¿Cuánto tiempo llevaría aprender programación de IA (programador autodidacta)?

Depende de tus habilidades matemáticas y habilidades de programación que ya tienes. Si no los tiene, puede llevar algunos meses o años.

Para aprender IA tienes que saber

  1. Álgebra lineal
  2. Álgebra matricial
  3. Cálculo variable
  4. Estadística

etc …

Prueba la academia Khan para aprender matemáticas: – Khan Academy

Después de aprender todas las matemáticas, debes aprender los algoritmos de aprendizaje automático. Hay muchos disponibles

  1. Regresión lineal
  2. Regresión logística
  3. Árboles de decisión
  4. Redes neuronales
  5. K- vecinos más cercanos
  6. K – algoritmos de agrupamiento
  7. Soporte de máquinas vectoriales

etc.

Y tienes que aprender

  1. Procesamiento de imágenes
  2. Procesamiento de texto
  3. Procesamiento natural del lenguaje
  4. Procesamiento de audio

(Si no quieres aprender nada de lo anterior, prueba una biblioteca como TensorFlow, desde mi experiencia tienes que aprender detrás de escena cuando profundizas en la IA. Así que te recomendaría que estudies todo lo que noté encima.)

Los algoritmos de búsqueda de ruta N: B, como el algoritmo de búsqueda de ruta A *, Dijkstra, la primera búsqueda de Breadth y los algoritmos de gráficos también son una ventaja cuando aprende IA.

Y un lenguaje de programación que es capaz de realizar operaciones matemáticas intensivas como

  1. Pitón
  2. R

Para aprender todo esto, prueba youtube o asiste a una universidad. Puede llevar años, a veces toda la vida.

Algunas de las mejores fuentes que aprendo AI están a continuación ->

Aprenda R, Python y Data Science en línea | DataCamp

Siraj Raval

sentdex

El tren de codificación // Daniel Shiffman

https://www.youtube.com/user/Bra… (este tipo tiene los mejores tutoriales en redes neuronales convolucionales)

La IA está en sus etapas infantiles y la gente está investigando para encontrar más algoritmos y técnicas para mejorar el sistema infantil actual. La IA que vemos hoy no es realmente artificialmente inteligente. Le recomendaría que no vaya con el Media Hype creado por corporaciones multinacionales como Google, Microsoft. Solo están tratando de vender IA en etapa infantil llamándola IA real.

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No creas la exageración cuando se trata de IA

Para concluir, dejo esta cita aquí: –

“Con mucho, el mayor peligro de la Inteligencia Artificial es que las personas concluyan demasiado pronto que lo entienden”.
– Eliezer Yudkowsky

Espero que hayas entendido algo de este artículo. Gracias por leer. Que tengan un día bendecido para todos ustedes.

Estoy feliz de ver personas interesadas en la programación. Honestamente, la codificación nos enseñó una lección muy importante; nos dimos cuenta de que en realidad podemos presentar nuestra imaginación, ideas e incluso sentimientos a través de la programación. Solo hay una forma de convertirse en programador; debe comenzar a codificar y seguir codificando lo antes posible.

Sin embargo, enumeraré algunas cosas que creo que deberías considerar.

Mientras aprende a codificar, estas son las peores cosas que hacer:

* Marque el más importante allí abajo, otros son solo adicionalmente. *

1. Investiga infinitamente tecnologías sin perder tiempo escribiendo código.

Comenzar es súper intimidante. ¿Qué pasa si elige el lenguaje de programación incorrecto? Marco web? O base de datos? Los expertos a menudo no están de acuerdo sobre el mejor enfoque, por lo que la fase de investigación puede parecer una cámara de eco de opiniones diferentes.

El hecho es que no puedes aprender a codificar leyendo sobre esto. La única forma de aprender es mediante la codificación. No te preocupes por aprender lo incorrecto. Cualquier lenguaje que elija al menos lo ayudará a aprender los conceptos centrales de la programación. Habilidades como nombrar variables, definir funciones y desglosar problemas complejos se aplican a todos los lenguajes de programación. Entonces, no es un gran problema donde comienzas.

2. Trate aprender a codificar como estudiar para un examen.

Pasar tiempo memorizando detalles le impedirá comprender las ideas más amplias que realmente importan. En programación, no vas a ser cuestionado. Es probable que no se encuentre en una situación de peligro en la que necesite encontrar la respuesta sin utilizar ningún recurso.

