Artificial Intelligence (AI)

SkedSoft

Утрымлівае аб’явы

Пра гэту праграму

Што такое штучны інтэлект (AI)?

Штучны інтэлект (AI) ставіцца да мадэлявання чалавечага інтэлекту ў машынах, якія запраграмаваны думаць як людзі і імітуюць іх дзеянні. Гэты тэрмін таксама можа прымяняцца да любой машыны, якая праяўляе такія рысы, звязаныя з чалавечым розумам, як навучанне і вырашэнне праблем.

Штучны інтэлект (AI) - вобласць інфарматыкі, якая падкрэслівае стварэнне інтэлектуальных машын, якія працуюць і рэагуюць як людзі. Працэсы ўключаюць навучанне, развагі і самакарэкцыю. AI ажыццяўляецца шляхам вывучэння таго, як чалавечы мозг думае і як людзі вучацца, вырашаюць і працуюць, спрабуючы вырашыць праблему.

Даведайцеся пра тое, як ствараць інтэлектуальныя прыкладанні, арыентаваныя на выявы, тэкст і дадзеныя часовага шэрагу. Ён шырока выкарыстоўваецца ў многіх галінах, такіх як пошукавыя сістэмы, распазнаванне малюнкаў, робататэхніка, фінансы і гэтак далей. Вы даведаецеся пра розныя алгарытмы, якія можна выкарыстоўваць для стварэння прыкладанняў штучнага інтэлекту.

Што для вас?

- Уводзіны ў штучны інтэлект і інтэлектуальныя агенты, гісторыя штучнага інтэлекту
- Стварэнне інтэлектуальных агентаў (пошук, гульні, логіка, праблемы задавальнення)
- Алгарытмы машыннага навучання
- Прымяненне AI (апрацоўка прыродных моў, робататэхніка / зрок, разуменне мовы)

Змест прыкладання

1) Уводзіны ў ІІ

- Тэст Тьюрынга
- Гісторыя штучнага інтэлекту
- Тыповая праблема штучнага інтэлекту
- Цыкл штучнага інтэлекту

2) падыход да вырашэння праблем ІІ

- Касмічная дзяржава
- Пошук графіка
- * пошук
- Агульны пошук
- Генетычны алгарытм
- Першы пошук
- Глыбінны пошук
- Эўрыстычны пошук
- Гульні
- Фанаграмы
- Алгарытм Minimax
- Неінфармаваны пошук
- узор N-Queen
- Аптымальнае рашэнне
- Доказ прымальнасці
- Пошук дрэва
- Альфа-бэта-абрэзка
- Глядзець наперад
- Ітэратыўнае паглыбленне
- Прагны пошук
- Графік пошуку
- Інфармаваны пошук
- двухнакіраваны пошук
- Узгоднена
- Спаборны пошук
- Кансістэнцыя шляху
- Інфармаваны спосаб
- Іншыя памяць абмежаваныя
- Уласцівасці глыбіні

3) Веды і развагі

- Лагічная прапанова
- Правіла высновы
- Мадэль схаванага Маркава
- Байесаўскія сеткі
- Уперад
- Логіка першага парадку
- І / АБО Дрэвы
- Семантыка
- Узровень ведаў
- Сістэмы, заснаваныя на правілах
- Чысты Pro-log
- Аб'яднанне
- Сусвет Herbrand
- Цвёрдасць
- Неманатонна

4) дзейнічаючы лагічна і вучачыся

- узмоцненае навучанне
- семантыка баесаў
- Кіраванне навучаннем
- Праблема навучання
- Семантычныя сеткі
- Нейравая сетка
- Родная мадэль Байеса
- Штучны нейрон
- Верагоднасць
- Кадры
- Рашэнне абрэзкі дрэва
- Рэцэптрон
- Статыстычнае навучанне
- Ліквідацыя кандыдата
- Вяртанне-распаўсюджванне
- Без нагляду
- Таксанамія навучання
- Пашырэнне семантычнага
- Шматслаёвая
- Функцыі расшчаплення
- Перапляценне і неперамежаванне падплана
- Планаванне як пошук
- Агульная форма алгарытму Э. М.

5) Сувязь, успрыманне і дзеянне

- Алгарытм рэгрэсіі
- Натуральная мова
- Алгарытм кластара
- Статыстычны алгарытм
- Распазнаванне ўзораў
- Выкарыстанне і прымяненне
- Неадназначнасць
- Крокі ў мове


Гэтыя пяць падраздзяленняў змяшчаюць 142 тэмы, і, прачытаўшы ўсё, вам будзе дастаткова добра, каб стварыць сістэму з выкарыстаннем моў, такіх як R, Python, SAS, Matlab, Weka, SPSS і г.д.

Што новага

-Download Skedbook to continue your reading