¿Cómo debo comenzar a crear una IA simple en Java?

Describiste dos tipos muy diferentes de IA. Las redes neuronales son un mecanismo para mapear un conjunto de valores de entrada a valores de salida basados ​​en un conjunto de números que se ajustan mediante un algoritmo de optimización. Eso significa que son buenos en tareas que son complicadas pero que tienen un número muy limitado de resultados posibles, como “¿Es esta la imagen de un perro” o “¿En qué dirección debe ir este automóvil?”. Tener una conversación con su computadora combina muchos temas, pero el primero que tendría que conquistar sería averiguar qué está tratando de decir el usuario, que se llama Procesamiento del lenguaje natural o PNL. La PNL no es una tarea que podría completar con una red neuronal a menos que tenga una supercomputadora para entrenarla, por lo que es probable que tenga que escribir un algoritmo para ella. Esto puede ser realmente divertido, pero hacer cualquier cosa que pueda manejar una amplia gama de situaciones es muy, muy difícil. Las redes neuronales son probablemente un mejor lugar para comenzar, ya que existen numerosas bibliotecas para usarlas e incluso escribir su propia implementación no es muy difícil si está dispuesto a trabajar. Sin embargo, si recién está comenzando con IA, podría ser mejor hacer que su computadora haga algo más simple como jugar un juego con usted en lugar de tener una conversación. Escribe una IA para jugar contra ti en Tic Tac Toe y construye desde allí. No importa en qué ruta vayas, YouTube es tu amigo. Yo personalmente recomiendo el canal carykh, hace cosas increíbles con redes neuronales e IA y las explica bastante bien, pero para obtener una explicación más detallada y técnica, tendrá que buscar en otro lado.

Debe usar el conjunto de bibliotecas de aprendizaje automático asociadas con Eclipse Deeplearining4j. Son, con mucho, los más completos y eficaces.

• Deeplearning4j: DSL de red neuronal (facilita la construcción de redes neuronales integradas con tuberías de datos y Spark)
• ND4J: matrices N-dimensionales para Java, una biblioteca tensorial: “Eclipse January con código C y alcance más amplio”. El objetivo es proporcionar operaciones de tensor y soporte optimizado para varias plataformas de hardware.
• DataVec: una biblioteca ETL que vectoriza y “tensoriza” datos. Extraiga la carga de transformación con soporte para conectarse a varias fuentes de datos y generar matrices n-dimensionales a través de una serie de transformaciones de datos
• libnd4j: biblioteca Pure C ++ para operaciones de tensor, que trabaja en estrecha colaboración con la biblioteca de código abierto JavaCPP (JavaCPP fue creado y es mantenido por un ingeniero de Skymind, pero no forma parte de este proyecto).
• RL4J: aprendizaje de refuerzo en la JVM, integrado con Deeplearning4j. Incluye aprendizaje Deep-Q utilizado en AlphaGo y A3C.
• Jumpy: una interfaz de Python para la biblioteca ND4J que se integra con Numpy
• Árbitro: ajuste automático de redes neuronales a través de la búsqueda de hiperparámetros. Optimización de hiperparámetros mediante búsqueda de cuadrícula, búsqueda aleatoria y métodos bayesianos.

Tienen un canal de soporte para desarrolladores grande y activo en línea aquí: deeplearning4j / deeplearning4j

Pasar de lo básico a la IA es un ENORME salto. Te sugiero que sigas aprendiendo las cuerdas antes de meterte en aguas profundas.

Aquí hay algunos recursos para comenzar:

• Descripción general de las bibliotecas de IA en Java | Baeldung
• Inteligencia artificial práctica: programación con Java [1]

Notas al pie

[1] http: // * https://www.saylor.org/ …

Empiezas haciendo una investigación seria sobre la técnica anterior. Los libros de texto, la literatura científica y google son tus amigos.

Pruebe la biblioteca Weka para realizar Machine Learning en Java.

Puede hacerlo directamente en la herramienta Weka e intentar implementarla en su aplicación.