一般的にこの地域に興味がある場合は、振幅や幅の検索などの古典的なアルゴリズム、さらには*、ラビリンスやスドクスのソリューションなどの問題を意味しない問題を知ることから始めることができます。実行するために大量の長期データまたは時間を解決したことを意味しないでください。

画像、音、またはデータ生成の認識など、今日最も人気のある技術に興味がある場合は、ニューラルネットワークの基礎やPytorchやTensorflowなどのライブラリについて学ぶことをお勧めしますが、これらのタイプのモデルは、優れたトレーニング時間と、必ずしも簡単に入手できるとは限らないリソースへのアクセスを必要とする場合があることに注意してください）
Si te interesa el área en general podrías comenzar por conocer sobre los algoritmos clásicos como búsquedas en amplitud y anchura e incluso A*, con ellos comenzaras a conocer como es que se han resuelto algunos problemas tales como la solución de laberintos o sudokus que no implican grandes cantidades de datos o tiempos prolongados para ejecutarse.

Si tienes interés en las técnicas que son mas sonadas en la actualidad, tales como reconocimiento de imágenes, sonidos o generación de datos, podría ser buena idea aprender sobre los fundamentos de redes neuronales o incluso de bibliotecas como PyTorch y Tensorflow, sin embargo es importante notar que este tipo de modelos podrían requerir grandes tiempos de entrenamiento y el acceso a recursos que no siempre son fáciles de obtener)