Phenquestions
Kunstig intelligens (AI) er et bestyrelseskoncept, og dette nye felt har vokset og udviklet sig kontinuerligt. Så de nyankomne eller begyndere står over for problemer med at starte deres rejse i kunstig intelligens. De bliver forvirrede over, hvordan man let lærer kunstig intelligens. Begyndere forstår heller ikke, hvordan de vil anvende kunstig intelligens til deres computerbaserede system eller robot for at gøre dem intelligente svarende til menneskelig intelligens.
Hovedmålet med kunstig intelligens eller maskinindlæring er at udvikle en maskine eller et system på en sådan måde, at det kan tænke, handle, opleve som den menneskelige hjerne kan. I det kommende år vil kunstig intelligens dominere vores arbejdsplads, hvilket vil mindske behovet for den menneskelige arbejdsstyrke.
Sådan lærer du kunstig intelligens
Kunstig intelligens (AI) efterligner menneskelig intelligens. CEO for DataRobot, Jeremy Achin, definerer AI: ”En kunstig intelligens er et computersystem, der er i stand til at udføre en opgave, som et menneske kan udføre. AI kan drives af dyb læring, maskinindlæring og regelbaseret tilgang.”Nedenfor giver vi en retningslinje for begyndere at lære kunstig intelligens.
Trin 1. Lær et programmeringssprog
Kan en maskine tænke, eller kan en maskine handle intelligent som et menneske? Ja, en maskine kan. Hvis vi anvender kunstig intelligens i denne maskine. For at ansætte AI i et kunstig intelligens- eller maskinindlæringsprojekt skal en begynder være nødt til at kende et programmeringssprog meget godt. Han skal kende syntaks, metode, biblioteker og pakker for dette programmeringssprog.
Et programmeringssprog er et sæt instruktioner, der producerer den ønskede output. Flere programmeringssprog, rammer og software til maskinindlæring er tilgængelige på markedet. En udvikler kan bruge ethvert programmeringssprog baseret på hans præference og systemkrav.
AI-forskere har designet flere programmeringssprog til at udvikle et kunstig intelligensprojekt. En nybegynder eller friskere kan lære R programmeringssprog, MatLab, Java, Python, Julia, Prolog, Haskell, Lisp, C ++ og så videre for at udvikle sit projekt. Man kan udvikle sit projekt uden besvær ved at bruge disse programmeringssprog.
Trin 2. Opdater din grundlæggende viden
Kunstig intelligens er sådan en paraply, der omfatter mange andre områder som matematik, statistik, maskinindlæring og mange flere. Til dette skal en friskere nødt til at opdatere sin grundlæggende viden. Han / hun skal have kendskab til matematiske termer, dvs.e., algebra og statistik teknikker, i.e., standardafvigelse, distributioner, sandsynlighedsteori og algoritmer og teknikker til maskinindlæring.
Trin 3. Lær af de bedste kurser
Begynderne er altid forvirrede eller irriterede over, hvordan de begynder deres læringsrejse. De søger altid på google, hvordan man lærer kunstig intelligens. Vi behandlede dette spørgsmål i en af de tidligere artikler. Du kan læse det: de bedste AI- og Machine Learning-kurser.
Disse kurser er for alle. Ved at gennemføre disse nyttige kurser kan du forstå den almindelige AI-terminologi som maskinindlæring (ML), kunstige neurale netværk (ANN), datalogi og dyb læring. Du lærer også den teoretiske baggrund for kunstig intelligens og hvordan man bygger et AI-projekt. Desuden vil du være i stand til at arbejde med et AI-team ved at gennemføre dette kursus.
Trin 4. Lær af de bedste bøger
Hvis du vil lære noget nyt, er bogen den bedste mulighed for dig i stedet for andre medier som YouTube-videoer eller artikler. Flere bøger er skrevet om kunstig intelligens. For at øge din viden om kunstig intelligens kan du læse denne bog: Kunstig intelligens: En moderne tilgang. Denne en af de bedste bøger til enhver nybegynder.
Udover dette er der også flere bøger tilgængelige som Kunstig intelligens: En guide til tænkende mennesker af Melanie Mitchell, Kunstig intelligens: En ny syntese af Nils J. Nilsson, Life 3.0 - At være menneske i en tid af kunstig intelligens af Max Tegmark.
