Proyectos simples de aprendizaje automático: regresión / clasificación / segmentación de datos. Estos ayudan a descubrir los conceptos matemáticos básicos (Estadística, LA, etc.) y los conceptos analíticos (Espacio de características, Pérdida, etc.) detrás de Core ML y que le ayudarán en los próximos años.
Proyectos simples de aprendizaje profundo: construya una red neuronal simple y capacítela para regresar / clasificar / segmentar imágenes o conjuntos de datos de big data. Las redes neuronales profundas parecen ser hacia dónde se dirige la inteligencia artificial de escala en el futuro, donde la “ingeniería de arquitectura” reemplazará a la “ingeniería de características” prevalente en la inteligencia artificial clásica. Una comprensión fundamental de las redes neuronales contribuirá en gran medida a prepararlo para el futuro.
Consejo: Veo a muchas personas que se inician en la IA por su cuenta y se pierden en herramientas / métodos / pautas que les permiten implementar soluciones conocidas a los problemas e intentar mejorar el rendimiento de su solución de IA mediante un “ensayo y error” acercarse a, aproximarse. Intenta no hacer eso. En cambio, concéntrese en los conceptos matemáticos y analíticos. También intente analizar críticamente las soluciones conocidas e intente averiguar por qué alguien habría pensado implementar un tipo particular de algoritmo. Estas habilidades te ayudarán a combinar los fundamentos para resolver problemas del mundo real en IA.
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