¿Cómo empiezo a aprender sobre IA? He visto algunos videos con algoritmos genéticos y es fascinante. ¿Qué tipos de IA están de moda en este momento y por qué? ¿Qué nivel de matemáticas necesito aprender? ¿Qué hay de la programación? Solo conozco los conceptos básicos de los conceptos básicos de C ++.

La forma más popular de IA en este momento (al menos en el campo de TI) es probablemente la IA basada en el aprendizaje automático. Porque en teoría puede resolver algunos problemas de IA muy difíciles. Le permite simplemente crear y entrenar una IA en ejemplos, sin descubrir cómo debe reaccionar la IA en función de la entrada.

Por ejemplo: para determinar los precios de la vivienda, solo debe proporcionarle los datos, entrenarlos con los precios reales de la vivienda y luego usarlos para predecir en función de los datos. No necesita saber qué determina realmente los precios de la vivienda, la IA simplemente lo resuelve.

La IA de estilo máquina de estado también es muy común, especialmente en juegos, etc. Básicamente, para cada estado, según cada forma en que ese estado puede cambiar, tienes una reacción.

Por ejemplo: el bot está caminando, si un jugador aparece, atacarlo, si algo se interpone, camino alrededor, etc. Muy simple, pero depende de que tengas un buen número de estados y reacciones efectivas (las malas reacciones son fáciles IA explotable).

¿Qué matemática necesitas saber? Depende de la IA. Si está haciendo aprendizaje automático, desea un conocimiento matemático razonablemente avanzado (la propagación inversa es bastante difícil) si desea comprender lo que está sucediendo (hay marcos que lo hacen todo por usted). También recomendaría aprender algo de teoría de grafos, aprender un poco sobre máquinas de estados finitos, etc. Ayudará.

Conocimiento de programación? Honestamente, sé que dijiste que conoces un poco de c ++, pero no aprendería IA con eso. Lo aprendería con Python (infinitamente más fácil en mi opinión), incluso si tienes que aprender el idioma para hacerlo. No te preocupes, Python 3 es súper fácil, estarás bien. Hay mucha documentación, muchos módulos para permitirte hacer casi cualquier cosa. Haga una AI c ++ más tarde, cuando la teoría sea fácil y pueda concentrarse en la depuración y la buena planificación. Python te permite tirar basura completa y todavía se ejecutará.

Parece que tienes un proyecto en tus manos, diviértete :).

1- La IA no es necesariamente estocástica, pero la mayor parte del aprendizaje sigue estadísticas avanzadas y teoría de juegos.

2- AI es un término bastante amplio que comprende: Inteligencia basada en agentes, Biomimickry (como algoritmos genéticos), NN, Inteligencia cognitiva, … etc.

3- Los dos principales c / c de AI son “Representación del problema” o representación del conocimiento y “Solución de problemas” o razonamiento, como la planificación de la IA, etc.

4- Las últimas formas de IA son arquitecturas cognitivas (incluso más recientes que las arquitecturas de Agente)

5- Puede que necesite aprender “Estadísticas avanzadas”, “Álgebra lineal”, “Teorías de optimización”, “Lógica”, luego vaya a “NN” y “Aprendizaje profundo” como RNN, CNN.

6- C ++ es más que suficiente para AI, pero para más simplicidad y Lib, Python es la mejor opción.

¿Puedo sugerir que el mapa autoorganizado como red neuronal es una topología? Funciona de la siguiente manera.

Inicializa aleatoriamente los vectores de pesos de la red neuronal [matemática] W_j, [/ matemática] selecciona un vector de entrada del conjunto de entrenamiento, encuentra la neurona que mejor se ajusta comprobando la distancia euclidiana de cada neurona al vector de entrada x.

Luego actualice los factores de peso para cada nodo [matemática] j [/ matemática]

[matemáticas] W_j (t + 1) = W_j (t) + u (t) L (j, t) [x-W_j (t)] [/ matemáticas]

Esto se repite hasta que el mapa de autoorganización converja, eche un vistazo a los mapas de autoorganización, eso debería comenzar.

Por otro lado, los algoritmos genéticos no son IA.