Phenquestions
Вештачка интелигенција (АИ) је концепт одбора, а ово ново поље континуирано расте и развија се. Дакле, придошлице или почетници суочавају се са проблемима да започну путовање у вештачкој интелигенцији. Постају збуњени како лако научити вештачку интелигенцију. Такође, почетници не разумеју како ће усвојити вештачку интелигенцију у свој рачунарски заснован систем или робота како би постали интелигентни слични људској интелигенцији.
Главни циљ вештачке интелигенције или машинског учења је развити машину или систем на такав начин да могу да мисле, делују, перципирају као што то може људски мозак. У наредној години вештачка интелигенција ће доминирати нашим радним местом, што ће смањити потребу за људском радном снагом.
Како научити вештачку интелигенцију
Вештачка интелигенција (АИ) опонаша људску интелигенцију. Генерални директор ДатаРобота, Јереми Ацхин, дефинише АИ: „Вештачка интелигенција је рачунарски систем који може да изврши задатак онако како то човек може да изврши. АИ се може постићи дубоким учењем, машинским учењем и приступом заснован на правилима.”Испод доносимо смернице за почетнике за учење вештачке интелигенције.
Корак 1. Научите програмски језик
Може ли машина да размишља или се машина може интелигентно понашати као човек? Да, машина може. Ако у ову машину уградимо вештачку интелигенцију. Да би запослио АИ у пројекту вештачке интелигенције или машинског учења, почетник мора врло добро знати програмски језик. Он мора знати синтаксу, метод, библиотеке и пакете тог програмског језика.
Програмски језик је скуп упутстава који даје жељени излаз. На тржишту је доступно неколико програмских језика, оквира и софтвера за машинско учење. Програмер може да користи било који програмски језик на основу својих жеља и системских захтева.
Истраживачи АИ су дизајнирали неколико програмских језика за развој пројекта вештачке интелигенције. Почетник или свежији може научити програмски језик Р, МатЛаб, Јава, Питхон, Јулиа, Пролог, Хаскелл, Лисп, Ц ++ и тако даље да би развио свој пројекат. Његов пројекат се може развијати без напора коришћењем ових програмских језика.
Корак 2. Освежите своје основно знање
Вештачка интелигенција је такав кишобран који обухвата многа друга подручја попут математике, статистике, машинског учења и многих других. За ово, свежији мора да освежи своје основно знање. Он / она мора знати математичке појмове, тј.е., технике алгебре и статистике, тј.е., стандардна девијација, расподеле, теорија вероватноће и алгоритми и технике машинског учења.
Корак 3. Учите од најбољих курсева
Почетници су увек збуњени или изиритирани како ће започети пут учења. У гооглеу увек траже како да науче вештачку интелигенцију. Овом питању смо се позабавили у једном од претходних чланака. Можете га прочитати: најбољи курсеви за АИ и машинско учење.
Ови курсеви су намењени свима. Завршавањем ових корисних курсева можда ћете разумети уобичајену АИ терминологију попут машинског учења (МЛ), вештачких неуронских мрежа (АНН), науке о подацима и дубоког учења. Такође, научићете теоријску позадину вештачке интелигенције и како се гради АИ пројекат. Штавише, моћи ћете да радите са АИ тимом тако што ћете одслушати овај курс.
Корак 4. Учите од најбољих књига
Ако желите научити нешто ново, књига је за вас најбоља опција, а не било који други медиј попут ИоуТубе видео снимака или чланака. Неколико књига је написано о вештачкој интелигенцији. Да бисте појачали знање о вештачкој интелигенцији, можете прочитати ову књигу: Вештачка интелигенција: савремени приступ. Ово је једна од најбољих књига за све почетнике.
Поред овога, доступно је и неколико књига као што су Вештачка интелигенција: Водич за људе који размишљају Мелание Митцхелл, Вештачка интелигенција: нова синтеза Нилс Ј. Нилссон, Живот 3.0 - Бити човек у доба вештачке интелигенције, аутор Мак Тегмарк.
