Trí tuệ 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.

Bước 1: Tìm hiểu về Python

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.

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.

MIT’s course on AI: Khóa 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.

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

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.

 Bước 6: Tự mình thực hành