কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা একটি খুব বিস্তৃত ক্ষেত্র এবং এটি কম্পিউটার বিজ্ঞান, গণিত, হার্ডওয়্যার ডিজাইন এমনকি জীববিজ্ঞান এবং মনোবিজ্ঞানের অনেকগুলি এবং খুব গভীর ক্ষেত্রকে কভার করে। গণিত হিসাবে: আমি মনে করি ক্যালকুলাস, পরিসংখ্যান এবং অপ্টিমাইজেশন সর্বাধিক গুরুত্বপূর্ণ বিষয়, তবে যতটা গণিত শেখা আপনি ক্ষতি করতে পারবেন না।
নতুনদের জন্য এআই সম্পর্কে অনেকগুলি বিনামূল্যে নিখরচায় সূত্র রয়েছে। আমি এটির সাথে শুরু করার জন্য অত্যন্ত পরামর্শ দিচ্ছি:
http://aiplaybook.a16z.com/
এআইয়ের সাধারণ ধারণাগুলি সম্পর্কে তারা দুটি ভিডিও প্রকাশ করেছে, আপনি সেগুলি ভিমেওতে খুঁজে পেতে পারেন: "এআই, ডিপ লার্নিং এবং মেশিন লার্নিং: এ প্রাইমার "এবং" এআই এর প্রতিশ্রুতি "
একবার আপনার কাছে এআই এর বেসিক শর্তাদি এবং পদ্ধতির স্পষ্ট বোঝা হয়ে গেলে আপনার লক্ষ্যগুলি কী তা নির্ধারণ করতে হবে। আপনি কোন ধরণের এআই সফ্টওয়্যার বিকাশ করতে চান? কোন শিল্পে আপনি আগ্রহী? বড় সংস্থাগুলির প্রকল্পগুলিতে জড়িত হওয়ার আপনার সম্ভাবনা কী কী? আপনি কী অর্জন করতে চান তা সঠিকভাবে জানলে সঠিক সরঞ্জামগুলি চয়ন করা সহজ।
এআইতে সর্বাধিক আকর্ষণীয় অঞ্চল হ'ল ডিপ লার্নিং। কেবল এটি পরিষ্কার করার জন্য, মেশিন লার্নিংয়ের বাইরে এআইয়ের অনেকগুলি অঞ্চল রয়েছে এবং ডিপ লার্নিংয়ের বাইরেও মেশিন লার্নিংয়ের অনেকগুলি অঞ্চল রয়েছে। (কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা> মেশিন লার্নিং> ডিপ লার্নিং) সাম্প্রতিক ঘটনাবলি এবং হাইপ্পড নিউজগুলি ডিএল সম্পর্কে।
আপনি যদি ডিপ লার্নিংয়েও আগ্রহী হন, আপনাকে কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির ধারণাগুলি সম্পর্কে শিখতে হবে। ভাগ্যক্রমে বেসিকগুলি বোঝা খুব কঠিন নয় এবং ওয়েবে প্রচুর টিউটোরিয়াল, কোড উদাহরণ এবং নিখরচায় শেখার সংস্থান রয়েছে এবং এর সাথে পরীক্ষা শুরু করার জন্য অনেকগুলি ওপেন-সোর্স ফ্রেমওয়ার্ক রয়েছে।
সর্বাধিক জনপ্রিয় এই ডিপ লার্নিং কাঠামোটি হ'ল টেনসরফ্লো। এটি গুগল সমর্থন করে। এটি পছন্দ করুন বা এটি ঘৃণা করুন, এটি পাইথন ভিত্তিক কাঠামো। পাইথন ভিত্তিক আরও অনেক কাঠামো রয়েছে। টিউটোরিয়ালেও সায়কিট-লার্ন, থানো, কেরাসের প্রায়শই উল্লেখ করা হয়। (একটি টিপ: যদি আপনি উইন্ডোজ ব্যবহার করেন তবে আপনি উইনপাইথন ডাউনলোড করতে পারেন যাতে এই সমস্ত ফ্রেমওয়ার্ক রয়েছে))
