¡Lee, piensa, experimenta todo lo que quieras!
Hay cientos de recursos de IA gratuitos en la web y valdrá la pena que los explotes. Comience con textos generales como un excelente libro estándar de IA de Stuart J. Russell y Peter Norvig que se encuentra en:
http://www.cin.ufpe.br/~tfl2/art…
- Si alguien está interesado tanto en el aprendizaje automático como en la neurociencia, ¿hay alguna forma de combinar estos dos tipos de asignaturas en un proyecto de doctorado?
- ¿Cuál es la dificultad de aplicar el método de aprendizaje profundo a los mercados financieros?
- ¿Cómo beneficiará la inteligencia artificial al mundo de los profesionales de TI en Sudáfrica en el futuro?
- ¿Qué agregaría a la red neuronal artificial actual para parecerse más a la red neuronal biológica?
- ¿Cuál es la diferencia entre una red neuronal, propagación hacia atrás, red convolucional, aprendizaje profundo y aprendizaje extremo?
Supongo que esta es una copia legal, ya que fue devuelta de una búsqueda y está en un sitio web oficial. Por supuesto, el libro también está a la venta y puede obtener una versión más actualizada.
Intenta programar ideas que tengas mientras lees. Excel, Python, etc. están bien para experimentar.
He supervisado con éxito muchos doctorados de IA y siento que el éxito es proporcional a la intuición, que es proporcional al trabajo duro realizado.
Leer, pensar y experimentar son necesidades clave para el éxito.
Una vez que tenga una idea de los muchos subcampos, lea más a fondo sobre aquellos en los que está más interesado.
Encuentre académicos en buenas universidades que tengan sitios web que expliquen su trabajo. Póngase en contacto con ellos y pregunte si hay vacantes.
Buena suerte.
