Phenquestions
Dirbtinis intelektas (AI) yra lentos sąvoka, ir ši nauja sritis nuolat augo ir vystėsi. Taigi naujokai ar pradedantieji susiduria su problemomis, kad galėtų pradėti savo kelionę dirbtinio intelekto srityje. Jie sutrinka, kaip lengvai išmokti dirbtinio intelekto. Be to, pradedantieji nesupranta, kaip jie pritaikys dirbtinį intelektą savo kompiuterinėje sistemoje ar robote, kad padarytų juos protingus, panašius į žmogaus intelektus.
Pagrindinis dirbtinio intelekto arba mašininio mokymosi tikslas yra sukurti mašiną ar sistemą taip, kad ji galėtų mąstyti, veikti, suvokti taip, kaip gali žmogaus smegenys. Ateinančiais metais dirbtinis intelektas dominuos mūsų darbo vietoje, o tai sumažins žmogaus darbo jėgos poreikį.
Kaip išmokti dirbtinio intelekto
Dirbtinis intelektas (AI) imituoja žmogaus intelektą. „DataRobot“ generalinis direktorius Jeremy Achinas apibūdina dirbtinį intelektą: „Dirbtinis intelektas yra kompiuterinė sistema, galinti atlikti užduotį taip, kaip gali atlikti žmogus. Dirbtinį intelektą gali užtikrinti gilus mokymasis, mašininis mokymasis ir taisyklėmis pagrįstas požiūris.Žemiau pateikiame pradedančiųjų gaires mokytis dirbtinio intelekto.
1 žingsnis. Išmokite programavimo kalbą
Ar mašina gali mąstyti, ar mašina gali veikti protingai kaip žmogus? Taip, mašina gali. Jei į šią mašiną panaudosime dirbtinį intelektą. Norint panaudoti dirbtinį intelektą dirbtinio intelekto ar mašininio mokymosi projektuose, pradedantysis turi gerai žinoti programavimo kalbą. Jis turi žinoti tos programavimo kalbos sintaksę, metodą, bibliotekas ir paketus.
Programavimo kalba yra instrukcijų rinkinys, sukuriantis norimą išvestį. Rinkoje yra kelios programavimo kalbos, sistemos ir mašininio mokymosi programinė įranga. Kūrėjas gali naudoti bet kurią programavimo kalbą, atsižvelgdamas į savo pageidavimus ir sistemos reikalavimus.
Dirbtinio intelekto tyrėjai sukūrė kelias programavimo kalbas, kad sukurtų dirbtinio intelekto projektą. Pradedantysis ar naujokas gali išmokti R programavimo kalbos, „MatLab“, „Java“, „Python“, „Julia“, „Prolog“, „Haskell“, „Lisp“, „C ++“ ir kt. Naudojant šias programavimo kalbas, be jokių pastangų galima plėtoti savo projektą.
Žingsnis 2. Atnaujinkite savo pagrindines žinias
Dirbtinis intelektas yra toks lentos skėtis, apimantis daugelį kitų sričių, tokių kaip matematika, statistika, mašininis mokymasis ir daug daugiau. Tam žvalesnis turi atnaujinti savo pagrindines žinias. Jis / ji turi žinoti matematinius terminus, t.e., algebros ir statistikos metodai, t.e., standartinis nuokrypis, skirstiniai, tikimybių teorija ir mašininio mokymosi algoritmai bei metodai.
Žingsnis 3. Mokykitės iš geriausių kursų
Pradedantieji visada būna sutrikę ar susierzinę, kaip jie pradės savo mokymosi kelionę. Jie visada „Google“ ieško, kaip išmokti dirbtinio intelekto. Šį klausimą nagrinėjome viename iš ankstesnių straipsnių. Galite perskaityti: geriausi dirbtinio intelekto ir mašininio mokymo kursai.
Šie kursai skirti visiems. Baigę šiuos naudingus kursus, galite suprasti įprastą dirbtinio intelekto terminologiją, pvz., Mašininis mokymasis (ML), dirbtiniai neuroniniai tinklai (ANN), duomenų mokslas ir gilus mokymasis. Taip pat sužinosite teorinius dirbtinio intelekto pagrindus ir kaip sukurti AI projektą. Be to, atlikdami šį kursą galėsite dirbti su dirbtinio intelekto komanda.
Žingsnis 4. Mokykitės iš geriausių knygų
Jei norite sužinoti ką nors naujo, knyga yra geriausias pasirinkimas jums, o ne bet kuriai kitai žiniasklaidai, tokiai kaip „YouTube“ vaizdo įrašai ar straipsniai. Apie dirbtinį intelektą parašytos kelios knygos. Norėdami padidinti dirbtinio intelekto žinias, galite perskaityti šią knygą: Dirbtinis intelektas: šiuolaikinis požiūris. Tai viena geriausių knygų pradedantiesiems.
Be to, yra keletas knygų, tokių kaip Dirbtinis intelektas: Melanie Mitchell vadovas mąstantiems žmonėms, Dirbtinis intelektas: nauja Nilso J sintezė. Nilsson, „Gyvenimas 3“.0 - būti žmogumi dirbtinio intelekto amžiuje, autorius Maxas Tegmarkas.
