Phenquestions
Umetna inteligenca (AI) je koncept odbora in to nastajajoče področje nenehno raste in se razvija. Novinci ali začetniki se soočajo s težavami, da začnejo svojo pot v umetni inteligenci. Zmedejo se, kako se enostavno naučiti umetne inteligence. Tudi začetniki ne razumejo, kako bodo umetni inteligenci sprejeli svoj računalniški sistem ali robota, da bodo postali inteligentni, podobni človeški inteligenci.
Glavni cilj umetne inteligence ali strojnega učenja je razviti stroj ali sistem tako, da lahko misli, deluje, zaznava, kot lahko človeški možgani. V prihodnjem letu bo na našem delovnem mestu prevladovala umetna inteligenca, kar bo zmanjšalo potrebo po človeški delovni sili.
Kako se naučiti umetne inteligence
Umetna inteligenca (AI) posnema človeško inteligenco. Generalni direktor podjetja DataRobot Jeremy Achin opredeljuje umetno inteligenco: »Umetna inteligenca je računalniški sistem, ki lahko opravi nalogo, kot jo lahko opravi človek. AI lahko poganja globoko učenje, strojno učenje in pristop, ki temelji na pravilih.”Spodaj ponujamo smernice za začetnike pri učenju umetne inteligence.
Korak 1. Naučite se programskega jezika
Ali lahko stroj razmišlja ali pa stroj deluje inteligentno kot človek? Da, stroj lahko. Če v ta stroj uporabimo umetno inteligenco. Če želite uporabiti umetno inteligenco v projektu umetne inteligence ali strojnega učenja, mora začetnik zelo dobro poznati programski jezik. Poznati mora sintakso, metodo, knjižnice in pakete tega programskega jezika.
Programski jezik je niz navodil, ki daje želene rezultate. Na trgu je na voljo več programskih jezikov, ogrodja in programska oprema za strojno učenje. Razvijalec lahko uporablja kateri koli programski jezik glede na svoje želje in sistemske zahteve.
Raziskovalci umetne inteligence so oblikovali več programskih jezikov za razvoj projekta umetne inteligence. Začetnik ali svež se lahko nauči programskega jezika R, MatLab, Java, Python, Julia, Prolog, Haskell, Lisp, C ++ in tako naprej, da razvije svoj projekt. Z uporabo teh programskih jezikov lahko svoj projekt razvijamo brez napora.
Korak 2. Osvežite svoje temeljno znanje
Umetna inteligenca je takšen dežnik, ki zajema številna druga področja, kot so matematika, statistika, strojno učenje in še veliko več. Za to mora bolj svež osvežiti svoje temeljno znanje. Poznati mora matematične izraze, tj.e., tehnike algebre in statistike, tj.e., standardni odklon, porazdelitve, teorija verjetnosti in algoritmi ter tehnike strojnega učenja.
Korak 3. Učite se pri najboljših tečajih
Začetniki so vedno zmedeni ali razdraženi glede tega, kako bodo začeli svojo pot učenja. V Googlu vedno iščejo, kako se naučiti umetne inteligence. To vprašanje smo obravnavali v enem od prejšnjih člankov. Lahko si ga preberete: najboljši tečaji umetne inteligence in strojnega učenja.
Ti tečaji so namenjeni vsem. Z zaključkom teh uporabnih tečajev boste morda razumeli splošno terminologijo AI, kot so strojno učenje (ML), umetne nevronske mreže (ANN), znanost o podatkih in globoko učenje. Spoznali boste tudi teoretično ozadje umetne inteligence in kako zgraditi projekt umetne inteligence. Poleg tega boste z izvajanjem tega tečaja lahko sodelovali z ekipo za umetno inteligenco.
Korak 4. Učite se pri najboljših knjigah
Če se želite naučiti česa novega, je knjiga za vas najboljša možnost kot kateri koli drug medij, kot so videoposnetki ali članki v YouTubu. O umetni inteligenci je napisanih več knjig. Za povečanje znanja o umetni inteligenci lahko preberete to knjigo: Umetna inteligenca: sodoben pristop. To je ena najboljših knjig za vse začetnike.
Poleg tega je na voljo tudi več knjig, kot so Umetna inteligenca: Vodnik za misleče ljudi Melanie Mitchell, Umetna inteligenca: nova sinteza Nilsa J. Nilsson, Življenje 3.0 - Biti človek v dobi umetne inteligence Max Tegmark.
