Các bước học lập trình AI cho người mới

Trí tuệ nhân tạo hay trí thông minh nhân tạo (Artificial intelligence hay Machine intelligence – AI) là một ngành thuộc lĩnh vực khoa học máy tính (Computer science). AI là trí tuệ do con người lập trình với mục tiêu giúp máy tính có thể tự động hóa các hành vi thông minh như con người. Hãy cùng tìm hiểu các bước học lập trình AI

Table of Contents

Bước 1: Các bước học lập trình AI Tìm hiểu về Python và SQL

Các bước học lập trình AI hiệu quả — Bước 1: Các bước học lập trình AI Tìm hiểu về Python và SQL

Các bước học lập trình AI điều cốt yếu mà bạn phải làm là phải học một ngôn ngữ lập trình. Mặc dù trong thực tế có rất nhiều ngôn ngữ mà bạn có thể bắt đầu, nhưng Python là sự lựa chọn tốt nhất vì các thư viện của nó phù hợp hơn với Machine Learning.

>>>Xem thêm: Khái niệm về công nghệ điều bạn cần nên biết

Bước 2: Học trí tuệ nhân tạo từ một số khóa học dưới đây

Artificial Intelligence: Principles and Techniques from Stanford

Một chương trình giáo dục xuất sắc cho những học giả, những người được truyền cảm hứng bằng cách làm quen nhiều hơn về AI. Khóa học tập trung vào các tiêu chuẩn cơ bản của AI.

CS405: ARTIFICIAL INTELLIGENCE:

Giới thiệu lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI). Các tài liệu về lập trình AI, logic, tìm kiếm, chơi trò chơi, nghiên cứu máy móc, hiểu ngôn ngữ tự nhiên và robot giới thiệu với sinh viên về phương pháp AI, công cụ và kỹ thuật, ứng dụng đối với các vấn đề tính toán và vai trò của AI.

edx.org course on AI:

Khóa học này cung cấp các nguyên tắc cơ bản của Artificial Intelligence (AI) và cách áp dụng chúng. Thiết kế các intelligent agent để giải quyết các vấn đề trong thế giới thực bao gồm tìm kiếm, trò chơi, nghiên cứu máy móc, logic và sự hạn chế trong các vấn đề.

MIT’s course on AI:

Các bước học lập trình AI chóa học này giới thiệu cho sinh viên kiến thức cơ bản, giải quyết vấn đề và phương pháp học tập của trí tuệ nhân tạo. Sau khi hoàn thành khóa học này, sinh viên sẽ có thể phát triển các hệ thống thông minh bằng cách ứng dụng các giải pháp cho các vấn đề tính toán cụ thể; hiểu vai trò của lập trình tri thức, giải quyết vấn đề và học tập trong hệ thống kỹ thuật thông minh. Khóa học đánh giá cao vai trò của việc giải quyết vấn đề, tầm nhìn và ngôn ngữ trong việc hiểu trí tuệ thông minh của con người từ góc độ tính toán.

>>>Xem thêm: Công nghệ mới 4.0 được áp dụng nhiều nhất hiện nay

Bước 3: Tìm hiểu kiến thức cơ bản về lý thuyết xác suất, thống kê và Toán học

AI & Machine Learning: Humans Have a Lot to Learn, Part 2 | Velocity Global — Bước 3: Tìm hiểu kiến thức cơ bản về lý thuyết xác suất, thống kê và Toán học

Bạn có thể tham khảo các liên kết dưới đây:

Đại số tuyến tính – Linear Algebra – MIT 18.06 Đại số tuyến tính của Gilbert Strang (Link tham khảo: https://www.youtube.com/watch?list=PLE7DDD91010BC51F8&v=ZK3O402wf1c)
Lý thuyết xác suất và thống kê – Probability and Statistics – MIT 6.041 Phân tích hệ số xác suất và xác suất ứng dụng của John Tsitsiklis (Link tham khảo: https://www.youtube.com/watch?

Bước 4: Đọc sách

http://aima.cs.berkeley.edu/
Artificial Intelligence: A Modern Approach, của Stuart J. Russell và Peter Norvig
http://wps.aw.com/wps/media/objects/5771/5909832/PDF/Luger_0136070477_1.pdf
The Quest for Artificial Intelligence của Nils J. Nilsson (Link tham khảo: http://ai.stanford.edu/~nilsson/QAI/qai.pdf)

Bước 5: Thực hành

Khi bạn có một sự hiểu biết đầy đủ về ngôn ngữ lập trình ưa thích của mình và thực hành đủ với các yếu tố cần thiết, bạn nên bắt đầu tìm hiểu thêm về Machine Learning. Trong Python, bắt đầu học các thư viện Scikit-learning, NLTK, SciPy, PyBrain và Numpy sẽ có giá trị trong khi soạn các thuật toán Machine Learning.

Thực hành vài bài tập về Scikit từ trang web:

http://scikit-learn.org/ và https://www.edx.org/course/artificial-intelligence-ai-columbiax-csmm-101x-0 (dành cho các bài tập thực hành bằng Python).