Žingsnis 5. Naudingi ištekliai iš „Quora“
Jei ieškote, kaip išmokti dirbtinio intelekto, turime pasakyti, kad jūsų paieškos baigiasi čia. Šiame straipsnyje mes bandome užfiksuoti kelis dirbtinio intelekto mokymosi būdus. Iš „Quora“ galite gauti naudingų išteklių, kad išmoktumėte dirbtinio intelekto, pavyzdžiui, kas yra dirbtinis intelektas?, dirbtinio intelekto ateitis, geriausias būdas išmokti dirbtinio intelekto pradedantiesiems, kaip dirbtinis intelektas veikia? prielaidos mokytis dirbtinio intelekto ir daug daugiau.
Žingsnis 6. AI projektas
Besimokant labai svarbu įgyti teorinių žinių ir praktinių žinių. Norėdami praktiškai panaudoti savo teorines žinias, turėtumėte pasirinkti dirbtinio intelekto projektą. Jūsų patogumui išvardijome geriausius dirbtinio intelekto ir mašininio mokymosi projektus. Šie projektai padės jums pagerinti savo įgūdžius.
Norėdami sukurti dirbtinio intelekto projektą, pirmiausia turite pasirinkti problemą. Tada jūs turite sužinoti šios problemos sprendimą. Šios problemos sprendimas taip pat padeda jums giliai įsitraukti į mašininio mokymosi metodus. Gavę sprendimą, turite pabandyti rasti optimalų šios problemos sprendimą.
Tada turite koduoti savo sprendimą naudodami bet kurią programavimo kalbą. Be to, norint mokyti ir išbandyti sistemą, jums reikia be triukšmo ir standartinio duomenų rinkinio. Jei jums reikia kokio nors duomenų rinkinio, galite perskaityti šį mašininio mokymosi duomenų rinkinių straipsnį. Šiame straipsnyje jūsų patogumui apibūdinome duomenų rinkinių atsisiuntimo nuorodą.
7 žingsnis - projekto vertinimas
Vertinimas yra toks procesas, kuris nagrinėja sistemos veikimą. Tai reiškia, kiek sistema duoda tikslų rezultatą su faktine išvestimi. Sukūrę dirbtinio intelekto projektą, turite įvertinti savo projektą su faktiniu rezultatu. Jei gaunate mažiau tikslumo, turite vėl ir vėl patikrinti savo logiką. Jūs turite pakeisti logiką ar pradinį sprendimą pagal savo reikalavimus.
8 žingsnis - Įvertinimas
Pakeitę savo logiką, turite užrašyti modifikuoto skyriaus kodą. Galiausiai, jūs turite dar kartą įvertinti savo programą. Jei tai duoda geresnį rezultatą nei anksčiau, tada jūsų kodavimo kelionė čia baigiasi. Dabar galite pereiti prie 8 veiksmo. Priešingu atveju turite dar kartą modifikuoti savo logiką. Turite pakeisti savo kodą, kol gausite patenkinamą rezultatą.
9 žingsnis - pasidalykite kodu
Dalijimasis yra geriausias mokymosi būdas. Jei pasidalinsite savo žiniomis su kitais, galėsite pasimokyti iš kitų. Savo kodą galite bendrinti „GitHub“, „Kaggle Kernels“ ar kitose „GitHub“ alternatyviose svetainėse. Jei bendrinsite savo kodą, galėsite gauti atsiliepimų apie savo sprendimą. Tai padės jums išmokti, taip pat padės jums padaryti jūsų programą efektyvią ir tikslią. Taigi tai padės jums gauti patenkinamą rezultatą iš jūsų kompiuterinės sistemos.
Be to, galite parašyti savo dirbtinio intelekto projekto dokumentus. Galiausiai pagal savo projektą galite paskelbti mokslinį darbą.
Baigiančios mintys
Dirbtinio intelekto sritis yra pažangiausia tendencija. Jei esate informatikos studentas, turite žinoti, kaip išmokti dirbtinio intelekto. Mokydamiesi dirbtinio intelekto, jūs pateksite į informatikos šerdį. Tai imituoja žmogaus smegenis. Dirbtinis intelektas leidžia kompiuterine sistema ar robotu suvokti ir elgtis kaip žmogus. Jei nežinote dirbtinio intelekto ir mašininio mokymosi metodų, tai esate pasenęs žmogus šiame technologijų valdomame pasaulyje. Nes dirbtinis intelektas skleidžiasi kasdieniame mūsų gyvenime.
Jei esate šios srities pradedantysis, peržiūrėkite ankstesnį mūsų straipsnį apie interviu mašininio mokymosi klausimus. Tai gali padėti pagerinti mašininį mokymąsi ir dirbtinio intelekto įgūdžius. Jei turite kokių nors pasiūlymų ar klausimų, palikite komentarą mūsų komentarų skyriuje. Be to, jei jums patinka šis straipsnis, galite pasidalinti juo su savo draugais ir šeima per „Facebook“, „Twitter“, „Pinterest“ ir „LinkedIn“.
