Comment démarrer avec l'intelligence artificielle?

Quelle est la formation mathématique requise pour commencer à apprendre l'IA? Que dois-je également apprendre?

Commencez par l'introduction d'Andrew Ng au cours de Machine Learning sur Coursera . Il n'y a pas beaucoup de prérequis pour ce cours, mais vous apprendrez à faire des choses utiles. Et, plus important encore, il vous montrera clairement quels sujets vous devez apprendre ensuite.

L'IA est assez large et se situe à l'intersection de plusieurs zones. Cependant, il y a quelques domaines ou sujets essentiels que vous devez connaître

1. Théorie des ensembles
2. Logique
3. Algèbre linéaire
4. Calcul
5. Probabilité et statistiques

Je vous recommanderais d'abord d'explorer les algorithmes d'IA qui pourraient vous intéresser. Je vous conseille de commencer par l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond.

N'oubliez pas une condition préalable très importante, la passion , sans laquelle vous perdez probablement votre temps!

Je vous suggère de

1. commencer par le cours d'apprentissage automatique d'Andrew Ng sur Coursera. Il fournit la brève introduction aux mathématiques nécessaires à l'apprentissage automatique. Bien que incomplet, il suffira de parcourir le parcours.
2. Ensuite, apprenez soigneusement la régression logistique au cours. La fonction sigmoïde sera largement utilisée dans les réseaux de neurones.
3. Dans le cours, il vous présentera les réseaux de neurones et la minimisation des erreurs en utilisant la rétropropagation. La propagation arrière utilisera une technique d'optimisation appelée Gradient Descent. C'est un sujet très important.
4. Après avoir effectué les étapes ci-dessus, essayez le cours sur les réseaux de neurones de Geoff Hinton sur Coursera.

Si vous voulez approfondir les mathématiques. Essayez-les:

• Algèbre linéaire - Gilbert Strang
• probabilité - khan academy

Je voudrais également suggérer l'un des meilleurs livres pour l'apprentissage en profondeur: l'apprentissage en profondeur par Ian Goodfellow et Yoshua Bengio et Aaron Courville. http://www.deeplearningbook.org/

L'intelligence artificielle est un domaine très vaste et les choses vont donc changer en conséquence.

Quelques prérequis: (En tant qu'étudiant de CS, vous devriez les avoir remplis)

• Bonne connaissance des algorithmes et des structures de données. Cette compétence sera utile pour résoudre les problèmes qui nécessitent l'utilisation de l'élagage alpha-bêta, de l'algorithme minimax, etc.
  
• Connaissance de base des langages de programmation comme Java, Python. Python vous aidera car il se concentre davantage sur la partie développement. Pour plus d'informations, lisez ceci . La connaissance de LISP sera très utile. Passez par cette réponse .
  

Le livre, Intelligence artificielle: une approche moderne (par Stuart J. Russell et Peter Norvig) est considéré comme la Bible de l'IA. Je vous recommande fortement de lire le livre complet et de résoudre les exercices. Vous pouvez trouver le pdf du livre ici . Pour le manuel de la solution, visitez ce lien . Ce sera mieux si vous pouvez acheter une copie papier du livre. Mieux vos connaissances en statistiques, mieux ce sera pour l'intelligence artificielle. Restez à l'écoute des récents événements sur le terrain via des forums, des sites Web, etc. Le site Web Open AI est également une très bonne source.

La connaissance de la théorie computationnelle vous aidera grandement. Surtout lorsque vous travaillez dans le domaine du traitement du langage naturel. D'autres sous-domaines de l'IA qui pourraient vous intéresser seront l'apprentissage automatique, l'informatique évolutive, les algorithmes génétiques, l'apprentissage par renforcement, l'apprentissage profond, etc. La liste continue.

En plus de la réponse de Maheshwar, une fois que vous sentez que vous voulez essayer un apprentissage automatique plus pratique, je commencerais par Weka . Le logiciel est gratuit et efficace, ils ont un bon manuel et des exercices pertinents et il y a plein de vidéos gratuites disponibles sur Youtube!

Pour compléter les autres réponses:

Je vous recommande de suivre le cours d'Intelligence Artificielle du micromaster AI donné par Columbia sur edx.

Le cours couvre un large éventail de problèmes d'IA et le plus important est de vous donner un cadre général pour penser avec un mélange d'applications sur python. Basé sur le livre d' Intelligence Artificielle: Une Approche Moderne par Peter Norvig et Stuart Russell

Du point de vue de l'apprentissage automatique, a également déclaré gokul , le cours d'apprentissage automatique d'Andrew Ng. on coursera est un bon cours d'introduction et très orienté vers un praticien potentiel.

J'ai trouvé utile de combiner l'étude de certains algorithmes d'apprentissage automatique avec le langage de programmation statistique R pour expérimenter de nombreux algorithmes pour saisir les concepts. Utile les livres suivants: Éléments d'apprentissage statistique et Introduction à l'apprentissage statistique , les deux sont disponibles gratuitement sur les sites Web des auteurs.

Comme ils ont suggéré de bonnes ressources et il existe de nombreuses ressources, mais je vous recommanderai de commencer par Quel est le meilleur livre sur l'intelligence artificielle (IA)? , Introduction à l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle - Apprentissage automatique

Et ce résumé vidéo de quelles connaissances en mathématiques vous avez besoin Mathématiques de l'apprentissage automatique Et ce lien explique Mathématiques pour l'IA: Tous les sujets mathématiques essentiels dont vous avez besoin

Après cela, vous pouvez voir ces liens, ceux-ci mon préféré

• Introduction à l'apprentissage automatique et aux diapositives disponibles

• Cours d'apprentissage par renforcement par David Silve et les diapositives disponibles

• Introduction à l'apprentissage en profondeur! par Siraj Raval et les codes disponibles

• Tutoriel pratique d'apprentissage automatique avec Python et les codes disponibles