Phenquestions
Kecerdasan buatan (AI) adalah konsep papan, dan bidang yang muncul ini telah berkembang dan terus berkembang. Oleh itu, pendatang baru atau pemula menghadapi masalah untuk memulakan perjalanan mereka dalam kecerdasan buatan. Mereka menjadi bingung bagaimana belajar kecerdasan buatan dengan mudah. Juga, pemula tidak memahami bagaimana mereka akan menggunakan kecerdasan buatan pada sistem atau robot berasaskan komputer mereka untuk menjadikan mereka pintar mirip dengan kecerdasan manusia.
Matlamat utama kecerdasan buatan atau pembelajaran mesin adalah untuk mengembangkan mesin atau sistem sedemikian rupa sehingga dapat berfikir, bertindak, merasakan otak manusia dapat. Pada tahun yang akan datang, kecerdasan buatan akan menguasai tempat kerja kita, yang akan mengurangkan keperluan tenaga kerja manusia.
Cara Mempelajari Kecerdasan Buatan
Kecerdasan buatan (AI) meniru kecerdasan manusia. Ketua Pegawai Eksekutif DataRobot, Jeremy Achin, mendefinisikan AI: “Kecerdasan buatan adalah sistem komputer yang dapat melakukan tugas seperti yang dapat dilakukan oleh manusia. AI dapat didukung oleh pembelajaran mendalam, pembelajaran mesin, dan pendekatan berdasarkan peraturan."Di bawah ini kami memberikan panduan untuk pemula untuk belajar kecerdasan buatan.
Langkah 1. Belajar Bahasa Pengaturcaraan
Bolehkah mesin berfikir, atau bolehkah mesin bertindak cerdas sebagai manusia? Ya, mesin boleh. Sekiranya kita menggunakan kecerdasan buatan ke dalam mesin ini. Untuk menggunakan AI dalam projek kecerdasan buatan atau pembelajaran mesin, seorang pemula mesti mengetahui bahasa pengaturcaraan dengan sangat baik. Dia mesti mengetahui sintaks, kaedah, perpustakaan, dan paket bahasa pengaturcaraan itu.
Bahasa pengaturcaraan adalah sekumpulan arahan yang menghasilkan output yang diinginkan. Beberapa bahasa pengaturcaraan, kerangka kerja, dan perisian pembelajaran mesin tersedia di pasaran. Pembangun boleh menggunakan bahasa pengaturcaraan berdasarkan pilihan dan keperluan sistemnya.
Penyelidik AI telah merancang beberapa bahasa pengaturcaraan untuk mengembangkan projek kecerdasan buatan. Seorang pemula atau lebih segar dapat mempelajari bahasa pengaturcaraan R, MatLab, Java, Python, Julia, Prolog, Haskell, Lisp, C ++, dan sebagainya untuk mengembangkan projeknya. Seseorang dapat mengembangkan projeknya dengan mudah dengan menggunakan bahasa pengaturcaraan ini.
Langkah 2. Segarkan Pengetahuan Asas Anda
Kecerdasan buatan adalah payung papan yang merangkumi banyak bidang lain seperti matematik, statistik, pembelajaran mesin, dan banyak lagi. Untuk ini, seseorang yang lebih segar mesti menyegarkan pengetahuan asasnya. Dia mesti mengetahui istilah matematik, i.e., teknik algebra dan statistik, i.e., sisihan piawai, taburan, teori kebarangkalian, dan algoritma dan teknik pembelajaran mesin.
Langkah 3. Belajar dari Kursus Terbaik
Pemula selalu keliru atau kesal tentang bagaimana mereka akan memulakan perjalanan pembelajaran mereka. Mereka selalu mencari di google bagaimana mempelajari kecerdasan buatan. Kami menjawab soalan ini dalam salah satu artikel sebelumnya. Anda mungkin membacanya: kursus AI dan Mesin Pembelajaran terbaik.
Kursus ini adalah untuk semua orang. Dengan menyelesaikan kursus berguna ini, anda mungkin memahami terminologi AI yang biasa seperti pembelajaran mesin (ML), rangkaian saraf tiruan (ANN), sains data, dan pembelajaran mendalam. Anda juga akan mempelajari latar belakang teori kecerdasan buatan dan bagaimana membina projek AI. Selain itu, anda akan dapat bekerjasama dengan pasukan AI dengan menyelesaikan kursus ini.
Langkah 4. Belajar dari Buku Terbaik
Sekiranya anda ingin mempelajari sesuatu yang baru, maka buku itu adalah pilihan terbaik untuk anda daripada media lain seperti video atau artikel YouTube. Beberapa buku ditulis mengenai kecerdasan buatan. Untuk meningkatkan pengetahuan kecerdasan buatan anda, anda boleh membaca buku ini: Kecerdasan Buatan: Pendekatan Moden. Ini adalah buku terbaik untuk setiap pemula.
Selain itu, beberapa buku juga tersedia seperti Kecerdasan Buatan: Panduan untuk Berfikir Manusia oleh Melanie Mitchell, Kecerdasan Buatan: Sintesis Baru oleh Nils J. Nilsson, Kehidupan 3.0 - Menjadi Manusia di Zaman Kecerdasan Buatan oleh Max Tegmark.
