Come dovrei iniziare con l'intelligenza artificiale?

Qual è il background matematico richiesto per iniziare a studiare l'IA? Cos'altro dovrei anche imparare?

Inizia con l'introduzione di Andrew Ng al corso di Machine Learning su Coursera . Non ci sono molti prerequisiti per quel corso, ma imparerai a fare alcune cose utili. E, cosa ancora più importante, ti mostrerà chiaramente quali materie devi imparare dopo.

L'intelligenza artificiale ha una portata piuttosto ampia e si trova all'intersezione di diverse aree. Tuttavia, ci sono alcuni campi o argomenti essenziali che devi conoscere

1. Insiemistica
2. Logica
3. Algebra lineare
4. Calcolo
5. Probabilità e statistica

Ti consiglierei di esplorare prima gli algoritmi di intelligenza artificiale che potrebbero interessarti. Ti consiglio di iniziare con l'apprendimento automatico e l'apprendimento profondo.

Non dimenticare un prerequisito molto importante, la passione , senza di essa probabilmente stai perdendo tempo!

Ti suggerirei di farlo

1. inizia con il corso di Machine Learning di Andrew Ng su Coursera. Fornisce la breve introduzione alla matematica necessaria per l'apprendimento automatico. Anche se non completo, sarà sufficiente percorrere il corso.
2. Successivamente apprendi attentamente la regressione logistica nel corso. La funzione sigmoide sarà ampiamente utilizzata nelle reti neurali.
3. Nel corso, ti introdurrà alle reti neurali e alla minimizzazione degli errori usando la propagazione posteriore. La propagazione posteriore utilizzerà una tecnica di ottimizzazione chiamata Discesa del gradiente. È un argomento molto importante.
4. Dopo aver completato i passaggi precedenti, prova il corso di reti neurali di Geoff Hinton su Coursera.

Se vuoi approfondire la matematica. Prova questi:

• Algebra lineare - Gilbert Strang
• probabilità - khan academy

Vorrei anche suggerire uno dei migliori libri per l'apprendimento profondo: l'apprendimento profondo di Ian Goodfellow e Yoshua Bengio e Aaron Courville. http://www.deeplearningbook.org/

L'intelligenza artificiale è un campo molto ampio e quindi le cose cambieranno di conseguenza.

Alcuni prerequisiti: (Essendo uno studente di CS avresti dovuto soddisfarli)

• Buona conoscenza di algoritmi e strutture dati. Questa abilità sarà utile durante la risoluzione dei problemi che richiedono l'uso di potatura alfa-beta, algoritmo minimax, ecc.
  
• Conoscenza di base di linguaggi di programmazione come Java, Python. Python aiuterà in quanto si concentra maggiormente sulla parte di sviluppo. Per maggiori informazioni leggi questo . La conoscenza di LISP sarà molto utile. Passa attraverso questa risposta .
  

Il libro Intelligenza artificiale: un approccio moderno (di Stuart J. Russell e Peter Norvig) è considerato la Bibbia dell'IA. Ti consiglio vivamente di leggere il libro completo e risolvere gli esercizi. Puoi trovare il pdf del libro qui . Per il manuale della soluzione visita questo link . Sarà meglio se puoi acquistare una copia cartacea del libro. Migliore la tua conoscenza in Statistica, migliore sarà per l'Intelligenza Artificiale. Resta sintonizzato sui recenti avvenimenti sul campo tramite forum, siti Web, ecc. Il sito Web di Open AI è anche un'ottima fonte.

La conoscenza della teoria computazionale ti aiuterà molto. Soprattutto quando lavori nel campo dell'elaborazione del linguaggio naturale. Altri sottocampi dell'IA che potrebbero interessarti saranno l'apprendimento automatico, il calcolo evolutivo, gli algoritmi genetici, l'apprendimento per rinforzo, l'apprendimento profondo ecc. L'elenco continua.

Oltre alla risposta di Maheshwar, una volta che senti di voler provare l'apprendimento automatico più pratico, inizierei con Weka . Il software è gratuito ed efficace, hanno un buon manuale ed esercizi pertinenti e ci sono molti video gratuiti disponibili su Youtube!

Per completare le altre risposte:

Ti consiglio di seguire il corso di Intelligenza Artificiale dal micromaster AI fornito da Columbia su edx.

Il corso copre una vasta gamma di problemi di intelligenza artificiale e la più importante è quella di darti un quadro generale per pensare con un mix di applicazioni su Python. Basato sul libro di Artificial Intelligence: A Modern Approach di Peter Norvig e Stuart Russell

Dal punto di vista dell'apprendimento automatico, ha detto anche Gokul , il corso di Machine Learning di Andrew Ng. on coursera è un buon corso introduttivo e molto orientato verso un potenziale praticante.

Ho trovato utile combinare lo studio di alcuni algoritmi di apprendimento automatico con il linguaggio di programmazione statistica R per sperimentare molti algoritmi per catturare i concetti. Utili i seguenti libri: Elementi di apprendimento statistico e Introduzione all'apprendimento statistico , entrambi sono disponibili gratuitamente sui siti Web degli autori.

Dato che hanno suggerito buone risorse e ci sono molte risorse, ti consiglio di iniziare con What Is The Best Book On Artificial Intelligence (AI)? , Introduzione all'apprendimento automatico e all'intelligenza artificiale - Apprendimento automatico

E questo video riepilogo di quale conoscenza della matematica hai bisogno Matematica dell'apprendimento automatico E questo link spiega la matematica per l'intelligenza artificiale: tutti gli argomenti matematici essenziali di cui hai bisogno

Dopodiché, puoi vedere questi link, questi i miei preferiti

• Introduzione all'apprendimento automatico e alle diapositive disponibili

• Disponibile il corso di apprendimento per rinforzo di David Silve e le diapositive

• Introduzione al Deep Learning! di Siraj Raval e i codici disponibili

• Esercitazione pratica di Machine Learning con Python e i codici disponibili