando estos lenguajes de programación.
Paso 2. Refresque su conocimiento fundamental
La inteligencia artificial es un paraguas de este tipo que abarca muchas otras áreas como matemáticas, estadística, aprendizaje automático y muchas más. Para ello, un más fresco debe tener que refrescar sus conocimientos fundamentales. Debe tener que conocer términos matemáticos, yo.mi., técnicas de álgebra y estadística, i.mi., desviación estándar, distribuciones, teoría de la probabilidad y algoritmos y técnicas de aprendizaje automático.
Paso 3. Aprenda de los mejores cursos
Los principiantes siempre están confundidos o irritados acerca de cómo comenzarán su viaje de aprendizaje. Siempre buscan en google como aprender inteligencia artificial. Abordamos esta pregunta en uno de los artículos anteriores. Puedes leerlo: los mejores cursos de IA y Machine Learning.
Estos cursos son para todos. Al completar estos cursos útiles, puede comprender la terminología común de IA como aprendizaje automático (ML), redes neuronales artificiales (ANN), ciencia de datos y aprendizaje profundo. Además, aprenderá los antecedentes teóricos de la inteligencia artificial y cómo construir un proyecto de IA. Además, podrá trabajar con un equipo de IA al realizar este curso.
Paso 4. Aprenda de los mejores libros
Si desea aprender algo nuevo, entonces el libro es la mejor opción para usted en lugar de cualquier otro medio como videos o artículos de YouTube. Se escriben varios libros sobre inteligencia artificial. Para aumentar sus conocimientos sobre inteligencia artificial, puede leer este libro: Inteligencia artificial: un enfoque moderno. Este es uno de los mejores libros para principiantes.
Además de esto, también están disponibles varios libros como Inteligencia artificial: una guía para pensar en humanos de Melanie Mitchell, Inteligencia artificial: una nueva síntesis de Nils J. Nilsson, vida 3.0 - Ser humano en la era de la inteligencia artificial por Max Tegmark.
Paso 5. Recursos útiles de Quora
Si está buscando cómo aprender inteligencia artificial, debemos decir que su búsqueda termina aquí. En este artículo, intentamos capturar varias formas de aprender la inteligencia artificial. Puede obtener recursos útiles de Quora para aprender inteligencia artificial como qué es la IA?, futuro de la inteligencia artificial, la mejor manera de aprender IA para principiantes, cómo funciona la IA? requisitos previos para aprender inteligencia artificial y muchos más.
Paso 6. Proyecto AI
Mientras se aprende, es fundamental adquirir conocimientos teóricos y prácticos. Para emplear sus conocimientos teóricos de manera práctica, debe elegir un proyecto de inteligencia artificial. Hemos enumerado los mejores proyectos de inteligencia artificial y aprendizaje automático para su conveniencia. Estos proyectos te ayudarán a mejorar tus habilidades.
Para desarrollar un proyecto de inteligencia artificial, primero debes elegir un problema. Entonces, debes encontrar una solución para este problema. Resolver este problema también lo ayuda a involucrarse profundamente con las técnicas de aprendizaje automático. Después de obtener una solución, debe intentar encontrar una solución óptima para este problema.
Luego, debes codificar tu solución usando cualquier lenguaje de programación. Además, necesita un conjunto de datos estándar y sin ruido para entrenar y probar el sistema. Si necesita algún conjunto de datos, puede leer este artículo sobre conjuntos de datos de aprendizaje automático. En este artículo, describimos el enlace de descarga de conjuntos de datos para su conveniencia.
Paso 7 - Evaluación del proyecto
La evaluación es un proceso que examina el desempeño de un sistema. Eso significa cuánto da un sistema un resultado preciso con la salida real. Después de desarrollar un proyecto de IA, debe evaluar su proyecto con el resultado real. Si obtiene menos precisión, entonces debe verificar su lógica una y otra vez. Y debe tener que cambiar la lógica o la solución inicial de acuerdo con sus requisitos.
Paso 8 - Implementación de Evaluación
Después de modificar su lógica, debe escribir el código para la sección modificada. Finalmente, debes evaluar tu programa nuevamente. Si da un mejor resultado que antes, entonces su viaje por la codificación termina aquí. Ahora puedes ir al paso 8. De lo contrario, tienes que modificar tu lógica nuevamente. Tienes que modificar tu código hasta que obtengas un resultado satisfactorio.
Paso 9: comparte tu código
Compartir es la mejor forma de aprender. Si comparte su conocimiento con otros, puede aprender de los demás. Puede compartir su código en GitHub, Kaggle Kernels u otros sitios alternativos de GitHub. Si comparte su código, puede obtener comentarios sobre su solución. Le ayudará a aprender y también le ayudará a hacer que su programa sea eficiente y preciso. Y, por tanto, le ayudará a obtener un resultado satisfactorio de su sistema informático.
Además, puede escribir documentación para su proyecto de inteligencia artificial. Luego, finalmente, puede publicar un trabajo de investigación basado en su proyecto.
Pensamientos finales
El campo de la inteligencia artificial es una tendencia de vanguardia. Si eres un estudiante de informática, entonces debes saber cómo aprender inteligencia artificial. Al aprender inteligencia artificial, entrará en el núcleo de la informática. Imita el cerebro humano. La inteligencia artificial permite que un sistema informático o un robot perciba y actúe como un ser humano. Si desconoce las técnicas de inteligencia artificial y aprendizaje automático, entonces es una persona obsoleta en este mundo impulsado por la tecnología. Porque la inteligencia artificial se esparce por nuestro día a día.
Si es un principiante en este campo, lea nuestro artículo anterior sobre preguntas de entrevista de aprendizaje automático. Podría ayudarlo a mejorar su aprendizaje automático y sus habilidades de inteligencia artificial. Si tiene alguna sugerencia o consulta, deje un comentario en nuestra sección de comentarios. Además, si le gusta este artículo, puede compartirlo con sus amigos y familiares a través de Facebook, Twitter, Pinterest y LinkedIn.
