¿Cómo debería uno comenzar a estudiar Inteligencia Artificial si es un estudiante de segundo año universitario?

Comienza a aprender Estadística y Probabilidad. La IA es básicamente estos dos temas aplicados en varios tipos de escenarios. Estos serían sus cimientos. También debe sentirse cómodo con el cálculo (moderado) y el álgebra lineal (bueno). Ahora para la programación, Python es generalmente una muy buena opción con todas sus bibliotecas incorporadas. Recomiendo usar Canopy IDE.
MATLAB también es una opción popular, OCTAVE es una alternativa gratuita. Debe tener buenos conceptos de teoría de grafos, estructuras de datos y algoritmos en general. También puede recogerlos sobre la marcha.
Puede echar un vistazo a estos sitios para conocer los requisitos previos de matemáticas:
Stat2.1x Información del curso | edX – UC Berkley (estadísticas series completas)
6.041x Información del curso | edX – MIT (probabilidad)
o puede que quieras mirar a Khan Academy.

Para obtener ideas generales sobre proyectos y aplicaciones y también aprender conceptos básicos, le recomendaría estos cursos gratuitos en línea:
Aprendizaje automático – Stanford
CS188.1x Información del curso | edX – UC Berkley (Introducción a AI)
Introducción a la inteligencia artificial Peter Norvig (Introducción a la IA)

Nota: También se recomienda que lea libros, pero no tengo idea de cuáles leer, ya que yo mismo no leo muchos libros (prefiero cursos, video conferencias). En última instancia, tendría que leer buenos libros para profundizar en alguna área.
Editar: Buen libro – Reconocimiento de patrones por Duda, Hart, Stork. [Pero no empieces con esto 😛 … haz algunos cursos introductorios primero.]

Puede seguir estos pasos:

1. Encuentre buen material para principiantes: sugeriría unirse a un buen curso en línea para el caso. El curso ofrecido por el profesor Andrew Ng en Coursera es simplemente el mejor material para principiantes que he encontrado sobre este tema. Aquí está el enlace a la iteración actual del curso: https://class.coursera.org/ml-006 . Aunque el curso está casi terminado, siempre puede acceder a las conferencias y al calificador incluso después de la finalización del curso. No comenzará a recibir el certificado si comienza ahora, pero creo que eso no debería importar si está allí para aprender y aplicar sus habilidades.
2. Elija las herramientas adecuadas: use MATLAB como su herramienta de desarrollo al principio, ya que es fácil de aprender y usar en comparación con otros lenguajes de programación para manejar grandes datos. Si no puede acceder a MATLAB (requiere una tarifa para descargarlo), vaya a Octave (es gratis). MATLAB y Octave son muy similares, en cuanto a implementación. Una vez que domine sus algoritmos de aprendizaje automático, puede continuar con otro idioma. R y Python son los favoritos de los científicos de datos.
3. Realice algún trabajo de proyecto: Comience con algo muy pequeño, digamos un conjunto de datos muy pequeño de aproximadamente 100 registros. Gane confianza manejando pequeños conjuntos de datos. Son fáciles de trabajar y de visualizar. Una vez que tenga la confianza suficiente, puede ver varios proyectos presentes aquí: http://www.kaggle.com/ . Además, también puedes encontrar varios proyectos en Internet.

Si desea material escrito, supongo que debe haber algunos libros muy buenos sobre el tema, pero no sé nada, ya que el curso en línea me pareció exhaustivo, al menos a nivel de principiante.

Estoy en mi tercer año en Ingeniería Informática y actualmente estoy trabajando en un pequeño problema de visión por computadora. A veces puede sentirse empantanado por la amplitud del tema y el número y los detalles de los algoritmos. Pero confía en mí, una vez que comiences a aplicar esas cosas tú mismo, seguramente lo disfrutarás.

A2A

Las otras respuestas han cubierto prácticamente todo. Pero aquí hay algunos puntos extra:

• Ten una idea : la IA es como un vasto océano. No puedes esperar dominarlo todo. Primero hojee los conceptos básicos de todos los conceptos y elija un dominio que le interese. Ej: Redes neuronales, ML estadística, aprendizaje bayesiano, etc.
• Lea los documentos : hay muy pocos libros que sean lo suficientemente completos como para enseñarle todo (Machine Learning: una perspectiva probabilística, siendo uno de ellos un libro excelente para principiantes). Si desea mantenerse actualizado, lea los documentos; no hay alternativa. Comience con algunos documentos de referencia (¿Cuáles son algunos documentos de referencia en Machine Learning?)
• Prototipo : la única forma de verificar si realmente comprende un concepto es convertir su comprensión en código. Intenta resolver algunos problemas simples en Kaggle cuyas principales soluciones son públicas y compara tu solución con ellas. No use las bibliotecas inicialmente cuando implemente algoritmos básicos como Perceptron o SVM. Úsalos cuando comiences a construir cosas más grandes.
• Tome una clase : nada puede reemplazar la enseñanza en el aula. 1 hora con un buen profesor = 10 horas de autoaprendizaje.

