Phenquestions
Kunstig intelligens (AI) er et brettkonsept, og dette fremvoksende feltet har vokst og utviklet seg kontinuerlig. Så de nykommere eller nybegynnere møter problemer med å starte reisen i kunstig intelligens. De blir forvirret om hvordan man enkelt kan lære kunstig intelligens. Nybegynnere forstår heller ikke hvordan de vil bruke kunstig intelligens til deres datamaskibaserte system eller robot for å gjøre dem intelligente som menneskelig intelligens.
Hovedmålet med kunstig intelligens eller maskinlæring er å utvikle en maskin eller et system slik at det kan tenke, handle, oppfatte som den menneskelige hjerne kan. I det kommende året vil kunstig intelligens dominere arbeidsplassen vår, noe som vil redusere behovet for menneskelig arbeidsstyrke.
Hvordan lære kunstig intelligens
Kunstig intelligens (AI) etterligner menneskelig intelligens. Konsernsjef i DataRobot, Jeremy Achin, definerer AI: “En kunstig intelligens er et datasystem som kan utføre en oppgave som et menneske kan utføre. AI kan drives av dyp læring, maskinlæring og regelbasert tilnærming.”Nedenfor gir vi en retningslinje for nybegynnere å lære kunstig intelligens.
Trinn 1. Lær et programmeringsspråk
Kan en maskin tenke, eller kan en maskin handle intelligent som et menneske? Ja, en maskin kan. Hvis vi bruker kunstig intelligens i denne maskinen. For å bruke AI i et kunstig intelligens- eller maskinlæringsprosjekt, må en nybegynner ha kunnskap om et programmeringsspråk veldig godt. Han må kjenne syntaksen, metoden, bibliotekene og pakkene til det programmeringsspråket.
Et programmeringsspråk er et sett med instruksjoner som gir ønsket utgang. Flere programmeringsspråk, rammeverk og programvare for maskinlæring er tilgjengelig i markedet. En utvikler kan bruke hvilket som helst programmeringsspråk basert på preferanser og systemkrav.
AI-forskere har designet flere programmeringsspråk for å utvikle et kunstig intelligensprosjekt. En nybegynner eller ferskere kan lære R-programmeringsspråk, MatLab, Java, Python, Julia, Prolog, Haskell, Lisp, C ++, og så videre for å utvikle prosjektet sitt. Man kan utvikle prosjektet sitt uten problemer ved å bruke disse programmeringsspråkene.
Steg 2. Oppdater din grunnleggende kunnskap
Kunstig intelligens er en slik paraply som omfatter mange andre områder som matematikk, statistikk, maskinlæring og mange flere. For dette må en ferskere måtte oppdatere sin grunnleggende kunnskap. Han / hun må ha kunnskap om matematiske begreper, dvs.e., algebra og statistikkteknikker, i.e., standardavvik, distribusjoner, sannsynlighetsteori og maskinlæringsalgoritmer og teknikker.
Steg 3. Lær av de beste kursene
Nybegynnerne er alltid forvirret eller irritert over hvordan de vil begynne sin læringsreise. De søker alltid på google hvordan man lærer seg kunstig intelligens. Vi tok opp dette spørsmålet i en av de forrige artiklene. Du kan lese den: de beste AI- og maskinlæringskursene.
Disse kursene er for alle. Ved å fullføre disse nyttige kursene kan du forstå den vanlige AI-terminologien som maskinlæring (ML), kunstige nevrale nettverk (ANN), datavitenskap og dyp læring. Du vil også lære den teoretiske bakgrunnen for kunstig intelligens og hvordan du bygger et AI-prosjekt. Videre vil du kunne jobbe med et AI-team ved å gjennomføre dette kurset.
Steg 4. Lær av Best Books
Hvis du vil lære noe nytt, er boka det beste alternativet for deg i stedet for andre medier som YouTube-videoer eller artikler. Flere bøker er skrevet om kunstig intelligens. For å øke kunnskapen din om kunstig intelligens kan du lese denne boka: Kunstig intelligens: en moderne tilnærming. Denne en av de beste bøkene for enhver nybegynner.
Foruten dette er det også flere bøker tilgjengelig som Artificial Intelligence: A Guide for Thinking Humans av Melanie Mitchell, Artificial Intelligence: A New Synthesis av Nils J. Nilsson, Life 3.0 - Å være menneske i en tid av kunstig intelligens av Max Tegmark.