Trin 5. Nyttige ressourcer fra Quora
Hvis du søger på, hvordan du lærer kunstig intelligens, skal vi sige, at din søgning slutter her. I denne artikel forsøger vi at fange flere måder at lære kunstig intelligens på. Du kan få nyttige ressourcer fra Quora til at lære kunstig intelligens som hvad der er AI?, fremtid for kunstig intelligens, den bedste måde at lære AI på for begyndere, hvordan fungerer AI? forudsætninger for at lære kunstig intelligens og mange flere.
Trin 6. AI-projekt
Mens du lærer, er det afgørende at få både teoretisk viden og praktisk viden. For at anvende din teoretiske viden praktisk, skal du vælge et kunstig intelligensprojekt. Vi har listet de bedste kunstige intelligens- og maskinindlæringsprojekter for din bekvemmelighed. Disse projekter hjælper dig med at styrke dine færdigheder.
For at udvikle et kunstig intelligensprojekt skal du først vælge et problem. Derefter skal du finde ud af en løsning på dette problem. At løse dette problem hjælper dig også med at blive dybt involveret i maskinlæringsteknikker. Når du har fået en løsning, skal du prøve at finde ud af en optimal løsning på dette problem.
Derefter skal du kode din løsning ved hjælp af ethvert programmeringssprog. Du har også brug for et støjfrit og standard datasæt for at træne og teste systemet. Hvis du har brug for et datasæt, kan du læse denne artikel om maskinlæringsdatasæt. I denne artikel skitserede vi linket til download af datasæt for din bekvemmelighed.
Trin 7 - Evaluering af projektet
Evaluering er sådan en proces, der undersøger systemets ydeevne. Det betyder, hvor meget et system giver et nøjagtigt resultat med den faktiske output. Efter at have udviklet et AI-projekt skal du evaluere dit projekt med den faktiske output. Hvis du får mindre nøjagtighed, skal du tjekke din logik igen og igen. Og du skal ændre logikken eller den oprindelige løsning i henhold til dine krav.
Trin 8 - Implementering af Vurdering
Når du har ændret din logik, skal du skrive koden til det ændrede afsnit ned. Endelig skal du evaluere dit program igen. Hvis det giver et bedre resultat end før, ender din rejse med kodningen her. Nu kan du gå til trin 8. Ellers skal du ændre din logik igen. Du skal ændre din kode, indtil du får et tilfredsstillende resultat.
Trin 9 - Del din kode
Deling er den bedste måde at lære på. Hvis du deler din viden med andre, kan du lære af andre. Du kan dele din kode på GitHub, Kaggle Kernels eller andre GitHub alternative websteder. Hvis du deler din kode, kan du få feedback på din løsning. Det vil hjælpe dig med at lære, og det vil også hjælpe dig med at gøre dit program effektivt og præcist. Og dermed vil det hjælpe dig med at få et tilfredsstillende resultat fra dit computerbaserede system.
Desuden kan du skrive dokumentation til dit kunstige intelligensprojekt. Derefter kan du endelig offentliggøre et forskningsoplæg baseret på dit projekt.
Afslutter tanker
Feltet kunstig intelligens er en banebrydende tendens. Hvis du er studerende i datalogi, skal du vide, hvordan du lærer kunstig intelligens. Ved at lære kunstig intelligens kommer du ind i kernen i datalogi. Det efterligner den menneskelige hjerne. Kunstig intelligens gør det muligt for et computerbaseret system eller en robot at opfatte og opføre sig som et menneske. Hvis du ikke er opmærksom på teknikkerne til kunstig intelligens og maskinindlæring, så er du en tilbage dateret person i denne teknologidrevne verden. Fordi kunstig intelligens spreder sig over vores daglige liv.
Hvis du er nybegynder inden for dette felt, gennemgår du vores tidligere artikel, der handler om interviewspørgsmål om maskinindlæring. Det kan hjælpe dig med at forbedre din maskinlæring og AI-færdigheder. Hvis du har forslag eller spørgsmål, bedes du efterlade en kommentar i vores kommentarsektion. Hvis du kan lide denne artikel, kan du også dele den med dine venner og familie via Facebook, Twitter, Pinterest og LinkedIn.