Корак 5. Корисни ресурси из Куоре
Ако тражите како да научите вештачку интелигенцију, морамо рећи да се ваша претрага овде завршава. У овом чланку покушавамо да обухватимо неколико начина учења вештачке интелигенције. Можете добити корисне ресурсе од Куоре за учење вештачке интелигенције попут онога што је АИ?, будућност вештачке интелигенције, најбољи начин за учење АИ за почетнике, како делује АИ? предуслови за учење вештачке интелигенције и још много тога.
Корак 6. АИ пројекат
Током учења кључно је стећи теоријско знање као и практично знање. Да бисте практично применили своје теоријско знање, требало би да одаберете пројекат вештачке интелигенције. Навели смо најбоље пројекте вештачке интелигенције и машинског учења за вашу удобност. Ови пројекти ће вам помоћи да побољшате своје вештине.
Да бисте развили пројекат вештачке интелигенције, прво морате да изаберете проблем. Затим морате да пронађете решење за овај проблем. Решавање овог проблема такође вам помаже да се дубоко укључите у технике машинског учења. Након што добијете решење, морате покушати да пронађете оптимално решење за овај проблем.
Затим морате да кодирате своје решење помоћу било ког програмског језика. Такође, потребан вам је стандардни и бешумни стандардни скуп података да бисте обучили и тестирали систем. Ако вам је потребан било који скуп података, можете прочитати овај чланак о скуповима података о машинском учењу. У овом чланку смо за вашу удобност навели везу за преузимање скупова података.
Корак 7 - Евалуација пројекта
Евалуација је такав поступак који испитује перформансе система. То значи колико систем даје тачан резултат са стварним учинком. Након развијања АИ пројекта, морате да процените свој пројекат са стварним резултатима. Ако добијете мање тачности, морате поново и поново проверити своју логику. И морате променити логику или почетно решење у складу са својим захтевима.
Корак 8 - Примена Процена
Након што измените своју логику, морате да запишете код за измењени одељак. На крају, морате поново да оцените свој програм. Ако даје бољи резултат него раније, онда се ваш пут кодирања овде завршава. Сада можете да пређете на корак 8. У супротном, морате поново да измените своју логику. Морате модификовати свој код док не добијете задовољавајући резултат.
Корак 9 - Поделите свој код
Дељење је најбољи начин учења. Ако своје знање делите са другима, можете учити од других. Можете делити свој код на ГитХуб, Каггле Кернелс или другим ГитХуб алтернативним веб локацијама. Ако делите свој код, можете добити повратне информације о свом решењу. Помоћи ће вам да научите, а такође и да свој програм учините ефикасним и тачним. И тако ће вам помоћи да постигнете задовољавајући резултат из рачунарског система.
Штавише, можете написати документацију за свој пројекат вештачке интелигенције. Тада коначно можете да објавите истраживачки рад заснован на вашем пројекту.
Завршавајући мисли
Подручје вештачке интелигенције је врхунски тренд. Ако сте студент рачунарства, онда морате знати како научити вештачку интелигенцију. Учећи вештачку интелигенцију, ући ћете у срж рачунарске науке. Имитира људски мозак. Вештачка интелигенција омогућава рачунарском систему или роботу да перципира и понаша се као човек. Ако нисте свесни техника вештачке интелигенције и машинског учења, онда сте особа са застаром у овом свету вођеном технологијом. Јер вештачка интелигенција се шири нашим свакодневним животом.
Ако сте почетник на овом пољу, прођите кроз наш претходни чланак који говори о питањима машинског учења на интервјуима. Могло би вам помоћи да побољшате своје машинско учење и вештину вештачке интелигенције. Ако имате било какве сугестије или питања, оставите коментар у нашем одељку за коментаре. Такође, ако вам се свиђа овај чланак, можете га делити са пријатељима и породицом путем Фацебоок-а, Твиттер-а, Пинтереста и ЛинкедИн-а.
