¿Qué temas matemáticos debe dominar un informático interesado en IA?

Como informático, nunca dejarás de aprender matemáticas.

AI es un campo con una larga historia y muchos subcampos, y cada subcampo requiere un conjunto especial de herramientas. Considere un enfoque teniendo en cuenta los objetivos de “dominio, propósito y autonomía”. En lugar de estudiar matemáticas para prepararse para un futuro en un subcampo desconocido de IA, un estudiante de CS podría elegir un problema particular de interés actual en IA con el propósito de desarrollar las habilidades necesarias para contribuir a él. Es probable que el estudiante descubra que hay grandes lagunas en su conocimiento actual que requieren estudiar matemáticas básicas, intermedias y avanzadas. El curso de estudio estará dirigido a desarrollar el dominio de un problema. Este será un curso de estudio profundo, no amplio.

Luego, el estudiante podría dar el siguiente paso y contribuir a la comunidad mediante la construcción de una nueva herramienta, la aplicación de las herramientas existentes a un nuevo problema o la realización de investigaciones en el subcampo. Esto es esencialmente lo que sucede en un rol profesional o en un programa de grado avanzado, pero puede comenzar antes de eso.

Si en lugar de este enfoque desea un tema en particular, sugeriría un modelo matemático.

Para empezar, ve con probabilidad.

Obviamente, la IA en sí misma tiene muchas facetas que debes considerar. La IA es en sí misma un tema multidisciplinario. Muchos algoritmos están inspirados en diferentes disciplinas.

ANN tiene experiencia en neurociencia. El recocido simulado tiene antecedentes químicos, ACO tiene biología.

Históricamente, AI había observado la naturaleza e hizo algoritmos para simular ese comportamiento autoorganizado.

Entonces, el modelado matemático ayuda a comprender estos fenómenos y los traduce a algoritmos viables. La mayoría de las veces, se enfrentan a la probabilidad. Entonces, para empezar, sería la probabilidad.

No conozco la IA terriblemente bien, pero recomendaría los cursos de optimización. Mi universidad ofreció cursos en optimización lineal, no lineal y discreta.

Discreto puede ser el más útil de los tres para el trabajo de IA, pero todos son valiosos porque tratan mucho con los espacios de búsqueda. Para muchos problemas, el espacio de búsqueda es grande, es decir, hay muchas “soluciones” posibles, la mayoría de las cuales no son óptimas. Optimizar una función significa encontrar la única solución o rango de soluciones que maximiza el valor de una función en particular, mientras se mantiene dentro de un conjunto de restricciones. Los programas de inteligencia artificial a menudo se escriben para abordar el mismo problema: “¿cómo nos vemos eficientemente a través de un espacio de búsqueda muy grande y encontramos una buena solución?”

El artículo de Wikipedia sobre Inteligencia Artificial tiene una sección de Optimización que vale la pena leer: Inteligencia artificial

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