¿Cuáles son las cosas que necesitas aprender para convertirte en un científico de IA?

Necesitarás un plan de ataque bien trazado. Lo siguiente debería ocuparse de la mayoría de las actividades.

  • Familiarícese con Python, (C / C ++) y estructuras de datos
  • Obtenga un conocimiento básico de lo que está a punto de profundizar leyendo AI: un enfoque moderno de Russell y Norvig. Esto elimina cualquier dependencia de frameworks / bibliotecas, pero en su lugar le brinda un mejor conocimiento de las diferentes técnicas utilizadas para crear dichos sistemas.
  • También digiera el curso MIT OCW sobre IA de Patrick Winston, es gratis y absolutamente fantástico.
  • Una vez que haya terminado con lo anterior, puede elegir un marco y usarlo / implementarlo para clasificaciones básicas y volver a mezclar modelos populares. Elegir un marco puede ser una tarea desalentadora porque todos están construidos con diferentes propósitos en mente, ya que ex Caffe usa un enfoque declarativo para definir modelos en él, mientras que con TensorFlow puede crear y utilizar modelos mediante programación. Incluso visualícelos e impleméntelos con facilidad en todas las plataformas, lo cual es excelente y reduce la reinvención de la rueda en gran medida.
  • Tendría que comprar una GPU de la serie Pascal (1060 6GB o más poderosa), i3, 8GB RAM y un SSD para adolescentes para obtener un equipo mínimo para tales actividades, con el fin de aprovechar los numerosos núcleos CUDA que aceleran drásticamente la capacitación.
  • También manténgase al día con numerosos documentos, videos de YouTube de las personas detrás de dichos marcos, investigadores / laboratorios, openAI y otros involucrados.

Python es útil. Aprendizaje profundo == redes neuronales en estos días. La mayor parte de todo lo que hoy se llama “profundo” tiene incorporada alguna variante de una red neuronal. AI: Un enfoque moderno es bueno pero contiene muy poco sobre redes neuronales. Intente, en orden: leer qué es un ANN, comprender por qué son “aproximadores universales”, implementar uno simple, observar RNN y CNN, comprender otros conceptos clave de implementación (LSTM, max-pool, regularización, transferencia, etc. ), y tal vez replicar una red estándar de la industria para una tarea que ya tiene datos. Más allá de eso, lea los periódicos. ¡El campo es tan joven que no hay mucho que aprender! Deberías actualizar tu cálculo diferencial y quizás tu álgebra lineal.

Existen otras técnicas ‘profundas’ pero no tan impresionantes como las NN (¿todavía?). Otros dos contendientes son las Redes Bayesianas, que hacen inferencias y para las cuales necesitará una comprensión sólida de la probabilidad, y el Aprendizaje de refuerzo, que es mejor en ciertas tareas que las redes neuronales.

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