Hice el curso original de IA de Stanford y lo aproveché muchísimo. Obtuve una mala puntuación porque no tuve mucho tiempo para resolver todos los problemas. Pero lo que realmente disfruté del curso fue conseguir una comprensión de las nuevas técnicas, mucho más allá de los statitistcs convencionales..
Estoy buscando la manera de llegar al siguiente nivel. El curso realmente no proporcionó una buena referencia para repasar el tema. El gran libro de los autores del curso (Artificial Intelligence: A Modern Approach de Norvig y Russell) (que tengo) es demasiado complejo para mí.
Trato de hacer todo mi trabajo en Python y estoy avanzando en conseguir las herramientas, Sci-py, scikit learn, NLTK. Pandas (actualmente estoy leyendo Data Analysis with Python, de Mckinney, excelente). y más. Pero estoy en la necesidad de referencias para ayudarme a saltar desde el nivel conceptual a la aplicación real, incluyendo la selección de la herramienta adecuada y la selección del problema y la definición, es decir, una especie de enfoque de libro de cocina.
Esta pregunta puede ser demasiado abierta, pero expresa mi dilema. Todo el espacio es bastante abierto, y estoy buscando referencias que me ayuden a navegar por él.
¿Qué referencias (accesibles) podría sugerir?