Steg 5. Nyttige ressurser fra Quora
Hvis du søker hvordan du lærer kunstig intelligens, må vi si at søket ditt slutter her. I denne artikkelen prøver vi å fange opp flere måter å lære kunstig intelligens på. Du kan få nyttige ressurser fra Quora for å lære kunstig intelligens som det som er AI?, fremtiden for kunstig intelligens, den beste måten å lære AI for nybegynnere, hvordan fungerer AI? forutsetninger for å lære kunstig intelligens og mange flere.
Steg 6. AI-prosjekt
Mens du lærer, er det avgjørende å få både teoretisk kunnskap og praktisk kunnskap. For å bruke din teoretiske kunnskap praktisk, bør du velge et kunstig intelligensprosjekt. Vi har listet de beste kunstige intelligens- og maskinlæringsprosjektene for din bekvemmelighet. Disse prosjektene vil hjelpe deg med å øke ferdighetene dine.
For å utvikle et kunstig intelligensprosjekt må du først velge et problem. Deretter må du finne en løsning på dette problemet. Å løse dette problemet hjelper deg også å bli engasjert i maskinlæringsteknikker dypt. Etter å ha fått en løsning, må du prøve å finne en optimal løsning for dette problemet.
Deretter må du kode løsningen din ved hjelp av hvilket som helst programmeringsspråk. Du trenger også et støyfritt og standard datasett for å trene og teste systemet. Hvis du trenger et datasett, kan du lese denne artikkelen om datasett for maskinlæring. I denne artikkelen skisserte vi nedlastingslenken for datasett for din bekvemmelighet.
Trinn 7 - Evaluering av prosjektet
Evaluering er en slik prosess som undersøker ytelsen til et system. Det betyr hvor mye et system gir et nøyaktig resultat med den faktiske produksjonen. Etter å ha utviklet et AI-prosjekt, må du evaluere prosjektet ditt med den faktiske produksjonen. Hvis du får mindre nøyaktighet, må du sjekke logikken din igjen og igjen. Og du må endre logikken eller den opprinnelige løsningen i henhold til dine krav.
Trinn 8 - Implementering av evaluering
Etter at du har endret logikken din, må du skrive ned koden for den endrede delen. Til slutt må du evaluere programmet ditt igjen. Hvis det gir et bedre resultat enn før, ender din reise med kodingen her. Nå kan du gå til trinn 8. Ellers må du endre logikken din igjen. Du må endre koden til du får et tilfredsstillende resultat.
Trinn 9 - Del koden din
Deling er den beste måten å lære på. Hvis du deler din kunnskap med andre, kan du lære av andre. Du kan dele koden din på GitHub, Kaggle Kernels eller andre GitHub alternative nettsteder. Hvis du deler koden din, kan du få tilbakemelding på løsningen. Det vil hjelpe deg å lære, og det vil også hjelpe deg å gjøre programmet effektivt og nøyaktig. Og dermed vil det hjelpe deg å få et tilfredsstillende resultat fra det datamaskibaserte systemet.
Videre kan du skrive dokumentasjon for kunstig intelligens-prosjektet ditt. Så til slutt kan du publisere en forskningsoppgave basert på prosjektet ditt.
Avslutte tanker
Feltet kunstig intelligens er en banebrytende trend. Hvis du er en informatikkstudent, må du måtte vite hvordan du lærer deg kunstig intelligens. Ved å lære kunstig intelligens vil du gå inn i kjernen i informatikk. Det etterligner den menneskelige hjerne. Kunstig intelligens gjør det mulig for et datamaskibasert system eller robot å oppfatte og oppføre seg som et menneske. Hvis du ikke er klar over teknikkene for kunstig intelligens og maskinlæring, er du en tilbakedatert person i denne teknologidrevne verdenen. Fordi kunstig intelligens sprer seg over vårt daglige liv.
Hvis du er nybegynner innen dette feltet, går du gjennom vår forrige artikkel som handler om intervjuspørsmål om maskinlæring. Det kan hjelpe deg med å forbedre maskinlæring og AI-ferdigheter. Hvis du har noen forslag eller spørsmål, kan du legge igjen en kommentar i kommentarseksjonen. Hvis du liker denne artikkelen, kan du også dele den med venner og familie via Facebook, Twitter, Pinterest og LinkedIn.