Korak 5. Uporabni viri iz Quore
Če iščete, kako se naučiti umetne inteligence, moramo reči, da se vaše iskanje tukaj konča. V tem članku poskušamo zajeti več načinov učenja umetne inteligence. Od Quore boste morda dobili koristne vire za učenje umetne inteligence, kot je AI?, prihodnosti umetne inteligence, najboljši način za učenje umetne inteligence za začetnike, kako deluje umetna inteligenca? predpogoji za učenje umetne inteligence in še veliko več.
Korak 6. Projekt AI
Med učenjem je ključnega pomena pridobiti teoretično in praktično znanje. Če želite praktično uporabiti svoje teoretično znanje, izberite projekt umetne inteligence. Za vaše udobje smo našteli najboljše projekte umetne inteligence in strojnega učenja. Ti projekti vam bodo pomagali izboljšati svoje znanje.
Če želite razviti projekt umetne inteligence, morate najprej izbrati težavo. Nato morate najti rešitev za to težavo. Reševanje tega problema vam pomaga tudi, da se globoko vključite v tehnike strojnega učenja. Ko dobite rešitev, morate poskusiti najti optimalno rešitev za to težavo.
Nato morate svojo rešitev kodirati s katerim koli programskim jezikom. Za usposabljanje in preizkušanje sistema potrebujete tudi standarden nabor podatkov brez hrupa. Če potrebujete kateri koli nabor podatkov, lahko preberete ta članek o naborih podatkov o strojnem učenju. V tem članku smo za vaše udobje opisali povezavo za prenos naborov podatkov.
Korak 7 - Vrednotenje projekta
Vrednotenje je takšen postopek, ki preučuje delovanje sistema. To pomeni, koliko sistem daje natančen rezultat z dejansko močjo. Po razvoju projekta AI morate svoj projekt ovrednotiti z dejanskimi rezultati. Če dobite manj natančnosti, morate vedno znova preveriti svojo logiko. In logiko ali začetno rešitev morate spremeniti glede na vaše zahteve.
Korak 8 - Izvajanje Ocenjevanje
Po spremembi logike morate zapisati kodo za spremenjeni odsek. Na koncu morate znova oceniti svoj program. Če daje boljši rezultat kot prej, se vaše potovanje po kodiranju tukaj konča. Zdaj lahko preidete na 8. korak. V nasprotnem primeru morate znova spremeniti svojo logiko. Kodo morate spreminjati, dokler ne dobite zadovoljivega rezultata.
9. korak - delite svojo kodo
Skupna raba je najboljši način učenja. Če svoje znanje delite z drugimi, se lahko učite od drugih. Kodo lahko delite na GitHub, Kaggle Kernel ali drugih GitHub alternativnih spletnih mestih. Če delite svojo kodo, lahko dobite povratne informacije o svoji rešitvi. Pomagal vam bo pri učenju, prav tako pa vam bo pomagal narediti svoj program učinkovit in natančen. Tako vam bo pomagal doseči zadovoljiv rezultat iz računalniško podprtega sistema.
Poleg tega lahko napišete dokumentacijo za svoj projekt umetne inteligence. Nato lahko na podlagi svojega projekta objavite raziskovalno nalogo.
Konec misli
Področje umetne inteligence je vrhunski trend. Če ste študent računalništva, morate vedeti, kako se naučiti umetne inteligence. Z učenjem umetne inteligence boste vstopili v jedro računalništva. Posnema človeške možgane. Umetna inteligenca omogoča računalniško podprtemu sistemu ali robotu, da zazna in deluje kot človek. Če tehnik umetne inteligence in strojnega učenja ne poznate, ste v tem tehnološkem svetu zaostali človek. Ker se umetna inteligenca širi skozi naše vsakdanje življenje.
Če ste začetnik na tem področju, preberite naš prejšnji članek, ki govori o vprašanjih strojnega učenja. Morda vam bo pomagalo izboljšati strojno učenje in spretnosti umetne inteligence. Če imate kakršne koli predloge ali vprašanja, pustite komentar v našem oddelku za komentarje. Če vam je ta članek všeč, ga lahko delite s prijatelji in družino prek Facebooka, Twitterja, Pinteresta in LinkedIna.
