6 bước để bắt đầu học lập trình trí tuệ nhân tạo (AI)

Trí tuệ tự tạo hay trí mưu trí tự tạo ( Artificial intelligence hay Machine intelligence – AI ) là một ngành thuộc nghành nghề dịch vụ khoa học máy tính ( Computer science ). AI là trí tuệ do con người lập trình với tiềm năng giúp máy tính hoàn toàn có thể tự động hóa những hành vi mưu trí như con người. Hãy cùng tìm hiểu và khám phá 6 bước sau đây để khởi đầu học về trí tuệ tự tạo nhé !

Bước 1: Tìm hiểu về Python và SQL

Điều cốt yếu mà bạn phải làm là phải học một ngôn từ lập trình. Mặc dù trong trong thực tiễn có rất nhiều ngôn từ mà bạn hoàn toàn có thể khởi đầu, nhưng Python là sự lựa chọn tốt nhất vì những thư viện của nó tương thích hơn với Machine Learning .Bạn hoàn toàn có thể tìm hiểu thêm những link dưới đây :

• Machine Learning with Text in scikit-learn (PyCon 2016)
• Machine learning in Python with scikit-learn
• Machine learning with Python
• Machine Learning Part 1 | SciPy 2016 Tutorial

Bước 2: Học trí tuệ nhân tạo từ một số khóa học dưới đây

Artificial Intelligence: Principles and Techniques from Stanford – Một chương trình giáo dục xuất sắc cho những học giả, những người được truyền cảm hứng bằng cách làm quen nhiều hơn về AI. Khóa học tập trung vào các tiêu chuẩn cơ bản của AI.

CS405 : ARTIFICIAL INTELLIGENCE : Giới thiệu nghành trí tuệ tự tạo ( AI ). Các tài liệu về lập trình AI, logic, tìm kiếm, chơi game show, điều tra và nghiên cứu máy móc, hiểu ngôn từ tự nhiên và robot trình làng với sinh viên về giải pháp AI, công cụ và kỹ thuật, ứng dụng so với những yếu tố đo lường và thống kê và vai trò của AI .edx.org course on AI : Khóa học này phân phối những nguyên tắc cơ bản của Artificial Intelligence ( AI ) và cách vận dụng chúng. Thiết kế những intelligent agent để xử lý những yếu tố trong quốc tế thực gồm có tìm kiếm, game show, nghiên cứu và điều tra máy móc, logic và sự hạn chế trong những yếu tố .MIT’s course on AI : Khóa học này trình làng cho sinh viên kiến ​ ​ thức cơ bản, xử lý yếu tố và phương pháp học tập của trí tuệ tự tạo. Sau khi triển khai xong khóa học này, sinh viên sẽ hoàn toàn có thể tăng trưởng những mạng lưới hệ thống mưu trí bằng cách ứng dụng những giải pháp cho những yếu tố giám sát đơn cử ; hiểu vai trò của lập trình tri thức, xử lý yếu tố và học tập trong mạng lưới hệ thống kỹ thuật mưu trí. Khóa học nhìn nhận cao vai trò của việc xử lý yếu tố, tầm nhìn và ngôn từ trong việc hiểu trí tuệ mưu trí của con người từ góc nhìn giám sát .Learn the Fundamentals of AI – Khóa học trực tuyến này, được chia thành 10 bài học kinh nghiệm, giúp sinh viên hiểu rõ hơn về ngoài hành tinh AI. Để hiểu nó, hãy bảo vệ bạn có một số ít thông tin thiết yếu về toán học dựa trên biến trực tiếp và giả thuyết năng lực. Bạn nên học cách ghi nhớ tiềm năng sau cuối để chuẩn bị sẵn sàng trước .

Berkeley Video Lecturers: Khóa học bao gồm các bài giảng bằng video.

Trên đây là 6 khóa học về trí tuệ tự tạo số 1 cho người mới mở màn và nâng cao. Hy vọng chúng sẽ hữu dụng cho bạn .

