Phenquestions
Mākslīgais intelekts (AI) ir dēļu jēdziens, un šī jaunā joma ir nepārtraukti augusi un attīstījusies. Tātad, jaunpienācēji vai iesācēji saskaras ar problēmām, lai sāktu savu ceļu mākslīgā intelekta jomā. Viņi kļūst neizpratnē par to, kā viegli iemācīties mākslīgo intelektu. Iesācēji arī nesaprot, kā viņi mākslīgo intelektu pārņems savā datora sistēmā vai robotā, lai padarītu viņus inteliģentus līdzīgus cilvēka intelektam.
Mākslīgā intelekta vai mašīnmācīšanās galvenais mērķis ir attīstīt mašīnu vai sistēmu tā, lai tā varētu domāt, rīkoties, uztvert kā cilvēka smadzenes var. Nākamajā gadā mūsu darbavietā dominēs mākslīgais intelekts, kas samazinās vajadzību pēc cilvēku darbaspēka.
Kā iemācīties mākslīgo intelektu
Mākslīgais intelekts (AI) atdarina cilvēka intelektu. DataRobot izpilddirektors Džeremijs Ačins nosaka AI: “Mākslīgais intelekts ir datorsistēma, kas spēj veikt uzdevumu tā, kā to var paveikt cilvēks. Mākslīgo intelektu var nodrošināt ar dziļu mācīšanos, mašīnmācīšanos un uz noteikumiem balstītu pieeju.Zemāk mēs sniedzam vadlīnijas iesācējiem mākslīgā intelekta apguvei.
1. solis. Uzziniet programmēšanas valodu
Vai mašīna var domāt, vai mašīna var rīkoties saprātīgi kā cilvēks? Jā, mašīna var. Ja mēs šajā mašīnā izmantosim mākslīgo intelektu. Lai AI izmantotu mākslīgā intelekta vai mašīnmācīšanās projektā, iesācējam ļoti labi jāzina programmēšanas valoda. Viņam jāzina šīs programmēšanas valodas sintakse, metode, bibliotēkas un pakotnes.
Programmēšanas valoda ir instrukciju kopums, kas rada vēlamo rezultātu. Tirgū ir pieejamas vairākas programmēšanas valodas, ietvarstruktūras un mašīnmācīšanās programmatūra. Izstrādātājs var izmantot jebkuru programmēšanas valodu, pamatojoties uz viņa vēlmēm un sistēmas prasībām.
AI pētnieki ir izstrādājuši vairākas programmēšanas valodas, lai izstrādātu mākslīgā intelekta projektu. Iesācējs vai svaigāks var iemācīties R programmēšanas valodu, MatLab, Java, Python, Julia, Prolog, Haskell, Lisp, C ++ utt., Lai izstrādātu savu projektu. Var bez piepūles attīstīt savu projektu, izmantojot šīs programmēšanas valodas.
Solis 2. Atsvaidziniet savas pamatzināšanas
Mākslīgais intelekts ir tāds dēļu lietussargs, kas aptver daudzas citas jomas, piemēram, matemātiku, statistiku, mašīnmācīšanos un daudzas citas. Lai to izdarītu, svaigākam ir jāatsvaidzina savas pamatzināšanas. Viņam / viņai jāzina matemātiskie termini, t.i.e., algebras un statistikas paņēmieni, t.i.e., standartnovirze, sadalījumi, varbūtību teorija un mašīnmācīšanās algoritmi un paņēmieni.
Solis 3. Mācieties no labākajiem kursiem
Iesācēji vienmēr ir neizpratnē vai aizkaitināti par to, kā viņi sāks mācīšanās ceļu. Viņi vienmēr google meklē, kā iemācīties mākslīgo intelektu. Mēs pievērsāmies šim jautājumam vienā no iepriekšējiem rakstiem. Jūs to varat izlasīt: labākie AI un mašīnmācīšanās kursi.
Šie kursi ir domāti visiem. Pabeidzot šos noderīgos kursus, jūs varat saprast tādu parasto AI terminoloģiju kā mašīnmācīšanās (ML), mākslīgie neironu tīkli (ANN), datu zinātne un padziļināta mācīšanās. Jūs arī uzzināsiet mākslīgā intelekta teorētisko pamatu un to, kā veidot AI projektu. Turklāt jūs varēsiet strādāt ar AI komandu, izpildot šo kursu.
Solis 4. Mācieties no labākajām grāmatām
Ja vēlaties uzzināt kaut ko jaunu, grāmata ir labākais risinājums jums, nevis citiem plašsaziņas līdzekļiem, piemēram, YouTube videoklipiem vai rakstiem. Par mākslīgo intelektu ir uzrakstītas vairākas grāmatas. Lai uzlabotu zināšanas par mākslīgo intelektu, varat izlasīt šo grāmatu: Mākslīgais intelekts: mūsdienīga pieeja. Šī ir viena no labākajām grāmatām jebkuram iesācējam.
Bez tam ir pieejamas arī vairākas grāmatas, piemēram, Mākslīgais intelekts: Melānijas Mitchellas ceļvedis domājošiem cilvēkiem, Mākslīgais intelekts: jauna Nilsa J sintēze. Nilssons, Dzīve 3.0 - būt cilvēkam mākslīgā intelekta laikmetā Makss Tegmars.
