もちろん、ここに人工知能の学習を開始するための基本的なガイドがあります。

AIの基本概念を理解する：人工知能、自動学習、深い学習、人工ビジョンなどの違いを知る。

自動学習アルゴリズムを知る：監視されていない、監督されていない、強化学習アルゴリズムについて学びます。

自然言語処理技術（NLP）を学ぶ：AIにおけるNLPの重要性を知り、感情分析やテキスト分類などの手法について学びます。

データセットと実際の問題での練習：MNIST画像認識やテキストの感情分析などのオンラインデータセットを使用して、実際の問題で取得した知識を使用します。

自動学習競争に参加する：Kaggyなどのプラットフォームでの自動学習競争に参加して、獲得した知識を適用し、他の専門家と比較します。

更新の維持：AIは絶え間ない進化の分野であるため、最新のトレンドとこの問題の進歩を最新の状態に保つことが重要です。

練習と経験はAIの学習において重要であることに注意することが重要であるため、一定の時間を費やし、実際の問題と演習を解決することを約束することをお勧めします。
Claro, aquí hay una guía básica para comenzar a aprender Inteligencia Artificial:

Comprender los conceptos básicos de la IA: Conocer la diferencia entre inteligencia artificial, aprendizaje automático, aprendizaje profundo, visión artificial, entre otros.

Conocer los algoritmos de aprendizaje automático: Aprender sobre los algoritmos de aprendizaje supervisado, no supervisado y por refuerzo.

Aprender las técnicas de procesamiento de lenguaje natural (NLP): Conocer la importancia del NLP en la IA y aprender sobre técnicas como el análisis de sentimientos y la clasificación de textos.

Practicar con datasets y problemas reales: Utilizar los conocimientos adquiridos en problemas reales, utilizando datasets disponibles en línea, como el de reconocimiento de imágenes de MNIST o el de análisis de sentimientos en textos.

Participar en competencias de aprendizaje automático: Participar en competencias de aprendizaje automático en plataformas como Kaggle, para aplicar los conocimientos adquiridos y compararse con otros profesionales.

Mantenerse actualizado: La IA es una disciplina en constante evolución, por lo que es importante mantenerse actualizado con las últimas tendencias y avances en la materia.

Es importante destacar que la práctica y la experiencia son clave en el aprendizaje de la IA, por lo que se recomienda dedicar un tiempo constante y comprometido a resolver problemas y ejercicios prácticos.