Phenquestions
Kecerdasan buatan (AI) adalah konsep papan, dan bidang yang muncul ini terus tumbuh dan berkembang. Jadi, pendatang baru atau pemula menghadapi masalah untuk memulai perjalanan mereka dalam kecerdasan buatan artificial. Mereka menjadi bingung bagaimana mempelajari kecerdasan buatan dengan mudah. Juga, pemula tidak mengerti bagaimana mereka akan mengadopsi kecerdasan buatan ke sistem berbasis komputer atau robot mereka untuk membuat mereka cerdas mirip dengan kecerdasan manusia.
Tujuan utama dari kecerdasan buatan atau pembelajaran mesin adalah untuk mengembangkan mesin atau sistem sedemikian rupa sehingga dapat berpikir, bertindak, merasakan seperti yang dapat dilakukan oleh otak manusia. Di tahun mendatang, kecerdasan buatan akan mendominasi tempat kerja kita, yang akan mengurangi kebutuhan tenaga kerja manusia.
Cara Mempelajari Kecerdasan Buatan
Kecerdasan buatan (AI) meniru kecerdasan manusia. CEO DataRobot, Jeremy Achin, mendefinisikan AI: “Kecerdasan buatan adalah sistem komputer yang dapat melakukan tugas seperti yang dapat dilakukan manusia. AI dapat didukung oleh pembelajaran mendalam, pembelajaran mesin, dan pendekatan berbasis aturan.Di bawah ini kami memberikan panduan bagi pemula untuk belajar kecerdasan buatan.
Langkah 1. Pelajari Bahasa Pemrograman
Dapatkah mesin berpikir, atau dapatkah mesin bertindak secara cerdas sebagai manusia as? Ya, mesin bisa. Jika kita menggunakan kecerdasan buatan ke dalam mesin ini. Untuk menggunakan AI dalam proyek kecerdasan buatan atau pembelajaran mesin, seorang pemula harus mengetahui bahasa pemrograman dengan sangat baik. Dia harus tahu sintaks, metode, perpustakaan, dan paket bahasa pemrograman itu.
Bahasa pemrograman adalah seperangkat instruksi yang menghasilkan keluaran yang diinginkan. Beberapa bahasa pemrograman, kerangka kerja, dan perangkat lunak pembelajaran mesin tersedia di pasar. Seorang pengembang dapat menggunakan bahasa pemrograman apa pun berdasarkan preferensi dan persyaratan sistemnya.
Peneliti AI telah merancang beberapa bahasa pemrograman untuk mengembangkan proyek kecerdasan buatan. Pemula atau baru dapat mempelajari bahasa pemrograman R, MatLab, Java, Python, Julia, Prolog, Haskell, Lisp, C++, dan sebagainya untuk mengembangkan proyeknya. Seseorang dapat mengembangkan proyeknya dengan mudah dengan menggunakan bahasa pemrograman ini.
Langkah 2. Segarkan Pengetahuan Dasar Anda
Kecerdasan buatan adalah payung papan yang mencakup banyak bidang lain seperti matematika, statistik, pembelajaran mesin, dan banyak lagi. Untuk ini, seorang mahasiswa baru harus menyegarkan kembali pengetahuan dasarnya. Dia harus tahu istilah matematika, i.e., teknik aljabar dan statistika, i.e., standar deviasi, distribusi, teori probabilitas, dan algoritma dan teknik pembelajaran mesin.
Langkah 3. Belajar dari Kursus Terbaik
Para pemula selalu bingung atau jengkel tentang bagaimana mereka akan memulai perjalanan belajar mereka. Mereka selalu mencari di google cara belajar kecerdasan buatan. Kami membahas pertanyaan ini di salah satu artikel sebelumnya. Anda dapat membacanya: kursus AI dan Pembelajaran Mesin terbaik.
Kursus ini untuk semua orang. Dengan menyelesaikan kursus yang bermanfaat ini, Anda dapat memahami terminologi AI umum seperti pembelajaran mesin (ML), jaringan saraf tiruan (JST), ilmu data, dan pembelajaran mendalam. Selain itu, Anda akan mempelajari latar belakang teoretis kecerdasan buatan dan cara membangun proyek AI. Selain itu, Anda akan dapat bekerja dengan tim AI dengan menyelesaikan kursus ini.
Langkah 4. Belajar dari Buku Terbaik
Jika Anda ingin mempelajari sesuatu yang baru, maka buku adalah pilihan terbaik untuk Anda daripada media lain seperti video atau artikel YouTube. Beberapa buku ditulis tentang kecerdasan buatan. Untuk meningkatkan pengetahuan kecerdasan buatan Anda, Anda dapat membaca buku ini: Kecerdasan Buatan: Pendekatan Modern. Ini salah satu buku terbaik untuk setiap pemula.
Selain itu, beberapa buku juga tersedia seperti Kecerdasan Buatan: Panduan untuk Berpikir Manusia oleh Melanie Mitchell, Kecerdasan Buatan: Sintesis Baru oleh Nils J. Nilsson, Kehidupan 3.0 - Menjadi Manusia di Era Kecerdasan Buatan oleh Max Tegmark.
