うんちを学んだ後、次のように人工知能を学習する方法を続けることができます。

自動学習アルゴリズムについて学ぶ：回帰、分類、クラスタリング、深い学習など、自動学習にはさまざまなアルゴリズムがあります。それらのそれぞれと、それらがさまざまな状況でどのように適用するかについて学びます。

深い学習を深める：深い学習は、AI内で成長するサブレアであり、高度なAIシステムの作成に不可欠です。ニューロンネットワーク、推論、バックプロパゲーションについて学びます。

プロジェクトの実践：知識を統合し、AIのスキルを向上させる最良の方法は、プロジェクトを通じてです。画像分類やスパム検出などの簡単なプロジェクトから始めて、テキスト生成や自動翻訳などのより複雑なプロジェクトに進むことができます。

ここでは、あなたの知識を確認し、あなたの進歩を確認するためのいくつかの簡単なプロジェクトを紹介します。

画像分類：動物、風景など、さまざまなカテゴリで画像を分類できる自動学習モデルを作成します。

感情分析：Twitterコメントや他のソーシャルメディアの極性を分析できる自動学習モデルを作成します。

スパム検出：受信トレイで不要な電子メール（スパム）を識別できる自動学習モデルを作成します。

アクション価格設定予測：履歴データを使用してアクションの将来のアクションを予測できる自動学習モデルを作成します。

これらは、AIでの知識と進歩を確認するために再現できる簡単なプロジェクトのほんの一部です。AIでスキルを学び、開発し続ける他の多くのアイデアや機会があります。
Después de aprender POO, puedes continuar tu camino en el aprendizaje de la inteligencia artificial de la siguiente manera:

Aprende sobre los algoritmos de aprendizaje automático: Hay muchos algoritmos diferentes de aprendizaje automático, como regresión, clasificación, clustering, y aprendizaje profundo. Aprende sobre cada uno de ellos y cómo se aplican en diferentes situaciones.

Profundiza en el aprendizaje profundo: El aprendizaje profundo es una subárea en crecimiento dentro de la IA y es esencial para la creación de sistemas de IA avanzados. Aprende sobre las redes neuronales, la inferencia y la backpropagation.

Practica con proyectos: La mejor manera de consolidar tus conocimientos y mejorar tus habilidades en IA es a través de la realización de proyectos. Puedes comenzar con proyectos simples como clasificación de imágenes o detección de spam, y luego avanzar a proyectos más complejos como la generación de texto o la traducción automática.

Aquí hay algunos proyectos fáciles de recrear para comprobar tus conocimientos y revisar tus avances:

Clasificación de imágenes: Crea un modelo de aprendizaje automático que pueda clasificar imágenes en diferentes categorías, como animales, paisajes, etc.

Análisis de sentimientos: Crea un modelo de aprendizaje automático que pueda analizar la polaridad de los comentarios de Twitter o de otros medios sociales.

Detección de spam: Crea un modelo de aprendizaje automático que pueda identificar correos electrónicos no deseados (spam) en una bandeja de entrada.

Predicción de precios de acciones: Crea un modelo de aprendizaje automático que pueda predecir los precios futuros de las acciones utilizando datos históricos.

Estos son solo algunos ejemplos de proyectos simples que puedes recrear para comprobar tus conocimientos y avances en IA. Hay muchas otras ideas y oportunidades para seguir aprendiendo y desarrollando tus habilidades en IA.