Сегодня мне позвонил мой друг и неожиданно спросил, что такое ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ (ИИ). Я хочу быть инженером по искусственному интеллекту! Предложите мне что-нибудь сделать? что мне изучать?
Если это вы тоже задали этот вопрос и не удовлетворились услышанным ответом, то вы попали в нужное место. Просмотрите всю статью, а затем приложенные ресурсы, чтобы изучить AI.
Давайте зададимся вопросом, что такое искусственный интеллект (ИИ)?
Это интеллект, демонстрируемый машинами, в отличие от естественного интеллекта, демонстрируемого людьми и животными.
Непросто, правда! А теперь перейдем к простому и легкому:
Система считается искусственно интеллектуальной, если она делает умные вещи, которые обычно ассоциируются с людьми. Он в основном используется для отнимания времени при решении реальных вопросов и проблем. От SIRI до беспилотных автомобилей, он пользуется большим спросом и быстро развивается.
Типы ИИ:
Как правило, существует три типа ИИ
1. Слабый ИИ: Некоторые примеры слабого ИИ - это Siri, Cortana и Google Ассистент, поскольку они работают по предопределенным правилам, а не используют все часть разума.
2. Сильный ИИ: Обычно машина, способная понять или изучить любую интеллектуальную задачу, которую может выполнить человек, попадает под действие сильного ИИ.
3.Суперинтеллект: любой интеллект, который значительно превосходит человеческие во всех областях, известен как суперинтеллект.
Что это влечет за собой?
Изображение выше показывает, что эти три концепции строго связаны. Однако DL - это подмножество ML, которое является подмножеством AI.
Машинное обучение (ML). Сюда входят алгоритмы AI, которые изучают закономерность на основе данных для выполнения вывода на основе новых данных. Например, когда дается много фотографий кошек и собак, машинное обучение включает в себя разработку алгоритмов, которые по новой фотографии могут определить, кошка это или собака.
Глубокое обучение (DL): это разновидность машинного обучения и искусственного интеллекта. Этот термин относится к конкретному подходу, используемому для создания и обучения нейронных сетей, которые считаются очень многообещающими узлами для принятия решений.
С чего начать ??
Чтобы стать инженером ИИ, просто следуйте этому пошаговому приказу:
1. Первое и самое важное - выучить PYTHON. Его библиотеки, модули, пакеты и т. Д. (Загрузите этот PDF-файл)
2. Нет ИИ без Math. Не волнуйтесь, не все темы, только концепции, связанные с Вероятностью и Статистикой, предпочтительнее. Я обычно предпочитаю эту Книгу.
3. Наука о данных
4. Визуализация данных , который используется в качестве графического представления необработанных данных или результирующих данных.
5. Машинное обучение.
6. Наконец, Глубокое обучение.
Список бесплатных онлайн-курсов для изучения:
Учитесь с Google AI: это часть плана Google по расширению понимания ИИ среди широкой публики.
Google - Машинное обучение: это углубленный курс Google, предлагаемый в Udacity.
Стэнфордский университет - Машинное обучение: Машинное обучение, предлагаемое Coursera (вы должны платить только за сертификацию, а не за обучение.
MIT - Deep Learning for Self-Driving Cars: Этот курс позволяет вам решить практическое применение беспилотных автомобилей.
Колумбийский университет - Машинное обучение: то же, что и предыдущий, платит за сертификацию, но не за обучение.
Nvidia - основы глубокого обучения для компьютерного зрения.
Загрузите отсюда бесплатные электронные книги
Давайте закончим улыбкой :-)
Предложения и комментарии приветствуются.
Спасибо за прокрутку.
Счастливого обучения
