(...)

{{{">>100156 (OP)\nPrimero que nada ocupas conocer bien lo básico de matemáticas para poder entrar:\n>Matemáticas dicretas\n>Probabilidad y estadistica\n>Álgebral lineal \n>Métodos númericos (enfocate en métodos de optimización tipo método de newton y drunk walks)\nUna vez que sepas esas matemáticas\nTe recomiendo te leas http://aima.cs.berkeley.edu/\nEste libro esta super denso, leetelo como si fuera la biblia, no es para que te cases con el libro pero te va servir como buena referencia historica desde lo la AI clásica a la moderna. \nTe voy a recomendar no inicies con deep learning, pese a que es lo que más se esta simpleando y pareciera que da buenos resultados, no es la solución correcta para todos los problemas." | renderPostMessage 100159}}}

{{{">>100156 (OP)\n>IA\n>Imagen de una de las peores series en años que pretende tener a una IA de protagonista\nNegro, yo...\nCon tantísimos ejemplos de IA's famosas te agarras a vivy, una de las peores mierdas de los ultimos años, no jodas." | renderPostMessage 100352}}}

{{{">>100156 (OP)\nSi eres un brainlet con IQ sub 100 no tienes futuro en el tema de inteligencia artificial porque son más matemáticas que informática. En cuanto a programación, si puedes ser un poco brainlet porque normalmente se usa python que es un lenguaje soja tier. Solo intenta escribir buen código por lo menos." | renderPostMessage 100365}}}

{{{">>100156 (OP)\nSi vas a estudiar ML y DL\n\nRepasa muy bien Algebra lineal ya que es la base de las fórmulas que vas a utilizar durante los cursos.\n\nTe recomiendo el curso de \"Machine Learning\" de stanford que encuentras en coursera.org para la \"base\". Este curso es gratuito y solo pagas si deseas tener el certificado oficial en PDF una vez que lo pases.\n\nLa continuacion de este seria el curso de 4-5 modulos (1 mes cada uno) de Deep Learning, impartido por el mismo instructor del curso anterior. Este desconozco si es de paga.\n\nUn libro que te recomiendo tambien es el de \"Deep learning for coders\" aprender DL con pytorch y te da todo para aprender redes neuronales y gastando poco o nada en instancias cloud para entrenar tus modelos de ML. El libro esta gratis en la pagina web, ya que lo hicieron enteramente en jupyter notebooks." | renderPostMessage 100393}}}

{{{">>100393\n>fórmulas\n>ML y DL \n>\"Deep learning for coders\"\nMejor no aconsejes a nadie. \nNo todo es deeplearning de hecho se esta volviendo una burbuja incremental. La base de la inteligencia artificial general va ser siempre probabilidad y estadística. Las ecuaciones lineales (algebra lineal) son solo el pequeño iceberg de la lista de tópicos a estudiar. \n>pytorch\nEs lo último que deberias tocar si realmente quieres aprender ML. Repito lo primero es un curso formal en probabilidad y estadistica o vas a terminar como los ignorantes esos que son incapaces de modelar datos usando inferencia \"clasica\" o predictores \"clasicos\" como las funciones de probabilidad. Hay tarados que piden muestras y creen que todo es cuestión de muestras cuando hay fenómenos que no requieren de uso de redes neuronales." | renderPostMessage 100396}}}

{{{">>100396\n\nDe verdad que gente envidiosa y mediocre como tú hay por montones. Si no aportas algo al hilo; por ejemplo fuentes, cursos y links, no comentes." | renderPostMessage 100397}}}

{{{">>100397\n>gente envidiosa \nmis kekes, ¿según que te envidio? el que no sepas AI básica?, fui el primero que le dio luz a OPetardo con buenas fuentes. \nLo primerito que le dije fue, no te metas al DL de entrada porque va terminar como tú. Haciendo transfer learning a pendejadas que ni entiende en pytorch." | renderPostMessage 100398}}}

{{{">>100398\n> fui el primero que le dio luz a OPetardo con buenas fuentes.\n>Lo primerito que le dije fue, no te metas al DL de entrada porque va terminar como tú. Haciendo transfer learning a pendejadas que ni entiende en pytorch.\n\nLa neta si estan muy autistas tus comentarios, puro hate." | renderPostMessage 100422}}}