¡Buena suerte!

6 sencillos pasos para comenzar a aprender inteligencia artificial

La inteligencia artificial (IA) es una subdivisión de la ingeniería de software. El objetivo principal es permitir que una PC / teléfono celular inteligente realice ejercicios que normalmente realizan las personas. Para comenzar, dicho en los años 50 en el artículo “Computación, maquinaria e inteligencia”, compuesto por el matemático Alan Turing, la IA es actualmente un campo excepcionalmente conocido, y hemos impulsado la innovación a “culpa” por eso. Este artículo trata sobre aprender inteligencia artificial y le daremos una guía completa que puede utilizar como punto de partida para aprender inteligencia artificial.

Donde empiezas depende de lo que ya sabes.

A continuación encontrará una lista de recursos para aprender y practicar y cómo comenzar en Inteligencia Artificial en 6 sencillos pasos:

PASO 1. ) Aprenda Python y SQL

Python es lo que muchos prefieren comenzar porque sus bibliotecas se adaptan mucho mejor al aprendizaje automático.

PASO 2. ) Aprenda Machine Learning de un par de cursos.

He enumerado los 10 mejores cursos de inteligencia artificial y aprendizaje automático que lo ayudarán a convertirse en el siguiente maestro de ML que emplea Google o Apple.

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PASO 3. ) Aprenda los conceptos básicos de la teoría de probabilidad, estadística, ciencia de datos y algunas matemáticas computacionales.

PASO 4. ) He enumerado algunos de mis libros electrónicos favoritos gratuitos de aprendizaje automático / ciencia de datos desde donde puede descargar y poner en marcha Conceptos básicos / estadísticas de aprendizaje automático para que los desarrolladores se vuelvan buenos en la construcción de sistemas de inteligencia artificial rápidamente.

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PASO 5. ) Practique algunos ejercicios en Scikit desde el sitio web: http://scikit-learn.org/

PASO 6. ) Practique la práctica por su cuenta, paso a paso lentamente se convertirá en programador de IA.

He enumerado herramientas gratuitas de IA de código abierto que puedes usar para construir tus soluciones

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Una vez que se hayan completado todos estos 6 pasos, puede echar un vistazo a estas preguntas de entrevista sobre IA y comenzar a dar entrevistas si desea comenzar su carrera en AI / ML. ¡Buena suerte!

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En primer lugar, ¿es su mayor relevancia para eso? Y no te preocupes si no es así. Pero si está estudiando algo como la interacción / ingeniería de la computadora humana, puede involucrarse más en su universidad específica / actividades principales. Conozca gente en este espacio a través de su programa y haga prácticas en esta área también. En realidad, es más fácil si ya te especializas en algo relevante.

Sin embargo, la mayoría de las personas no se especializan en algo relevante, pero aún así quieren aprender más sobre IA o involucrarse en esa industria. No te preocupes, puedes hacerlo totalmente. La IA afecta a muchas partes de otras industrias.

Primero, haz tu investigación. Suficientemente simple. Pero realmente el autoaprendizaje es simple porque tienes muchos recursos en línea.

En segundo lugar, recomendaría contactar a un profesor de IA. Muchos profesores solían trabajar en su industria interesada antes de comenzar a enseñar. Así que escoge sus cerebros y aprende más sobre esto. Incluso si nunca han trabajado y solo investigan, probablemente todavía conozcan a tantas personas que trabajan en esa industria. ¡Así que prepárate!

Tercero, si tiene tiempo y crédito disponible, tome clases en esa área y realmente obtenga experiencias prácticas.

Cuarto, hablando de prácticas, pasante en una compañía que hace IA. No solo mire a las compañías de inteligencia artificial, sino también a otras compañías que tienen componentes o departamentos de inteligencia artificial. Por ejemplo, los bancos tienen grandes inversiones y proyectos de IA, así que no se olviden de otras industrias.

Realmente estoy haciendo una serie de 4 partes donde comparto mis experiencias universitarias, así como consejos para tener éxito cada año. ¡Esto puede ser útil para ti! ¿Echale un vistazo? Y siéntase libre de suscribirse si desea más videos relacionados con la universidad:

¡Espero que esto ayude! ¡buena suerte!

Definitivamente comience con una sólida formación en matemáticas y ciencias de la computación, especialmente cursos en matemática discreta, probabilidad y estadística, cálculo, álgebra lineal y algoritmos. Es posible que desee aumentar estos cursos con cursos en disciplinas como neurociencia, ciencias cognitivas, psicología, etc., para proporcionar perspectivas adicionales sobre el aprendizaje y el cerebro. Como señaló Prateek Tandon a continuación, incluso los campos aparentemente no relacionados (por ejemplo, literatura, música, arte) pueden resultar muy útiles, ya que pueden proporcionar una visión, perspectiva y conexiones adicionales.