En cambio, casi siempre podrá apoyarse en los recursos para encontrar la solución. Usar Google para encontrar una respuesta no es hacer trampa. Tampoco está mirando el código que has escrito en el pasado.

Con el código, aprender dónde buscar trampas es más importante que memorizar la respuesta.

3. Deje que los problemas en su código se acumulen sin cesar sin verificar si realmente está funcionando.

Los mejores desarrolladores son escépticos. Constantemente verifican para asegurarse de que su código realmente esté haciendo lo que creen que debería estar haciendo. Esto significa que tardan unos minutos en verificar dos veces antes de pasar a la siguiente.

4. Pase por alto la diferencia entre una letra mayúscula y una letra minúscula.

En programación, los detalles importan. Incluso pequeños detalles, como la diferencia entre una letra mayúscula y minúscula. Presta mucha atención a cosas como:

  • Singular vs. plural es diferente
  • El número 0 es diferente a la letra O
  • Un guión es diferente a un guión bajo.
  • Es importante acostumbrarse a notar diferencias sutiles entre símbolos similares.

LO MÁS IMPORTANTE:

APRENDIENDO SOLO.

Te estoy dando una alternativa:

Los bootcamps de codificación le enseñan todo lo práctico que usará el día 1. Actualmente estoy trabajando en la Escuela Holberton que ofrece una alternativa para los que se preguntan sobre los bootcamps, así como un título de 4 años en ciencias de la computación. Básicamente, es un programa que combina la vida del campus en el centro de San Francisco, una pasantía y un empleo a tiempo parcial contratado de forma remota o en el campus trabajando como especialista. Su duración es de 2 años. La escuela Holberton realmente ofrece una alternativa increíble por muchos beneficios que produce. No hay costos iniciales para Holberton.

Holberton School entrenará en 3 cosas que harán que nuestros estudiantes sean excelentes ingenieros de software:

  1. Tener un conocimiento de la pila completa;
  2. Ser capaz de aprender solo;
  3. Habilidades blandas (la ciencia de datos no te enseñará;

El programa está organizado de tal manera que tiene una base formal. ¿Qué significa esto? No hay educación formal en las clases y con los maestros. Usted tiene mentores que supervisan su trabajo y están disponibles para consultas. Holberton actualmente trabaja con 100 mentores que trabajan en la misma industria. Además, de esta forma los estudiantes siempre están actualizados con información en nichos específicos. Uno de los mentores, Louis Monier, por ejemplo, dirige el curso de Machine Learning. Primero les dio a los estudiantes un seminario de día completo y una capacitación práctica que los puso en el lugar. Este tipo de educación es exclusiva de la Escuela Holberton. Aprender sobre ingeniería de software no es solo aprender sobre la tecnología. Requiere conocimiento sobre redes, habilidades sociales y tutoría por parte de expertos en el campo. Lo que ocurre con los bootcamps es que te permiten adquirir habilidades que te ayudarán a iniciarte en el mundo de la tecnología. Eso es principalmente lo que los hace atractivos. Sin embargo, si su pasión realmente reside en el mundo de la tecnología, comprenderá que dominar varias áreas requiere tiempo y esfuerzo.

La parte que realmente separa a las personas que tienen éxito de las que no lo son es solo una curiosidad central y un deseo de responder las preguntas que las personas tienen para resolver problemas. No lo hagas porque crees que puedes ganar mucho dinero, es probable que para cuando estés entrenado, o no sabes lo correcto o hay cientos de otras personas compitiendo por el mismo puesto, por lo que el único Lo que se destacará es si realmente te gusta lo que estás haciendo “.

Esta es una pregunta muy vaga porque no especifica lo que quieres hacer.

¿Quieres crear una IA que pueda salir de un simple laberinto en 2D? Mire algunos tutoriales en A * y Dijkstra Maps y puede hacerlo en un día.

¿Quieres crear una IA que pueda vencer a los jugadores humanos campeones del mundo de Chess or Go? Eso podría llevarte toda la vida.

Mientras escuchaba YouTube, escuché a alguien decir que tomaría alrededor de 6 meses más … hasta un año para poner al día algunas de las nuevas IA de aprendizaje profundo. ¿Entonces todo se reduce a lo motivado que estás? ¿qué tan bueno es usted? ¿Cuánto tiempo y dinero tienes que gastar?

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