¿Dónde puedo aprender sobre los conceptos básicos de la inteligencia artificial?

Principalmente en Inteligencia Artificial se necesitan Lenguajes de Programación Básicos y matemáticas y Algoritmos.

Necesita aprender programación de Python y R. Estos son los mejores recursos …

Y necesitas algunos antecedentes matemáticos …

Conceptos principales en matemáticas

  • Fundación de Matemáticas
  • Estadística y probabilidad
  • Cálculo
  • Álgebra

Entonces puedes aprender Algoritmos

Ahora has completado los conceptos básicos principales de la IA … Ahora puedes aprender Inteligencia Artificial … Teme tu conveniencia, puedo sugerirte

Los mejores cursos en línea de inteligencia artificial:

  • Inteligencia Artificial AZ ™: Aprenda a construir una IA
  • Inteligencia artificial: aprendizaje de refuerzo en Python
  • IA avanzada: aprendizaje de refuerzo profundo en Python

Elige el primer curso ..

De este curso puedes aprender sobre:

1. Completa habilidades de inteligencia artificial para principiantes y expertos : aprenda a codificar inteligencia artificial que mejora por sí misma para una variedad de propósitos. De hecho, codificamos junto con usted. Cada tutorial comienza con una página en blanco y escribimos el código desde cero. De esta manera, puede seguir y comprender exactamente cómo se une el código y qué significa cada línea.

2. Plantillas de código : además, obtendrá plantillas de código de Python descargables para cada IA ​​que cree en el curso. Esto hace que construir una IA verdaderamente única sea tan simple como cambiar algunas líneas de código. Si liberas tu imaginación, el potencial es ilimitado.

3. Tutoriales de intuición : donde la mayoría de los cursos simplemente te bombardean con una teoría densa y te ponen en camino, creemos en desarrollar una comprensión profunda no solo de lo que estás haciendo, sino por qué lo estás haciendo. Es por eso que no te lanzamos matemáticas complejas, sino que te enfocas en desarrollar tu intuición en la codificación de la IA para obtener resultados infinitamente mejores en el futuro.

4. Soluciones del mundo real : lograrás tu objetivo no solo en 1 juego, sino también en 3. Cada módulo se compone de diferentes estructuras y dificultades, lo que significa que serás lo suficientemente hábil como para construir una IA adaptable a cualquier entorno en la vida real, en lugar de simplemente pasar una memoria glorificada “prueba y olvida” como la mayoría de los otros cursos. La práctica realmente hace la perfección.

Y también..

  • Construye una IA
  • Comprender la teoría detrás de la inteligencia artificial
  • Hacer un auto virtual
  • Haz una IA para vencer a los juegos
  • Resolver problemas del mundo real con IA
  • Domina los modelos más modernos de IA
  • Q-Learning
  • Deep Q-Learning
  • Aprendizaje Q convolucional profundo
  • A3C

TODO LO MEJOR…

Si es para el plan de estudios académico, entonces recomiendo los siguientes enlaces de YouTube y otros para varios temas:

Introducción a la inteligencia artificial

Lógica de primer orden

Inferencia en la lógica de primer orden

Lógica proposicional

Es una versión básica de la lógica de primer orden y no tiene los cuantificadores universales y existenciales .

Aquí hay algunos ejemplos:

Diferencia entre lógica de primer orden y lógica proposicional

¿Cuál es la diferencia precisa entre lógica proposicional y predicada?

Introducción básica a los sistemas expertos :

El sistema experto tiene muchas definiciones, pero aquí hay algunas.

Encadenamiento hacia adelante y hacia atrás

Hay una buena explicación de estos conceptos en el siguiente libro:

Inteligencia artificial: una guía para sistemas inteligentes (3a edición): Michael Negnevitsky: 9781408225745: Amazon.com: Libros

Introducción básica a la representación del conocimiento:

La representación del conocimiento es el método utilizado para codificar el conocimiento en la base de conocimiento de un sistema inteligente.

El objeto de la representación del conocimiento es expresar el conocimiento en forma manejable por computadora, de modo que pueda usarse para ayudar al sistema inteligente a funcionar bien.

(1) Representación lógica:

Aquí vemos dos tipos:

a, lógica de primer orden

b, lógica proposicional.

(2) Reglas de producción

• Un sistema de reglas de producción consta de un conjunto de reglas.

• memoria de trabajo que almacena datos temporales

• un motor de inferencia de encadenamiento hacia adelante

(3) Redes semánticas

Una red o red semántica es una notación gráfica para representar el conocimiento en patrones de nodos y arcos interconectados.

(4) Representación de marco

Un marco es similar a una estructura de registro y corresponde a los campos y valores que son ranuras y rellenos de ranura. Básicamente es un grupo de ranuras y rellenos que define un objeto estereotípico. Un solo cuadro no es muy útil. Los sistemas de marcos generalmente tienen una colección de marcos conectados entre sí

Gestión de la incertidumbre en sistemas expertos basados ​​en normas.

Uno puede referirse al siguiente libro, tiene una buena explicación del razonamiento bayesiano y la teoría del factor de certeza

Inteligencia artificial: una guía para sistemas inteligentes por Michael Negnevitsky

Espero eso ayude : )

Para abreviar:

Inteligencia artificial – ” Inteligencia humana exhibida por máquinas

Aprendizaje automático: ” un enfoque para lograr la inteligencia artificial

Aprendizaje profundo: “ Una técnica para implementar el aprendizaje automático”

Objetivo de la IA : dar a una máquina la capacidad de pensar, razonar, aprender, etc.

Objetivo de ML : dar a una máquina la capacidad de aprender cosas.

Objetivo de DL : dar a las máquinas la capacidad de aprender mediante diversos enfoques rápidamente.

Para más detalles aquí.

6 sencillos pasos para comenzar a aprender inteligencia artificial

Mejor lista de reproducción de videos de inteligencia artificial 2017

Los 50 mejores videos recientes de IA en YouTube

Consulte Cómo iniciar AI / ML / DL desde cero aquí.

¡¡Buena suerte!!

Es útil comprender la Cibernética, que es la fuente de la IA. Un ejemplo de cibernética es el piloto automático en un avión. Es un sistema llamado autorregulador basado en lógica binaria (booleana). Comprender la lógica booleana es importante para comprender la IA. En un nivel básico, AI es Cybernetics más una capacidad de autoaprendizaje.

edX y Coursera | Cursos en línea de las mejores universidades. Únase gratis Tenga una base sólida, por supuesto, que pueda tomar a su propio ritmo y simplifique la complejidad del alumno sobre la IA. ¡Te lo recomiendo mucho!

Un buen comienzo es un curso universitario sobre IA. Puedes ver el video de NPTEL en

http://nptel.ac.in/courses/10610

principalmente uso este sitio para aprender

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