জাভা ফ্রেমওয়ার্কগুলি সম্পর্কে, দুর্ভাগ্যক্রমে এতগুলি বিকল্প নেই। ডিএল-এর জন্য সর্বাধিক বিশিষ্ট জাভা কাঠামো হ'ল ডিপ্লিয়ারিং 4জে। এটি একটি ছোট সংস্থার দ্বারা বিকাশ করা হয়েছে এবং টেনসরফ্লো এর আশেপাশের ভিড়ের ব্যবহারকারীর ভিত্তি অনেক কম। এই কাঠামোর জন্য কম প্রকল্প এবং টিউটোরিয়াল রয়েছে। তবে শিল্প বিশেষজ্ঞরা বলেছেন জাভা ভিত্তিক ফ্রেমওয়ার্কগুলি শেষ পর্যন্ত জাভা ভিত্তিক বিগ ডেটা সমাধানের সাথে আরও ভালভাবে সংহত করে এবং তারা উচ্চতর স্তরের বহনযোগ্যতা এবং সহজ পণ্য স্থাপনার সরবরাহ করতে পারে। কেবলমাত্র একটি পার্শ্ব: নাসার জেট প্রোপালশন ল্যাবরেটরি অনেক প্রকল্পের জন্য ডিপ্লিয়ারিং 4 জে ব্যবহার করেছে।
আপনি যদি প্রবাহের সাথে যেতে চান এবং টেনসরফ্লো সম্পর্কে আরও শিখতে চান তবে আমি আপনাকে "ডিপলিয়ারিং.টিভি", "সেন্ডেক্সেক্স" এবং "সিরাজ রাওয়াল" এর ইউটিউব চ্যানেলগুলি পরীক্ষা করে দেখার পরামর্শ দিই। তাদের সুন্দর টিউটোরিয়াল এবং কিছু দুর্দান্ত ডেমো রয়েছে। এবং যদি আপনি আরও গভীর ডুব নেওয়ার সিদ্ধান্ত নেন তবে আপনি অড্যাসি বা কোর্সারে কোনও অনলাইন কোর্সে সাইন আপ করতে পারেন।
আপনার কাছে এটি জেনে রাখা আকর্ষণীয়ও হতে পারে যে জাভা ভার্চুয়াল মেশিনের জন্য বিকল্প ভাষা সহ অন্যান্য ডিপ লার্নিং ফ্রেমওয়ার্ক রয়েছে, উদাহরণস্বরূপ ক্লোজার। (ক্লোজিউর এলআইএসপি-র একটি উপভাষা এবং এটি আবিষ্কার করেছিলেন একই কম্পিউটার বিজ্ঞানী জন ম্যাকার্থি, যিনি "কৃত্রিম বুদ্ধি" শব্দটি তৈরি করেছিলেন। অন্য কথায় আরও আধুনিক এবং জনপ্রিয় প্রোগ্রামিং ভাষা এবং সরঞ্জাম রয়েছে, তবে এটি এখনও সম্ভব / এবং কিন্ডা শীতল / এআই এর জন্য যে ভাষাটি মূলত এআইয়ের জন্য তৈরি করা হয়েছিল সে ভাষাটি ব্যবহার করুন B বোল্ডারের থিঙ্কটপিক এবং হামবুর্গের ফ্রেইহাইট দুটি সংস্থা যা এআই প্রকল্পগুলির জন্য ক্লোজার ব্যবহার করেন And এবং আপনি যদি এআই এবং রোবোটিকের ক্লোজার ব্যবহারের অনুপ্রেরণা পেতে কোন দুর্দান্ত কিছু দেখতে চান, আমি আপনাকে ইউটিউব ভিডিও "ওসকন 2013: ক্যারিন মেয়ার, দ্য জয় অফ ফ্লাইং রোবট উইথ ক্লোজার" "দেখার জন্য সুপারিশ করছি।
(+++ আমি কিছু ভুল বললে কেউ আমাকে সংশোধন করতে দ্বিধা বোধ করেন। +++)