Langkah 5. Formulir Sumber Daya Berguna Quora
Jika Anda mencari cara mempelajari kecerdasan buatan, maka kami harus mengatakan bahwa pencarian Anda berakhir di sini. Dalam artikel ini, kami mencoba menangkap beberapa cara belajar kecerdasan buatan. Anda mungkin mendapatkan referensi yang berguna dari Quora untuk mempelajari kecerdasan buatan seperti apa itu AI?, masa depan kecerdasan buatan, cara terbaik mempelajari AI untuk pemula, cara kerja AI? prasyarat untuk mempelajari kecerdasan buatan dan banyak lagi.
Langkah 6. Proyek AI
Saat belajar, sangat penting untuk mendapatkan pengetahuan teoretis serta pengetahuan praktis. Untuk menggunakan pengetahuan teoretis Anda secara praktis, Anda harus memilih proyek kecerdasan buatan. Kami telah membuat daftar proyek kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin terbaik untuk kenyamanan Anda. Proyek-proyek ini akan membantu Anda meningkatkan keterampilan Anda.
Untuk mengembangkan proyek kecerdasan buatan, pertama, Anda harus memilih masalah. Kemudian, Anda harus mencari solusi untuk masalah ini. Memecahkan masalah ini juga membantu Anda untuk terlibat dengan teknik pembelajaran mesin secara mendalam. Setelah mendapatkan solusi, Anda harus mencoba mencari solusi optimal untuk masalah ini.
Kemudian, Anda harus mengkodekan solusi Anda menggunakan bahasa pemrograman apa pun. Selain itu, Anda memerlukan kumpulan data standar dan bebas noise untuk melatih dan menguji sistem. Jika Anda memerlukan kumpulan data apa pun, Anda dapat membaca artikel kumpulan data pembelajaran mesin ini. Dalam artikel ini, kami menguraikan tautan unduhan kumpulan data untuk kenyamanan Anda.
Langkah 7 - Evaluasi Proyek
Evaluasi adalah suatu proses yang memeriksa kinerja suatu sistem. Itu berarti seberapa banyak suatu sistem memberikan hasil yang akurat dengan output yang sebenarnya. Setelah mengembangkan proyek AI, Anda harus mengevaluasi proyek Anda dengan hasil aktual. Jika Anda mendapatkan akurasi yang kurang, maka Anda harus memeriksa logika Anda lagi dan lagi. Dan Anda harus mengubah logika atau solusi awal sesuai dengan kebutuhan Anda.
Langkah 8 - Implementasi dari Penilaian
Setelah memodifikasi logika Anda, Anda harus menuliskan kode untuk bagian yang dimodifikasi. Akhirnya, Anda harus mengevaluasi program Anda lagi. Jika memberikan hasil yang lebih baik dari sebelumnya, maka perjalanan coding Anda berakhir di sini. Sekarang, Anda bisa pergi ke langkah 8. Jika tidak, Anda harus mengubah logika Anda lagi. Anda harus memodifikasi kode Anda sampai Anda mendapatkan hasil yang memuaskan.
Langkah 9 - Bagikan Kode Anda
Berbagi adalah cara terbaik untuk belajar. Jika Anda berbagi pengetahuan dengan orang lain, Anda dapat belajar dari orang lain. Anda dapat membagikan kode Anda di GitHub, Kaggle Kernels, atau situs alternatif GitHub lainnya. Jika Anda membagikan kode Anda, maka Anda bisa mendapatkan umpan balik tentang solusi Anda. Ini akan membantu Anda untuk belajar, dan juga akan membantu Anda membuat program Anda efisien dan akurat. Dan, dengan demikian, ini akan membantu Anda mendapatkan hasil yang memuaskan dari sistem berbasis komputer Anda your.
Selain itu, Anda dapat menulis dokumentasi untuk proyek kecerdasan buatan Anda. Kemudian akhirnya, Anda dapat menerbitkan makalah penelitian berdasarkan proyek Anda.
Mengakhiri Pikiran
Bidang kecerdasan buatan adalah tren mutakhir. Jika Anda seorang mahasiswa ilmu komputer, maka Anda harus tahu cara belajar kecerdasan buatan. Dengan mempelajari kecerdasan buatan, Anda akan memasuki inti ilmu komputer. Ini meniru otak manusia. Kecerdasan buatan memungkinkan sistem atau robot berbasis komputer untuk memahami dan bertindak seperti manusia. Jika Anda tidak mengetahui teknik kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin, maka Anda adalah orang yang ketinggalan zaman di dunia yang digerakkan oleh teknologi ini. Karena kecerdasan buatan menyebar ke kehidupan kita sehari-hari.
Jika Anda seorang pemula di bidang ini, Anda dapat membaca artikel kami sebelumnya yaitu tentang pertanyaan wawancara tentang pembelajaran mesin. Ini mungkin membantu Anda untuk meningkatkan pembelajaran mesin dan keterampilan AI Anda. Jika Anda memiliki saran atau pertanyaan, silakan tinggalkan komentar di bagian komentar kami. Juga, jika Anda menyukai artikel ini, Anda dapat membagikannya dengan teman dan keluarga Anda melalui Facebook, Twitter, Pinterest, dan LinkedIn.