Langkah 5. Sumber berguna dari Quora
Sekiranya anda mencari cara mempelajari kecerdasan buatan, maka kami mesti mengatakan bahawa carian anda berakhir di sini. Dalam artikel ini, kami cuba menangkap beberapa cara untuk belajar kecerdasan buatan. Anda mungkin mendapat sumber berguna dari Quora untuk mempelajari kecerdasan buatan seperti apa itu AI?, masa depan kecerdasan buatan, kaedah terbaik untuk belajar AI untuk pemula, bagaimana AI berfungsi? prasyarat untuk belajar kecerdasan buatan dan banyak lagi.
Langkah 6. Projek AI
Semasa belajar, sangat penting untuk memperoleh pengetahuan teori dan juga pengetahuan praktikal. Untuk menggunakan pengetahuan teori anda secara praktikal, anda harus memilih projek kecerdasan buatan. Kami telah menyenaraikan projek kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin terbaik untuk kemudahan anda. Projek-projek ini akan membantu anda meningkatkan kemahiran anda.
Untuk mengembangkan projek kecerdasan buatan, pertama, anda harus memilih masalah. Kemudian, anda harus mencari jalan keluar untuk masalah ini. Menyelesaikan masalah ini juga dapat membantu anda melibatkan diri dengan teknik pembelajaran mesin dengan mendalam. Setelah mendapat jalan keluar, anda harus berusaha mencari jalan keluar yang optimum untuk masalah ini.
Kemudian, anda harus membuat kod penyelesaian anda dengan menggunakan bahasa pengaturcaraan apa pun. Anda juga memerlukan set data standard dan bebas suara untuk melatih dan menguji sistem. Sekiranya anda memerlukan set data, anda boleh membaca artikel set data pembelajaran mesin ini. Dalam artikel ini, kami menggariskan pautan muat turun set data untuk kemudahan anda.
Langkah 7 - Penilaian Projek
Penilaian adalah proses yang mengkaji prestasi sistem. Itu bermaksud seberapa banyak sistem memberikan hasil yang tepat dengan output sebenar. Setelah membangunkan projek AI, anda harus menilai projek anda dengan output sebenar. Sekiranya anda kurang ketepatan, maka anda perlu memeriksa logik anda berulang kali. Dan anda mesti menukar logik atau penyelesaian awal mengikut kehendak anda.
Langkah 8 - Pelaksanaan Penilaian
Setelah mengubah logik anda, anda mesti menuliskan kod untuk bahagian yang diubah suai. Akhirnya, anda harus menilai semula program anda. Sekiranya memberikan hasil yang lebih baik daripada sebelumnya, maka perjalanan pengekodan anda berakhir di sini. Sekarang, anda boleh pergi ke langkah 8. Jika tidak, anda perlu mengubah logik anda sekali lagi. Anda harus mengubah kod anda sehingga anda mendapat hasil yang memuaskan.
Langkah 9 - Kongsi Kod Anda
Berkongsi adalah kaedah belajar yang terbaik. Sekiranya anda berkongsi pengetahuan anda dengan orang lain, anda boleh belajar dari orang lain. Anda boleh berkongsi kod anda di GitHub, Kaggle Kernels, atau laman alternatif GitHub lain. Sekiranya anda berkongsi kod anda, maka anda boleh mendapatkan maklum balas mengenai penyelesaian anda. Ini akan membantu anda belajar, dan juga akan membantu anda menjadikan program anda cekap dan tepat. Oleh itu, ia akan membantu anda mendapatkan hasil yang memuaskan dari sistem berasaskan komputer anda.
Selain itu, anda mungkin menulis dokumentasi untuk projek kecerdasan buatan anda. Akhirnya, anda boleh menerbitkan makalah penyelidikan berdasarkan projek anda.
Pemikiran Berakhir
Bidang kecerdasan buatan adalah trend terkini. Sekiranya anda seorang pelajar sains komputer, anda mesti tahu bagaimana mempelajari kecerdasan buatan. Dengan mempelajari kecerdasan buatan, anda akan memasuki teras sains komputer. Ia meniru otak manusia. Kecerdasan buatan membolehkan sistem atau robot berasaskan komputer dapat melihat dan bertindak seperti manusia. Sekiranya anda tidak mengetahui teknik kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin, maka anda adalah orang yang ketinggalan zaman dalam dunia yang didorong oleh teknologi ini. Kerana kecerdasan buatan menyebar ke kehidupan kita sehari-hari.
Sekiranya anda seorang pemula dalam bidang ini, anda akan membaca artikel kami yang lalu mengenai persoalan temu ramah pembelajaran mesin. Ini dapat membantu anda meningkatkan pembelajaran mesin dan kemahiran AI anda. Sekiranya anda mempunyai cadangan atau pertanyaan, sila tinggalkan komen di bahagian komen kami. Sekiranya anda menyukai artikel ini, anda boleh membagikannya kepada rakan dan keluarga anda melalui Facebook, Twitter, Pinterest dan LinkedIn.