{{{">>100156 (OP)\nQue parte de la IA te gustaria estudiar? \n\n- Logica difusa\n- Machine Learning\n- Big/small Data\n- Vision computacional\n- (meta)Heuristicas\n- Optimizacion \n\nentre otras..." | renderPostMessage 100423}}}

{{{">>100423\n>Que parte de la IA te gustaria estudiar? \n>- Vision computacional\nAlli segmentaste mal negro, Vision por computadora es una posible aplicación y para este se puede aplicar técnicas que mencionaste.\nLa lógica difuza no es IA/AI, es solo una generalización de la lógica binaria. El Big Data tampoco es AI, se puede aplicar a procesos batch donde no necesariamente hay AI.\nCreo que estas confundiendo tópicos de computacion general con AI. \nLa optimización por ejemplo no es AI, es programación lineal e investigación de operaciones. \nSi hablamos de partes de la AI entonces seria algo más como:\n>Inferencia o pensamiento bayesiano\n>Aprendizaje automatico de lógica simbólica\n>Deep learning\n>Cadenas ocultas de markov\n>Árboles de decisiones \n>Programación lógica \n>Aprendizaje por refuerzo\n>Aprendizaje adversarial \n.... \nLa lista es enorme por eso este temario me parece el mejor enfocado http://aima.cs.berkeley.edu/" | renderPostMessage 100426}}}

{{{">>100426\n> Vision por computadora es una posible aplicación y para este se puede aplicar técnicas que m\n\nSe que todo lo que dijiste esta bien, pero tambien se que la persona a la que le escribi no conoce nada del tema y menos va a entender lo que significa procesamiento bayesiano asi que le di aplicaciones donde podra ver AI y se pueden entender mejor que todo eso que pusiste. Hay que adapatarse al espectador y no pensar que todos los que leen esto estan a nuestro nivel. \n\nPS, dime como la optimizacion no es parte de machine learning cuando tratamos de que los algoritmos minimicen su funcion de perdida?\n\nExiste hoy en dia la IA pura como para decir que alguna de las aplicaciones no son AI? Si bien lo que di fueron aplicaciones y no las ramas en si, las aplicaciones que di son las que encontrara tipicamente como lineas de investigacion en las universidades de LATAM." | renderPostMessage 100427}}}

{{{"Aparte de lo que te mencionaron, deberías usar Python y sus librerías estilo num.py, pandas, matplotlib (qué nombre). Sirven para hacer arrays multidimensión... perdón, \"listas\". Esto demuestra ser importante en el área que quieres aprender. Por supuesto, podrías hacerlo con otro lenguaje pero Python es usado ampliamente para esto y te sería más fácil por la comunidad muy grande, etc, etc.\nVoy a ver si puedo pasarte un material.\n\nPuede que este tipo te aclare algo y, si no, al menos es una forma de comenzar:\n>https://m.youtube.com/playlist?list=PL_v-GoZ43zvZvpk3atOcd-nJ2F8qqxuWX" | renderPostMessage 100429}}}

{{{">>100427\n≥PS, dime como la optimizacion no es parte de machine learning cuando tratamos de que los algoritmos minimicen su funcion de perdida?\nno todos el machine learning es parametrico hay tecnicas que no consisten en ajustar parametros como por ejemplo viterbi, teorema de bayes,automatas." | renderPostMessage 100445}}}

{{{">>100427\n>Existe hoy en dia la IA pura como para decir que alguna de las aplicaciones no son AI? Si\nhay vision por computadora clasico, que no es AI, ejemplo un filtro canny es un detector de bordes y se obtuvo de manera manual, el histograma de gradientes orientados usa tecnicas fijas no hay AI de por medio" | renderPostMessage 100446}}}

{{{">>100423\nSoy nuevo negrito, primero quiero empezar desde las bases, actualmente estudió programación y lógica simbólica y reforzado álgebra para después pasar a probabilidad y estadística y más tarde a álgebra líneal" | renderPostMessage 100503}}}

