Câu trả lời:
Bắt đầu với phần giới thiệu của Andrew Ng về khóa học Machine Learning trên Coursera . Không có nhiều điều kiện tiên quyết cho khóa học đó, nhưng bạn sẽ học cách làm một số thứ hữu ích. Và, quan trọng hơn, nó sẽ cho bạn thấy rõ những môn bạn cần học tiếp theo.
AI có phạm vi khá lớn và nó nằm ở giao lộ của một số khu vực. Tuy nhiên, có một vài lĩnh vực hoặc chủ đề thiết yếu mà bạn cần biết
Tôi khuyên bạn trước tiên nên khám phá các thuật toán AI mà bạn có thể quan tâm. Tôi khuyên bạn nên bắt đầu với học máy và học sâu.
Đừng quên một điều kiện tiên quyết rất quan trọng, niềm đam mê , mà không có nó bạn có lẽ lãng phí thời gian của bạn!
Tôi muốn đề nghị bạn
Nếu bạn muốn đi sâu vào toán học. Thử những thứ này xem:
Tôi cũng muốn đề xuất một trong những cuốn sách hay nhất để học sâu: Học sâu của Ian Goodfellow và Yoshua Bengio và Aaron Courville. http://www.deeplearningbook.org/
Trí tuệ nhân tạo là một lĩnh vực rất rộng và do đó mọi thứ sẽ thay đổi theo.
Một số điều kiện tiên quyết: (Là sinh viên của CS, bạn nên hoàn thành chúng)
Cuốn sách, Trí tuệ nhân tạo: Cách tiếp cận hiện đại (của Stuart J. Russell và Peter Norvig) được coi là Kinh thánh của AI. Tôi mạnh mẽ khuyên bạn nên đọc cuốn sách hoàn chỉnh và giải quyết các bài tập. Bạn có thể tìm thấy pdf của cuốn sách ở đây . Đối với hướng dẫn giải pháp truy cập liên kết này . Sẽ tốt hơn nếu bạn có thể mua một bản cứng của cuốn sách.
Kiến thức về Lý thuyết tính toán sẽ giúp bạn rất nhiều. Đặc biệt là khi bạn đang làm việc trong lĩnh vực Xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Các lĩnh vực con khác của AI có thể khiến bạn quan tâm sẽ là Machine Learning, Evolution Computing, Thuật toán di truyền, Học tăng cường, Học sâu, v.v.
Kiến thức về Thống kê tốt hơn, sẽ tốt hơn cho Trí tuệ nhân tạo. Hãy theo dõi các hoạt động gần đây trong lĩnh vực này thông qua các diễn đàn, trang web, v.v ... Trang web AI mở cũng là một nguồn rất tốt.
Ngoài câu trả lời của Maheshwar, một khi bạn cảm thấy muốn thử Machine Learning thực tế hơn, tôi sẽ bắt đầu với Weka . Phần mềm này miễn phí và hiệu quả, họ có hướng dẫn sử dụng tốt và các bài tập phù hợp và có rất nhiều video miễn phí có sẵn trên Youtube!
Để bổ sung cho các câu trả lời khác:
Tôi khuyên bạn nên tham gia khóa học Trí tuệ nhân tạo từ micromaster AI do Columbia cung cấp trên edx.
Khóa học bao gồm một loạt các vấn đề về AI và điều quan trọng nhất là cung cấp cho bạn một khuôn khổ chung để suy nghĩ với sự kết hợp các ứng dụng trên python. Dựa trên cuốn sách Trí tuệ nhân tạo: Cách tiếp cận hiện đại của Peter Norvig và Stuart Russell
Từ quan điểm của học máy cũng như gokul đã nói , khóa học về Máy học của Andrew Ng. trên coursera là một khóa học giới thiệu tốt và rất định hướng cho một học viên tiềm năng.
Tôi thấy hữu ích khi kết hợp nghiên cứu một số thuật toán học máy với ngôn ngữ lập trình thống kê R để thử nghiệm nhiều thuật toán để nắm bắt các khái niệm. Các cuốn sách hữu ích sau: Các yếu tố của học thống kê và giới thiệu về học thống kê , cả hai đều có sẵn miễn phí trên các trang web của tác giả.
Vì họ đề xuất các tài nguyên tốt và có nhiều tài nguyên nhưng tôi sẽ khuyên bạn nên bắt đầu với cuốn sách về trí tuệ nhân tạo (AI) tốt nhất là gì? , Giới thiệu về Học máy và Trí tuệ nhân tạo - Học máy
Và video này tóm tắt những kiến thức về toán học mà bạn cần Toán học về Máy học Và liên kết này giải thích Toán học cho AI: Tất cả các chủ đề toán học cần thiết mà bạn cần
Sau đó, bạn có thể thấy các liên kết này, những liên kết yêu thích của tôi