Bước 3: Tìm hiểu kiến ​​thức cơ bản về lý thuyết xác suất, thống kê và Toán học

Bạn hoàn toàn có thể tìm hiểu thêm những link dưới đây :

• Đại số tuyến tính – Linear Algebra – MIT 18.06 Đại số tuyến tính của Gilbert Strang (Link tham khảo: https://www.youtube.com/watch?list=PLE7DDD91010BC51F8&v=ZK3O402wf1c)
• Lý thuyết xác suất và thống kê – Probability and Statistics – MIT 6.041 Phân tích hệ số xác suất và xác suất ứng dụng của John Tsitsiklis (Link tham khảo: https://www.youtube.com/watch?list=PLUl4u3cNGP61MdtwGTqZA0MreSaDybji8&v=j9WZyLZCBzs)
• Calculus (Link tham khảo: http://kisonecat.com/teaching/2013/calculus-one/)
• Multivariate Calculus (Link tham khảo: http://kisonecat.com/teaching/2014/m2o2c2/)
• Graph theory (Link tham khảo: https://class.coursera.org/pgm-003)
• Optimization methods (Link tham khảo: https://online.stanford.edu/courses)

Bước 4: Đọc sách

• http://aima.cs.berkeley.edu/
• Artificial Intelligence: A Modern Approach, của Stuart J. Russell và Peter Norvig
• http://wps.aw.com/wps/media/objects/5771/5909832/PDF/Luger_0136070477_1.pdf
• The Quest for Artificial Intelligence của Nils J. Nilsson (Link tham khảo: http://ai.stanford.edu/~nilsson/QAI/qai.pdf)
• Practical Artificial Intelligence: Programming in Java của Mark Watson (Link tham khảo: https://www.saylor.org/site/wp-content/uploads/2011/11/CS405-1.1-WATSON.pdf)
• https://grey.colorado.edu/CompCogNeuro/index.php/CCNBook/Main
• Simply Logical: Intelligent Reasoning by Example của Peter Flach (Link tham khảo: https://www.cs.bris.ac.uk/~flach/SL/SL.pdf)
• The AI Revolution: Road to Superintelligence (Link tham khảo: https://waitbutwhy.com/2015/01/artificial-intelligence-revolution-1.html)
• http://psych.colorado.edu/~oreilly/comp_ex_cog_neuro.html

Bước 5: Thực hành

Khi bạn có một sự hiểu biết khá đầy đủ về ngôn từ lập trình ưa thích của mình và thực hành thực tế đủ với những yếu tố thiết yếu, bạn nên khởi đầu tìm hiểu và khám phá thêm về Machine Learning. Trong Python, mở màn học những thư viện Scikit-learning, NLTK, SciPy, PyBrain và Numpy sẽ có giá trị trong khi soạn những thuật toán Machine Learning .Thực hành vài bài tập về Scikit từ website :

http://scikit-learn.org/ và https://www.edx.org/course/artificial-intelligence-ai-columbiax-csmm-101x-0 (dành cho các bài tập thực hành bằng Python).

Ngoài ra ở đây là một bản tóm tắt những tài liệu để để khám phá và trau dồi Machine Learning :

• http://www.r2d3.us/visual-intro-to-machine-learning-part-1/
• https://www.coursera.org/learn/machine-learning
• https://www.cs.cmu.edu/~tom/10701_sp11/lectures.shtml
• 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
• https://ocw.mit.edu/courses/electrical-engineering-and-computer-science/6-034-artificial-intelligence-fall-2010/

Bước 6: Thực hành — Học — Tự mình thực hành

Với trình tự này, từng bước một, bạn sẽ từ từ trở thành một lập trình viên AI .Một khi tổng thể 6 bước được thực thi, bạn đã hoàn toàn có thể tự tin để mở màn với AI / ML rồi. Chúc bạn thành công xuất sắc !

Source: https://vh2.com.vn
Category : Tin Học