Quiero aprender sobre IA. ¿El curso Coursera ‘Machine Learning es un buen comienzo?

Answer 1

Sí .. Después de esto>

6 sencillos pasos para comenzar a aprender inteligencia artificial

PASO 1.) Aprenda Python y SQL

Lo principal que debes hacer es asimilar un lenguaje de programación. A pesar del hecho de que hay una cantidad considerable de lenguajes con los que puede comenzar, Python es lo que muchos prefieren comenzar porque sus bibliotecas son mucho más adecuadas para el aprendizaje automático.

Recomendaría los siguientes enlaces:

• Aprendizaje automático con texto en scikit-learn (PyCon 2016)
• Aprendizaje automático en Python con scikit-learn
• Aprendizaje automático con Python
• Aprendizaje automático Parte 1 | Tutorial de SciPy 2016

PASO 2.) Aprenda Machine Learning de algunos de los cursos a continuación.

Inteligencia artificial: principios y técnicas de Stanford : un programa educativo fenomenal para estudiantes inspirados en la adaptación de más información sobre IA. El curso se concentra en los estándares fundamentales de IA.

CS405: INTELIGENCIA ARTIFICIAL : CS405 introduce el campo de la inteligencia artificial (IA). Los materiales sobre programación de IA, lógica, búsqueda, juegos, aprendizaje automático, comprensión del lenguaje natural y robótica presentan al alumno los métodos, herramientas y técnicas de IA, su aplicación a problemas computacionales y su contribución a la comprensión de la inteligencia.

Curso edx.org sobre IA : este curso brinda los fundamentos de la Inteligencia Artificial (IA) y los aplica. Diseñe agentes inteligentes para resolver problemas del mundo real, incluidos los de búsqueda, juegos, aprendizaje automático, lógica y problemas de satisfacción de restricciones.

Curso del MIT sobre IA : este curso presenta a los estudiantes la representación del conocimiento básico, la resolución de problemas y los métodos de aprendizaje de la inteligencia artificial. Al finalizar este curso, los estudiantes deberían poder desarrollar sistemas inteligentes mediante el ensamblaje de soluciones a problemas computacionales concretos; comprender el papel de la representación del conocimiento, la resolución de problemas y el aprendizaje en la ingeniería de sistemas inteligentes; y apreciar el papel de la resolución de problemas, la visión y el lenguaje en la comprensión de la inteligencia humana desde una perspectiva computacional.

Aprenda los fundamentos de la IA : este curso se subdivide en 10 lecciones , este curso en línea familiariza a los estudiantes con el universo de la IA. Para entenderlo, asegúrese de tener alguna información esencial de matemática basada en variables directas y la hipótesis de probabilidad que debe aprender teniendo en cuenta el objetivo final para estar preparado.

Profesores de video de Berkeley : recomendaría el conjunto de profesores de video aquí.

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

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

Recomendaría los siguientes enlaces:

• Álgebra lineal – Álgebra lineal – MIT 18.06 Álgebra lineal por Gilbert Strang
• Teoría de probabilidad – Probabilidad y estadística – MIT 6.041 Análisis de sistemas probabilísticos y probabilidad aplicada por John Tsitsiklis
• Cálculo
• Cálculo multivariante
• Teoría de grafos
• Métodos de optimización

PASO 4.) LIBROS RECOMENDADOS PARA LEER

• http://aima.cs.berkeley.edu/
• Inteligencia artificial: un enfoque moderno , por Stuart J. Russell y Peter Norvig
• http://wps.aw.com/wps/media/obje…
• La búsqueda de la inteligencia artificial , por Nils J. Nilsson
• Inteligencia artificial práctica: programación en Java , por Mark Watson
• https://grey.colorado.edu/CompCo…
• Simplemente lógico: razonamiento inteligente por ejemplo , por Peter Flach
• La revolución de la IA: camino a la superinteligencia
• http://psych.colorado.edu/~oreil…

También he enumerado algunos de los mejores y mejores libros electrónicos gratuitos de inteligencia artificial de aprendizaje automático desde donde puede descargar y poner en marcha los Fundamentos / estadísticas de aprendizaje automático para que los desarrolladores se vuelvan buenos en la construcción de sistemas de inteligencia artificial rápidamente.

PASO 5. ) PRACTICA POCOS EJERCICIOS

Cuando tenga una comprensión exhaustiva de su lenguaje de programación favorito y suficiente práctica con lo esencial, debe comenzar a aprender más sobre el aprendizaje automático. En Python, comience a aprender las bibliotecas Scikit-learn, NLTK, SciPy, PyBrain y Numpy, que serán valiosas al componer algoritmos de Machine Learning.

Practique algunos ejercicios en Scikit desde el sitio web:

http://scikit-learn.org/

&&

https://www.edx.org/course/artif… – Para practicar ejercicios en Python.

También aquí hay un resumen de activos para que aprendas y perfecciones ML:

http://www.r2d3.us/visual-intro-…

https://www.coursera.org/learn/m…

https://www.cs.cmu.edu/~tom/1070…

https://code.tutsplus.com/tutorials/how-to-build-a-python-bot-that-can-play-web-games–active-11117

https://www.udacity.com/course/intro-to-artificial-intelligence–cs271

http://ocw.mit.edu/courses/elect…

PASO 6. ) Practica — Aprende — Practica por tu cuenta, paso a paso lentamente te convertirás en un programador de IA .

He enumerado herramientas o software de IA de código abierto gratuitos que puede usar para crear sus soluciones.

También puede asistir a conferencias sobre IA y ver videos sobre IA.

