Phenquestions
Umjetna inteligencija (AI) koncept je odbora, a ovo novo područje kontinuirano raste i razvija se. Dakle, pridošlice ili početnici suočavaju se s problemima da započnu putovanje u umjetnoj inteligenciji. Postaju zbunjeni kako lako naučiti umjetnu inteligenciju. Također, početnici ne razumiju kako će usvojiti umjetnu inteligenciju u svoj računalni sustav ili robota kako bi postali inteligentni slični ljudskoj inteligenciji.
Glavni cilj umjetne inteligencije ili strojnog učenja je razviti stroj ili sustav na takav način da može razmišljati, djelovati, percipirati kao što to može ljudski mozak. U nadolazećoj godini na našem će radnom mjestu dominirati umjetna inteligencija, što će smanjiti potrebu za ljudskom radnom snagom.
Kako naučiti umjetnu inteligenciju
Umjetna inteligencija (AI) oponaša ljudsku inteligenciju. Izvršni direktor DataRobota, Jeremy Achin, definira AI: „Umjetna inteligencija je računalni sustav koji može izvršiti zadatak onako kako to čovjek može izvršiti. AI se može pokretati dubokim učenjem, strojnim učenjem i pristupom temeljenim na pravilima.”U nastavku donosimo smjernice za početnike za učenje umjetne inteligencije.
Korak 1. Naučite programski jezik
Može li stroj razmišljati ili se stroj može ponašati inteligentno kao čovjek? Da, stroj može. Ako u ovaj stroj ugradimo umjetnu inteligenciju. Da bi upotrijebio AI u projektu umjetne inteligencije ili strojnog učenja, početnik mora vrlo dobro znati programski jezik. Mora znati sintaksu, metodu, knjižnice i pakete tog programskog jezika.
Programski jezik je skup uputa koji daje željeni izlaz. Na tržištu je dostupno nekoliko programskih jezika, okvira i softvera za strojno učenje. Programer može koristiti bilo koji programski jezik na temelju svojih preferencija i sistemskih zahtjeva.
Istraživači AI dizajnirali su nekoliko programskih jezika za razvoj projekta umjetne inteligencije. Početnik ili svježiji može naučiti programski jezik R, MatLab, Java, Python, Julia, Prolog, Haskell, Lisp, C ++ i tako dalje da bi razvio svoj projekt. Njegov projekt može se razviti bez napora korištenjem ovih programskih jezika.
Korak 2. Osvježite svoje temeljno znanje
Umjetna inteligencija takav je kišobran koji obuhvaća mnoga druga područja poput matematike, statistike, strojnog učenja i mnogih drugih. Za to svježiji mora osvježiti svoje temeljno znanje. On / ona mora znati matematičke pojmove, tj.e., tehnike algebre i statistike, t.j.e., standardna devijacija, raspodjele, teorija vjerojatnosti i algoritmi i tehnike strojnog učenja.
Korak 3. Učite od najboljih tečajeva
Početnici su uvijek zbunjeni ili iziritirani kako će započeti put učenja. U googleu uvijek traže kako naučiti umjetnu inteligenciju. Ovom smo se pitanju pozabavili u jednom od prethodnih članaka. Možete ga pročitati: najbolji tečajevi za AI i strojno učenje.
Ovi su tečajevi namijenjeni svima. Završavanjem ovih korisnih tečajeva možda ćete razumjeti uobičajenu AI terminologiju poput strojnog učenja (ML), umjetnih neuronskih mreža (ANN), znanosti o podacima i dubokog učenja. Također, naučit ćete teorijsku pozadinu umjetne inteligencije i kako izraditi AI projekt. Štoviše, polaganjem ovog tečaja moći ćete surađivati s AI timom.
Korak 4. Učite od najboljih knjiga
Ako želite naučiti nešto novo, knjiga je za vas najbolja opcija, a ne bilo koji drugi medij poput YouTube videozapisa ili članaka. O umjetnoj inteligenciji napisano je nekoliko knjiga. Da biste pojačali svoje znanje o umjetnoj inteligenciji, možete pročitati ovu knjigu: Umjetna inteligencija: suvremeni pristup. Ovo je jedna od najboljih knjiga za sve početnike.
Osim toga, dostupno je i nekoliko knjiga poput Umjetna inteligencija: Vodič za ljude koji razmišljaju Melanie Mitchell, Umjetna inteligencija: nova sinteza Nilsa J. Nilsson, Život 3.0 - Biti čovjek u doba umjetne inteligencije, Max Tegmark.
