Искусственный интеллект или ИИ для нас не новость. ИИ окружает нас повсюду, от персонализированной рекламы Google до ботов для обмена сообщениями. Даже многие из нас хотят быть разработчиками искусственного интеллекта. Но из-за отсутствия надлежащих указаний многие уходят с этой дороги. В этой статье я говорю о дорожной карте ИИ. Как мы можем начать изучать ИИ?

Что такое ИИ?

Я не говорю об определении, которое мы читаем в книгах. Я говорю о том, что такое ИИ и как он работает. Давайте узнаем о некоторых частях ИИ.

Разработчики в основном работают над 3 частями ИИ. 1. Машинное обучение (AI) 2. Глубокое обучение (DL) 3. Обучение с подкреплением (RL)

Основная часть ИИ - машинное обучение. Машинное обучение - это не изучение машины. Это обучение машины. Машинное обучение - это когда машина учится. Представьте, как ребенок узнает собаку? Мы показываем ему животное и говорим, что это собака. В следующий раз, когда он видит собаку, он идентифицирует это животное как собаку. То же самое и с ML. Мы показываем нашей программе несколько примеров того, что мы хотим идентифицировать, программа учится на примерах и развивается. Допустим, мы программируем систему распознавания собак. Мы должны скормить программе несколько примеров собак. Программа будет учиться на примерах и день ото дня улучшаться. Это машинное обучение.

А теперь перейдем к глубокому обучению. Честно говоря, мне не интересно объяснять глубокое обучение. Потому что глубокое обучение - это не что иное, как объяснение. DL - это просто более глубокая часть самого ML. Изображение, показанное ниже, устранит вашу путаницу.

Теперь перейдем к обучению с подкреплением (RL). Это самая интересная тема об ИИ. Меня больше интересует RL, а не ML или DL. Вы когда-нибудь слышали о беспилотных автомобилях? или что-то вроде роботов? Да, вы правильно поняли. Когда искусственный интеллект приходит к оборудованию и управляет механическим устройством, например автомобилем или роботом, это называется обучением с подкреплением. Все становится интересно, правда? Может быть, эти концепции кажутся вам интересными или забавными. Но путь обучения не так прост. Поговорим о пути обучения.

Давайте изучим искусственный интеллект

Я говорю об машинном обучении. Изучение машинного обучения состоит из двух основных частей. 1. Математика, 2. Программирование. Почему математика? Математика - самая важная часть ИИ. Вы должны выучить математику, чтобы изучить ИИ. Тогда вам нужно начать программировать. Я объясню весь процесс в следующей части этой статьи.

А что насчет RL? Что ж, здесь вам поможет изучение электроники. А в остальном такие же, как и у ML.

Читайте Часть 2 здесь.