Solis 5. Noderīgi resursi no Quora
Ja jūs meklējat, kā apgūt mākslīgo intelektu, tad jāsaka, ka jūsu meklēšana šeit beidzas. Šajā rakstā mēs cenšamies aptvert vairākus mākslīgā intelekta apguves veidus. Jūs varat iegūt noderīgus resursus no Quora, lai apgūtu mākslīgo intelektu, piemēram, to, kas ir AI?, mākslīgā intelekta nākotne, labākais veids, kā iemācīties AI iesācējiem, kā AI darbojas? priekšnoteikumi mākslīgā intelekta apgūšanai un daudz ko citu.
Solis 6. AI projekts
Mācoties ir ļoti svarīgi iegūt teorētiskās zināšanas, kā arī praktiskās zināšanas. Lai praktiski izmantotu savas teorētiskās zināšanas, jums vajadzētu izvēlēties mākslīgā intelekta projektu. Jūsu ērtībai esam uzskaitījuši labākos mākslīgā intelekta un mašīnmācīšanās projektus. Šie projekti palīdzēs jums uzlabot savas prasmes.
Lai izstrādātu mākslīgā intelekta projektu, vispirms jāizvēlas problēma. Tad jums ir jāatrod šīs problēmas risinājums. Šīs problēmas risināšana palīdz arī padziļināti iesaistīties mašīnmācīšanās paņēmienos. Pēc risinājuma iegūšanas jums jāmēģina atrast optimālākais šīs problēmas risinājums.
Pēc tam jums ir jākodē savs risinājums, izmantojot jebkuru programmēšanas valodu. Lai apmācītu un pārbaudītu sistēmu, jums ir nepieciešama bez trokšņa un standarta datu kopa. Ja jums nepieciešama kāda datu kopa, varat izlasīt šo mašīnmācīšanās datu kopu rakstu. Šajā rakstā mēs jūsu ērtībai izklāstījām datu kopu lejupielādes saiti.
7. solis - projekta novērtēšana
Vērtēšana ir tāds process, kurā tiek pārbaudīta sistēmas darbība. Tas nozīmē, cik daudz sistēma dod precīzu rezultātu ar faktisko jaudu. Pēc AI projekta izstrādes jums jānovērtē savs projekts ar faktisko rezultātu. Ja jūs saņemat mazāku precizitāti, jums atkal un atkal jāpārbauda sava loģika. Un jums ir jāmaina loģika vai sākotnējais risinājums atbilstoši jūsu prasībām.
8. solis - programmas ieviešana Novērtējums
Pēc loģikas modificēšanas jums jāpieraksta modificētās sadaļas kods. Visbeidzot, jums vēlreiz jānovērtē sava programma. Ja tas dod labāku rezultātu nekā iepriekš, tad jūsu kodēšanas ceļš šeit beidzas. Tagad varat pāriet uz 8. darbību. Pretējā gadījumā jums ir vēlreiz jāmaina sava loģika. Jums ir jāpārveido kods, līdz iegūstat apmierinošu rezultātu.
9. solis - kopīgojiet kodu
Dalīšanās ir labākais veids, kā mācīties. Ja dalīsities savās zināšanās ar citiem, varat mācīties no citiem. Jūs varat kopīgot savu kodu GitHub, Kaggle Kernels vai citās GitHub alternatīvās vietnēs. Ja kopīgojat kodu, varat saņemt atsauksmes par savu risinājumu. Tas palīdzēs jums mācīties, kā arī palīdzēs jums padarīt jūsu programmu efektīvu un precīzu. Tādējādi tas palīdzēs jums iegūt apmierinošu rezultātu no datora sistēmas.
Turklāt jūs varat uzrakstīt dokumentāciju savam mākslīgā intelekta projektam. Tad, visbeidzot, jūs varat publicēt pētījumu, pamatojoties uz savu projektu.
Beigu domas
Mākslīgā intelekta joma ir visprogresīvākā tendence. Ja esat datorzinātņu students, tad jums jāzina, kā iemācīties mākslīgo intelektu. Apgūstot mākslīgo intelektu, jūs iegūsit datorzinību pamatu. Tas atdarina cilvēka smadzenes. Mākslīgais intelekts ļauj uz datora balstītai sistēmai vai robotam uztvert un rīkoties kā cilvēkam. Ja jūs nezināt mākslīgā intelekta un mašīnmācīšanās paņēmienus, tad šajā tehnoloģiju virzītajā pasaulē esat novecojis cilvēks. Jo mākslīgais intelekts izplatās mūsu ikdienas dzīvē.
Ja esat iesācējs šajā jomā, izlasiet mūsu iepriekšējo rakstu par mašīnmācīšanās intervijas jautājumiem. Tas varētu palīdzēt uzlabot mašīnmācīšanos un AI prasmes. Ja jums ir kādi ieteikumi vai jautājumi, lūdzu, atstājiet komentāru mūsu komentāru sadaļā. Turklāt, ja jums patīk šis raksts, varat to kopīgot ar draugiem un ģimeni, izmantojot Facebook, Twitter, Pinterest un LinkedIn.