Korak 5. Korisni resursi iz Quore
Ako tražite kako naučiti umjetnu inteligenciju, moramo reći da vaša potraga ovdje završava. U ovom članku pokušavamo obuhvatiti nekoliko načina učenja umjetne inteligencije. Korisne resurse možete dobiti od Quore za učenje umjetne inteligencije poput onoga što je AI?, budućnost umjetne inteligencije, najbolji način učenja AI za početnike, kako djeluje AI? preduvjeti za učenje umjetne inteligencije i mnogi drugi.
Korak 6. AI projekt
Tijekom učenja ključno je steći teorijsko i praktično znanje. Da biste praktično upotrijebili svoje teorijsko znanje, trebali biste odabrati projekt umjetne inteligencije. Za vašu smo udobnost popisali najbolje projekte umjetne inteligencije i strojnog učenja. Ovi projekti pomoći će vam da poboljšate svoje vještine.
Da biste razvili projekt umjetne inteligencije, prvo morate odabrati problem. Zatim, morate pronaći rješenje za ovaj problem. Rješavanje ovog problema također vam pomaže da se duboko uključite u tehnike strojnog učenja. Nakon što dobijete rješenje, morate pokušati pronaći optimalno rješenje za ovaj problem.
Zatim svoje rješenje morate kodirati bilo kojim programskim jezikom. Također, potreban vam je standardni i tihi skup podataka bez buke za obuku i testiranje sustava. Ako vam je potreban bilo koji skup podataka, možete pročitati ovaj članak o skupovima podataka o strojnom učenju. U ovom smo članku za vašu udobnost naveli vezu za preuzimanje skupova podataka.
Korak 7 - Vrednovanje projekta
Evaluacija je takav postupak koji ispituje izvedbu sustava. To znači koliko sustav daje točan rezultat sa stvarnim učinkom. Nakon razvijanja AI projekta, morate svoj projekt procijeniti sa stvarnim rezultatima. Ako dobijete manje preciznosti, morat ćete provjeriti svoju logiku iznova i iznova. I morate promijeniti logiku ili početno rješenje u skladu sa svojim zahtjevima.
Korak 8 - Provedba Procjena
Nakon izmjene logike, morate zapisati kod za izmijenjeni odjeljak. Napokon, morate ponovno procijeniti svoj program. Ako daje bolji rezultat nego prije, vaše putovanje kodiranjem ovdje završava. Sada možete ići na korak 8. U suprotnom, morate ponovo modificirati svoju logiku. Morate mijenjati svoj kod dok ne dobijete zadovoljavajući rezultat.
Korak 9 - Podijelite svoj kod
Dijeljenje je najbolji način učenja. Ako svoje znanje podijelite s drugima, možete učiti od drugih. Svoj kôd možete dijeliti na GitHub, Kaggle Kernel ili drugim GitHub web lokacijama. Ako podijelite svoj kôd, tada možete dobiti povratne informacije o svom rješenju. Pomoći će vam da naučite, a također će vam pomoći da svoj program učinite učinkovitim i točnim. I tako će vam pomoći da postignete zadovoljavajući rezultat iz računarskog sustava.
Štoviše, možete napisati dokumentaciju za svoj projekt umjetne inteligencije. Tada napokon možete objaviti istraživački rad na temelju svog projekta.
Završavajući misli
Područje umjetne inteligencije vrhunski je trend. Ako ste student informatike, tada morate znati naučiti umjetnu inteligenciju. Učeći umjetnu inteligenciju, ući ćete u srž informatike. Oponaša ljudski mozak. Umjetna inteligencija omogućuje računalnom sustavu ili robotu da percipiraju i djeluju poput čovjeka. Ako niste svjesni tehnika umjetne inteligencije i strojnog učenja, tada ste osoba s unatrag datumom u ovom svijetu koji pokreće tehnologija. Jer se umjetna inteligencija širi našim svakodnevnim životom.
Ako ste početnik na ovom polju, prođite kroz naš prethodni članak koji govori o pitanjima strojnog učenja na razgovorima. Moglo bi vam pomoći da poboljšate svoje strojno učenje i vještinu AI. Ako imate prijedloga ili pitanja, ostavite komentar u našem odjeljku za komentare. Također, ako vam se sviđa ovaj članak, možete ga podijeliti s prijateljima i obitelji putem Facebooka, Twittera, Pinteresta i LinkedIna.
