Antworten:
Beginnen Sie mit Andrew Ngs Einführung in den Kurs Maschinelles Lernen auf Coursera . Es gibt nicht viele Voraussetzungen für diesen Kurs, aber Sie werden lernen, wie man einige nützliche Dinge macht. Und was noch wichtiger ist, es zeigt Ihnen deutlich, welche Fächer Sie als nächstes lernen müssen.
AI ist ziemlich umfangreich und befindet sich an der Schnittstelle mehrerer Bereiche. Es gibt jedoch einige wichtige Bereiche oder Themen, die Sie kennen müssen
Ich würde Ihnen empfehlen, zuerst die KI-Algorithmen zu untersuchen, die Sie interessieren könnten. Ich rate Ihnen, mit maschinellem Lernen und Tiefenlernen zu beginnen.
Vergessen Sie nicht eine sehr wichtige Voraussetzung, Leidenschaft , ohne sie verschwenden Sie wahrscheinlich Ihre Zeit!
Ich würde Sie dazu vorschlagen
Wenn Sie tief in Mathe gehen wollen. Probiere diese:
Ich möchte auch eines der besten Bücher für tiefes Lernen vorschlagen: Tiefes Lernen von Ian Goodfellow und Yoshua Bengio und Aaron Courville. http://www.deeplearningbook.org/
Künstliche Intelligenz ist ein sehr weites Feld und daher werden sich die Dinge entsprechend ändern.
Einige Voraussetzungen: (Als Student von CS hättest du sie erfüllen sollen)
Das Buch Künstliche Intelligenz: Ein moderner Ansatz (von Stuart J. Russell und Peter Norvig) gilt als die Bibel der KI. Ich empfehle Ihnen dringend , das gesamte Buch zu lesen und die Übungen zu lösen. Das PDF des Buches finden Sie hier . Das Handbuch zur Lösung finden Sie unter diesem Link. . Es ist besser, wenn Sie eine Hardcopy des Buches kaufen können.
Kenntnisse der Computertheorie werden Ihnen sehr helfen. Besonders, wenn Sie auf dem Gebiet der Verarbeitung natürlicher Sprache arbeiten. Andere Bereiche der KI, die Sie interessieren könnten, sind Maschinelles Lernen, Evolutionäres Rechnen, Genetische Algorithmen, Reinforcement Learning, Deep Learning usw. Die Liste geht weiter.
Verbessern Sie Ihr Wissen in Statistik, und verbessern Sie es für die künstliche Intelligenz. Bleiben Sie über Foren, Websites usw. auf dem Laufenden. Die Open AI- Website ist auch eine sehr gute Quelle.
Zusätzlich zu Maheshwars Antwort würde ich mit Weka beginnen, sobald Sie das Gefühl haben, praktischeres maschinelles Lernen ausprobieren zu wollen . Die Software ist kostenlos und effektiv, sie hat ein gutes Handbuch und relevante Übungen und es gibt viele kostenlose Videos auf Youtube!
Um die anderen Antworten zu ergänzen:
Ich empfehle Ihnen, den Kurs für künstliche Intelligenz zu belegen, der vom AI-Mikromaster von Columbia auf edx angeboten wird.
Der Kurs deckt ein breites Spektrum von AI-Problemen ab. Das Wichtigste ist, dass Sie einen allgemeinen Rahmen zum Denken mit einer Mischung von Anwendungen auf Python erhalten. Basierend auf dem Buch der Künstlichen Intelligenz: Ein moderner Ansatz von Peter Norvig und Stuart Russell
Auch aus der Perspektive des maschinellen Lernens sagte Gokul , der Maschinelle Lernkurs von Andrew Ng. on coursera ist ein guter Einführungskurs und sehr auf einen potenziellen Praktiker ausgerichtet.
Ich fand es nützlich, das Studium einiger Algorithmen für maschinelles Lernen mit der statistischen Programmiersprache R zu kombinieren, um mit vielen Algorithmen zu experimentieren, um die Konzepte zu erfassen. Nützlich sind die folgenden Bücher: Elemente des statistischen Lernens und Einführung in das statistische Lernen , beide sind kostenlos auf den Websites des Autors verfügbar.
Da sie gute Ressourcen vorgeschlagen haben und es viele Ressourcen gibt, empfehle ich Ihnen, mit dem Buch Was ist das beste Buch über künstliche Intelligenz (KI) zu beginnen. , Einführung in maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz - Maschinelles Lernen
Und dieses Video fasst zusammen, welche Mathematikkenntnisse Sie für Mathematik des maschinellen Lernens benötigen Und dieser Link erklärt Mathematik für KI: Alle wichtigen mathematischen Themen, die Sie benötigen
Danach können Sie diese Links sehen, die meine Favoriten sind