Esta publicación significa llevar a un recién llegado de una información insignificante de aprendizaje automático en Python a la distancia a un profesional competente en 7 etapas, todo mientras utiliza materiales y activos de acceso abierto en el camino. El objetivo principal de este plan es ayudarlo a caminar a través de las diversas opciones libres que son accesibles; Hay numerosos, sin duda, sin embargo, ¿cuáles son los mejores? ¿Qué se complementan entre sí? ¿Cuál es la mejor solicitud para utilizar los activos elegidos?
Avanzando, supongo que no eres un especialista en:
▪ aprendizaje automático
- ¿Cuáles son algunas de las características de la inteligencia natural que también podríamos aplicar a la inteligencia artificial?
- ¿Debería garantizarse la inteligencia artificial general con derechos básicos e inalienables?
- ¿Qué sigue para la IA?
- ¿Qué es más probable que suceda? Un futuro donde, como humanos, nos conectamos con la IA y controlamos su dirección, o un futuro donde luchamos contra ellos.
- ¿Puede la inteligencia artificial independizarse de su creador?
▪ Python
▪ Cualquiera de las bibliotecas de aprendizaje automático, registro experimental o examen de información de Python
Lo más probable es que sea útil tener alguna comprensión esencial de cualquiera de los 2 temas iniciales, pero incluso eso no será fundamental; algún tiempo adicional dedicado a los pasos anteriores debe ajustarse.