Dado que declaras que estás en una “universidad promedio” con poca o ninguna investigación de IA, debes trabajar en los cursos más básicos, siempre puedes expandirte y especializarte más tarde. Pero si hay un profesor en su universidad que trabaja en el área o en un área similar, definitivamente hable con él / ella para obtener ideas más específicas.

bien, en primer lugar, todavía estoy en la escuela secundaria (clase 12), así que todavía tengo mucho que aprender. Ahora me interesé en la IA después de ver IRONMAN. Desde entonces he estado tratando de replicar JARVIS.

En pocas palabras, tengo un buen conocimiento de c ++ excelente conocimiento de python y PERL y un conocimiento decente de xml.

Ahora no asistí a ninguna clase y demás, así que podría sonar un poco superficial en esta. Uno de los requisitos absolutos (al menos para mi proyecto era dominar XML y AIML preferiblemente) y luego tener mucho tiempo para jugar. Ahora, hasta ahora, he podido integrar mi JARVIS hasta cierto punto en mi casa activando por voz los aires acondicionados y otras cosas.

Ahora para su problema, —————————————————— Reúna un círculo de amigos que estén interesados ​​en AI Confíe en mí, aligerará su carga

Mire tutoriales y cosas sobre cómo abordar ciertos problemas básicos al tratar con la IA.

Entra en territorio desconocido, en algo como thinknowlogy e intenta incorporarlo. Cosas como esta probablemente harían temas interesantes para los documentos de investigación

Si es posible, asista a conferencias sobre esto. Sé que en INdia hay muchas cosas sobre esto, aunque nunca he asistido a una porque no tengo suficiente tiempo

No sé qué decir en realidad. Puedo ofrecer muchos conocimientos prácticos y ayuda práctica, pero lo siento, pero no sé qué decirte.

Pero umm, el consejo más importante es GOOGLE STUFF Y HACER PREGUNTAS SOBRE QUORA

He tomado un curso de introducción de inteligencia artificial. En primer lugar, estar interesado en el concepto de “inteligencia” y hacerlo posible en una máquina computacional, también conocida como computadora. Prepárese para definirlo en la dirección de su investigación y utilícelo para resolver problemas computacionales que una persona podría hacer. Algunos intereses generales abarcan: filosofía de la mente, estadística y aprendizaje, y lingüística y gramática universal. Además, desarrolle su capacidad algorítmica en: estructuras de datos, análisis de algoritmos y programación intermedia. Estos serían solo algunos iniciadores para el estudio enfocado de emular la cognición en humanos.

Un buen lugar para comenzar es el curso de aprendizaje automático de Andrew Ng en Coursera. Es un muy buen lugar para comenzar si no tiene cursos disponibles, o incluso si los tiene, pero quiere un poco más de concentración.
No escatime en sus cursos de matemáticas, especialmente. álgebra lineal.
Intenta encontrar un subdominio de IA en el que concentrarte una vez que entres en él. Encuentre un proyecto relacionado con ese subdominio y practique.

Tome algunas clases de CS / matemáticas en matemática discreta, probabilidad / estadística, teoría de grafos, cálculo, etc. Estos son buenos para el conocimiento fundamental. Después de eso, recoja algunos intereses académicos adicionales (quizás incluso doble especialización) en temas como psicología, neurociencia, biología, literatura, música, etc. Según su conjunto de intereses, es probable que se dirija hacia preguntas de investigación en la intersección de temas particulares. Sin embargo, primero debes decidir qué quieres aprender.

A2A Sería útil saber a qué universidad está asistiendo.

Primero, necesita tener todos los requisitos previos para el curso de IA que se imparte en su universidad.

En segundo lugar, audite los cursos de Coursera AI ya que cubren más o menos el mismo material.

Si estás en la universidad, busca un profesor que trabaje en el área y obtén sus consejos sobre cursos específicos. También pregunte si hay aberturas para trabajar en su laboratorio, haciendo cualquier cosa que deba hacerse (para poner el pie en la puerta).

Si eres estudiante de segundo año de la universidad y conoces algo de Python, puedes consultar algunos ejemplos de aprendizaje de scikit. Y si puede compilar todos esos ejemplos, encontrará que casi todos los algoritmos de aprendizaje automático están familiarizados con usted.

A2A: no soy investigador en IA, pero puedo proporcionar algunos consejos bastante generales:

• Como Jordan menciona que trabajar con un profesor en el campo le brindaría una exposición invaluable a la investigación actual, así como una idea de los cursos que debe tomar.
• Construir una base sólida en matemáticas (cálculo, álgebra lineal, análisis), probabilidad y estadística, y ciencias de la computación (cs teóricos, algoritmos, programación)

Te advierto que después de 5-6 meses te aburrirás con esta parte de codificación y depuración. No puede hacerlo: codificación y depuración, codificación y depuración, codificación y depuración para toda su vida. Intenta estudiar alguna parte de electrónica también. No se puede ganar el mundo entero con la codificación. Necesitas una buena plataforma para conseguir tu jervis. la codificación por sí sola no puede completar esta tarea.