¿Qué es la inteligencia artificial? ¿Cuál es la mejor forma de aprenderlo?

La inteligencia artificial (IA) es un área de la informática que enfatiza la creación de máquinas inteligentes que funcionan y reaccionan como los humanos. Algunas de las actividades para las que están diseñadas las computadoras con inteligencia artificial incluyen:

• Reconocimiento de voz
• Aprendizaje
• Planificación
• Resolución de problemas

La inteligencia artificial es una rama de la informática que tiene como objetivo crear máquinas inteligentes. Se ha convertido en una parte esencial de la industria tecnológica.

La investigación asociada con la inteligencia artificial es altamente técnica y especializada. Los problemas centrales de la inteligencia artificial incluyen la programación de computadoras para ciertos rasgos como:

• Conocimiento
• Razonamiento
• Resolución de problemas
• Percepción
• Aprendizaje
• Planificación
• Capacidad para manipular y mover objetos.

La ingeniería del conocimiento es una parte central de la investigación de IA. Las máquinas a menudo pueden actuar y reaccionar como los humanos solo si tienen abundante información relacionada con el mundo. La inteligencia artificial debe tener acceso a objetos, categorías, propiedades y relaciones entre todos para implementar la ingeniería del conocimiento. Iniciar el sentido común, el razonamiento y el poder de resolución de problemas en las máquinas es un enfoque difícil y tedioso.

El aprendizaje automático es otra parte central de la IA. El aprendizaje sin ningún tipo de supervisión requiere la capacidad de identificar patrones en flujos de entradas, mientras que el aprendizaje con supervisión adecuada implica la clasificación y las regresiones numéricas. La clasificación determina la categoría a la que pertenece un objeto y la regresión trata de obtener un conjunto de ejemplos numéricos de entrada o salida, descubriendo así funciones que permiten la generación de salidas adecuadas a partir de las entradas respectivas. El análisis matemático de los algoritmos de aprendizaje automático y su rendimiento es una rama bien definida de la informática teórica, a menudo denominada teoría del aprendizaje computacional.

Entonces, en esencia, los algoritmos de aprendizaje automático deben aprender. La máquina necesita aprender de los datos. Los datos tendrán múltiples dimensiones: tipo (cuantitativo o cualitativo), cantidad (tamaño grande o pequeño) y cantidad de variables disponibles para resolver un problema. Los algoritmos de aprendizaje también deben ser tan generales como sea posible. Deberíamos buscar algoritmos que puedan aplicarse fácilmente a una amplia clase de problemas de aprendizaje.

Los científicos de datos son responsables del aprendizaje automático y de obtener resultados, pero las personas de negocios son las que van a usarlo para fines comerciales, por lo que las reglas y los conocimientos extraídos del aprendizaje automático deben ser interpretables. Por lo tanto, la salida producida por la máquina debe ser entendida por los humanos, que pueden no ser del área de aprendizaje automático.

Nuestra capacitación tiene como objetivo proporcionar a los participantes los algoritmos de aprendizaje automático más recientes y de uso general. Al mismo tiempo, la capacitación tiene como objetivo ofrecer algunos hilos comunes o una base de conocimiento común que se pueda utilizar en el futuro para aprender una amplia gama de algoritmos. Te asesoramos en R, Python y SAS.

Puede inscribirse para el entrenamiento con nuestra academia Collabera TACT. Únase a nosotros y sobresalga en su carrera aprendiendo y capacitándose en estas tecnologías emergentes.

6 sencillos pasos para comenzar a aprender inteligencia artificial

La inteligencia artificial (IA) es una subdivisión de la ingeniería de software. El objetivo principal es permitir que una PC / teléfono celular inteligente realice ejercicios que normalmente realizan las personas. Para comenzar, dicho en los años 50 en el artículo “Maquinaria e inteligencia informática”, compuesto por el matemático Alan Turing, AI es actualmente un campo excepcionalmente conocido, y hemos impulsado la innovación a “culpa” por eso. Este artículo trata sobre aprender inteligencia artificial y le daremos una guía completa que puede utilizar como punto de partida para aprender inteligencia artificial.

Donde empiezas depende de lo que ya sabes.

A continuación encontrará una lista de recursos para aprender y practicar y cómo comenzar en Inteligencia Artificial en 6 sencillos pasos:

PASO 1. ) Aprenda Python y SQL

Python es lo que muchos prefieren comenzar porque sus bibliotecas se adaptan mucho mejor al aprendizaje automático.

PASO 2. ) Aprenda Machine Learning de un par de cursos.

He enumerado los 10 mejores cursos de inteligencia artificial y aprendizaje automático que lo ayudarán a convertirse en el siguiente maestro de ML que emplea Google o Apple.

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PASO 3. ) Aprenda los conceptos básicos de la teoría de probabilidad, estadística, ciencia de datos y algunas matemáticas computacionales.

PASO 4 ). He enumerado algunos de mis libros electrónicos gratuitos favoritos de aprendizaje automático / ciencia de datos desde donde puede descargar e iniciar los principios / estadísticas de aprendizaje automático para que los desarrolladores se vuelvan buenos en la construcción de sistemas de inteligencia artificial rápidamente.

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PASO 5. ) Practique algunos ejercicios en Scikit desde el sitio web: http://scikit-learn.org/

PASO 6. ) Practique la práctica por su cuenta, paso a paso lentamente se convertirá en programador de IA.

He enumerado herramientas gratuitas de IA de código abierto que puedes usar para construir tus soluciones

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Una vez que se hayan completado todos estos 6 pasos, puede echar un vistazo a estas preguntas de entrevista sobre IA y comenzar a dar entrevistas si desea comenzar su carrera en AI / ML. ¡Buena suerte!

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La inteligencia artificial es el estudio de cómo hacer que las computadoras hagan cosas en las que, en este momento, las personas son mejores. – Elaine Rich (1983)

El objetivo principal de la IA es producir un sistema inteligente, que debe aumentarse mediante el pensamiento, la toma de decisiones, la resolución de problemas, y lo más importante mediante el aprendizaje.

La IA es un campo interdisciplinario que requiere conocimientos en matemáticas, algoritmos, lingüística, psicología, biología, filosofía, neurociencia, etc. Hay dos tipos de IA: débil y fuerte.

Mira algunos videos interesantes de IA en Inteligencia Artificial (AI)

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