{{{">>100156 (OP)\nSi vas a programarte una waifu, yo quiero una copia." | renderPostMessage 100511}}}

{{{">>100352\nespero que cuando te refieres a IA's no salgas con tu mamada de cortana negro." | renderPostMessage 100649}}}

{{{">>100159\n>http://aima.cs.berkeley.edu/ \nPara quien le interese también hay versiones en español (al menos de la segunda edición):\nhttp://libgen.is/book/index.php?md5=3664054D9A4E7A5B06789420065BDEB8\nhttp://libgen.is/book/index.php?md5=6564B0BB256ED097B727DF057030F360\nhttp://libgen.is/book/index.php?md5=6B862CE758B8513E6D5627895D2BFC3D\nSolo por curiosidad, ¿es indispensable ya poseer una base de matemáticas, álgebra y estadística o no es tan necesario para poder leer ese libro?\n>>100396\n>hay fenómenos que no requieren de uso de redes neuronales.\n¿Como cuales? Por que lo único que se me ocurre es usar la regresión lineal para predecir valores tal como se muestra en >>/ac/208758 (y si, se supone que la función PRONOSTICO() de Excel hace uso de la regresión lineal en su base).\n>>100422\n>puro hate\nUn clásico.\n>>100429\nNo soy OP pero ese vídeocurso se ve interesante, me lo guardo para después." | renderPostMessage 101301}}}

{{{">>101301\n>Solo por curiosidad, ¿es indispensable ya poseer una base de matemáticas, álgebra y estadística o no es tan necesario para poder leer ese libro? \nNo pero lo vas a disfrutar mas si ya tienes las bases , además te ayuda a leer papers.\n>¿Como cuales?\nLas redes neuronales se emplean cuando realmente no sabes cuantos parámetros vas a ocupar, tienes muchas muestras y por lo menos tienes poca idea de como modelarlo.\nEjemplo, si quieres hacer un detector de ciertos objetos simples, realmente no ocupas algo tan robusto como un resnet50 o derivados,es buena idea comenzar con técnicas simples como histogramas de gradientes orientados y un simple filtro bayesiano.\nLa otra cuando quieres hacer predicciones estadisticas muchas veces los datos pueden ser modelados por predictores \"simples\", ejemplo funciones de distribución de probabilidad.\nLo que pasa que la humanidad esta atontada, cree que estamos en un punto en donde solo es cuestión de vaciarle datos a una caja negra y que esta te de la solucion magicamente." | renderPostMessage 101315}}}

{{{">>100156 (OP)\n¿Por qué te interesa tanto ese tema negrito, acaso piensas en crearte tu propia mona androide o algo así?" | renderPostMessage 101382}}}

{{{">>101315\nHablando de redes neuronales, y teniendo un dataset como este:\n[code]X,Y\nWTakhl1RKNYXpL7-pk4PybXrgR,1403525678\nrdKHtXM2AM9COaYOzX9i5E,1415040818\n4oXLLs7tzFRBQkn_DwCj,1625784291\nKelJJlQIAqxs8fMY-Sq3Jrbj_9,1430405667\nmBFIh0fT1M-qW0YWq1kJUAwqDW,1453863337\n8WO31losUR4LJ6Tl5bFK,1253056412\nCisL-gkDGiSSPTqxUq9r,1519757752\nR2O1U8nPpy1xyKAyVUxjJr,1468802423\ngBvqp1qotByqsQOEdCgFLM,1208965549\njHXnd-0VJriyeHXHP22fhyBavk,1191986347\n6dBh332ugk_jfKiGwUDjkW,1195179735\nhy_U9MCI9m-T1v1erJYMm7,1329392922\nYKwY8Qw4QObup44bZLzNkp,1135190560\nQiCCtb2MKdVJ-Pvw_g-1,1531396998\nyECNDR40P-62Ny9BqAuC,1252370158[/code]\n¿Que se podría usar para predecir Y a partir de un valor X?¿De que forma debería normalizar los datos (por lo que entiendo a las redes neuronales no les puedes pasar cadenas directamente)?" | renderPostMessage 102082}}}