Una vez que se hayan realizado todos estos 6 pasos, puede echar un vistazo a estas preguntas de la entrevista Top & Best 99 sobre IA y Machine Learning y comenzar a dar entrevistas si desea comenzar su carrera en AI / ML.

¡Buena suerte!

Answer 2

Creo que no lo es. Aquí están mis notas del curso:

• El material no se presenta de forma intuitiva. Valoro la forma intuitiva por encima de cualquier otra cosa y cómo el curso explica las cosas es lo mismo que podría leerlo en Internet. No hay ideas
• El material de video es aburrido porque está filmado en una oficina con una cámara web.
• Los cuestionarios son demasiado fáciles y no prueban si conoce el material o no.
• Los mismos ejemplos se utilizan una y otra vez durante las conferencias.
• Los algoritmos se mencionan por su nombre y demuestran cómo funcionan. Pero no me importa el nombre, me importa la diferencia entre este algoritmo y el resto.

Si tomara este curso sin saber nada sobre IA, el campo no me impresionaría en absoluto. Y más precisamente, solo se enfoca en el aprendizaje automático.

Recomiendo comenzar con el curso 6.034 del MIT, cuyas conferencias están disponibles gratuitamente en Youtube (MIT 6.034 Inteligencia Artificial, otoño de 2010). Este curso es increíble, las conferencias son las mejores que he visto, te da una muy buena visión de las cosas y te dice todo lo que necesitas saber para continuar estudiando por tu cuenta. Sin embargo, es un curso MIT, por lo que se centra en el punto de vista de un ingeniero.

Pero debo agregar que si no te sientes cómodo con las matemáticas, siempre debes comenzar por ahí. Una buena base matemática hace que todo sea más fácil, y luego no tiene que pensar en estas cosas para poder concentrarse por completo en la IA.

Si volviera a comenzar mis estudios, seguiría los consejos de Platón y comenzaría con las matemáticas.

– Galileo Galilei

Answer 3

Habiendo terminado el curso de aprendizaje automático de Andrew Ng, apoyaría los pensamientos de Varun Agrawal. Creo que este curso está bien dirigido a estudiantes que desean hacer una carrera de Machine Learning en particular. Para aprender sobre Inteligencia Artificial, sugeriría un curso más completo como

Introducción a la inteligencia artificial | Udacity

o libros como

Inteligencia Artificial (SIE): 3 / e: Dr. Elaine Rich: 9780070678163: Amazon.com: Libros

y

Inteligencia artificial: un enfoque moderno (3a edición): Stuart Russell, Peter Norvig: 8601419506989: Amazon.com: Libros

Feliz aprendizaje !! 🙂

Answer 4

Si desea un conocimiento amplio y breve de la inteligencia artificial, cubra temas generales como: lógica, planificación y aprendizaje por refuerzo. Puede comenzar con Sebastian Thrun Introducción a la clase de IA.
Introducción a la inteligencia artificial | Udacity

Pero si quieres comenzar con el aprendizaje automático, entonces sí, la clase de Andrew Ng en Coursera es el mejor lugar para comenzar.
https://www.coursera.org/learn/m …

Ambos cursos casi no tienen requisitos y deberían ser fáciles de completar para un principiante (la clase de Andrew asume que conoces los conceptos básicos de MatLab, mientras que, como sé, Thrun’s tendrá que hacer algunos ejercicios simples en Python).

Answer 5

Encontré un curso en Stack Social sobre Inteligencia Artificial junto con Machine Learning: Ver detalles

Paquete de entrenamiento de inteligencia artificial y aprendizaje automático para negocios

Los cursos incluidos son:

1. Entrenamiento en inteligencia artificial y aprendizaje automático

– Explore una de las nuevas fronteras más emocionantes en tecnología

2. Introducción al aprendizaje automático

– Sumérgete en la ciencia detrás de los autos sin conductor, motores de búsqueda y más

3. Ciencia de datos y aprendizaje automático con R (Parte # 1): Comprensión de R

– Preséntese al lenguaje de programación de análisis de datos superior en uso hoy

4. Ciencia de datos y aprendizaje automático con R (Parte # 2): Estadísticas con R

– Conviértete en un maestro del lenguaje de programación R y puntúa trabajos de análisis lucrativo

Ver detalles sobre : Paquete de cursos de inteligencia artificial

Answer 6

El curso de aprendizaje automático de Coursera está orientado específicamente al aprendizaje automático. (¡Sorpresa sorpresa!)

Sugiero comenzar con el curso de Introducción a la IA de Udacity, que le dará una visión general (y suave) del campo sin pedirle que profundice en una rama específica.

Answer 7

Sí, es un comienzo perfecto. Le sugiero que comience con el curso básico de aprendizaje automático de Andrew Ng. Puede encontrarlo muy interesante. Si usted es un estudiante de electrónica, también puede aprender Matlab paralelamente en ese curso. Tarda 12 semanas en completarse ese curso. Una vez que complete ese curso, puede comprender cualquier concepto de aprendizaje automático fácilmente. Luego puede continuar con la especialización de aprendizaje profundo profundizando el aprendizaje. ai. Así es como lo hice y lo encuentro muy útil.

Answer 8

Sí lo es.

Estoy casi al final del curso y también he tomado algunos otros cursos en paralelo a ese. Creo que es el mejor curso si estás comenzando con ML. El instructor profundiza cuando es necesario y las tareas también son atractivas y, sobre todo, tienen sentido. El único problema que algunas personas tienen es que el curso usa Octave / MATLAB como herramienta de software. Para mí, de todos modos, no fue un curso de programación, ya sea que Octave o Python no importen, siempre que pueda entender los algoritmos y cómo funciona.