Artificial Intelligence (AI)

SkedSoft

Կա գովազդ

Հավելվածի մասին

Ինչ է արհեստական ​​ինտելեկտը (AI):

Արհեստական ​​հետախուզությունը (ԱԻ) վերաբերում է մարդկային բանականության մոդելավորմանը այն մեքենաներում, որոնք ծրագրավորված են մտածել մարդու նման և ընդօրինակել իրենց գործողությունները: Տերմինը կարող է կիրառվել նաև ցանկացած մեքենայի վրա, որն ունի մարդու մտքի հետ կապված այնպիսի հատկություններ, ինչպիսիք են սովորելը և խնդիրների լուծումը:

Արհեստական ​​ինտելեկտը (AI) համակարգչային գիտության ոլորտ է, որն ընդգծում է այնպիսի խելացի մեքենաների ստեղծումը, որոնք գործում են և արձագանքում են մարդկանց պես: Գործընթացները ներառում են ուսուցում, բանականություն և ինքնորոշում: AI- ն իրականացվում է ՝ ուսումնասիրելով, թե ինչպես է մարդու ուղեղը մտածում, և ինչպես են մարդիկ սովորում, որոշում և աշխատում, մինչ փորձում են լուծել խնդիրը:

Բացահայտեք, թե ինչպես կարելի է կառուցել խելացի ծրագրեր, որոնք կենտրոնացած են պատկերների, տեքստի և ժամային շարքերի տվյալների վրա: Այն լայնորեն օգտագործվում է բազմաթիվ ոլորտներում, ինչպիսիք են որոնիչները, պատկերի ճանաչումը, ռոբոտը, ֆինանսը և այլն: Դուք կսովորեք տարբեր ալգորիթմների մասին, որոնք կարող են օգտագործվել արհեստական ​​բանականության ծրագրեր կառուցելու համար:

Ինչ է ձեզ համար:

- Արհեստական ​​բանականության և խելացի գործակալների ներածություն, արհեստական ​​բանականության պատմություն
- Խելացի գործակալների կառուցում (որոնման, խաղեր, տրամաբանություն, կաշկանդման բավարարման խնդիրներ)
- Machine Learning ալգորիթմներ
- AI- ի (բնական լեզու մշակման, ռոբոտաշինության / տեսլականի, լեզուի փոխըմբռնման) կիրառություններ

Ծրագրի բովանդակությունը

1) ներածություն AI- ին

- Turing թեստ
- Արհեստական ​​հետախուզության պատմություն
- Արհեստական ​​հետախուզության բնորոշ խնդիր
- Արհեստական ​​հետախուզության ցիկլ

2) խնդրի լուծման մոտեցում AI

- Պետական ​​տարածք
- Գրաֆիկի որոնում
- A * որոնում
- Ընդհանուր որոնում
- Գենետիկ ալգորիթմ
- Breadth- ի առաջին որոնումը
- խորության որոնում
- Հեուրիստական ​​որոնում
- խաղեր
- Հետադարձ կապ
- Minimax ալգորիթմ
- Չկազմված որոնում
- N-Queen նմուշ
- Օպտիմալ որոշում
- Ընդունելիության ապացույց
- Որոնման ծառ
- Alpha Beta Pruning
- Նայենք առաջ
- Iterative- խորացնող
- Ագահ որոնում
- Որոնման գրաֆիկ
- Տեղեկացված որոնում
- Երկկողմանի որոնում
- հետևողականությունը պայմանավորված
- Հակասական որոնում
- Ուղու հետևողականություն
- տեղեկացված եղանակ
- Այլ հիշողությունը սահմանափակ է
- խորության հատկությունները

3) գիտելիք և բանականություն

- Առաջարկական տրամաբանություն
- Եզրակացության կանոն
- Թաքնված Մարկովի մոդելը
- Բայեսյան ցանցեր
- Առաջ շղթայականացում
- Առաջին կարգի տրամաբանությունը
- ԵՎ / ԿԱՄ ծառեր
- Սեմալտ
- Գիտելիքի մակարդակ
- Կանոնի վրա հիմնված համակարգեր
- Մաքուր Pro- մատյան
- միավորումը
- Հերբրանդի տիեզերք
- Առողջություն
- Ոչ միապաղաղ

4) գործել տրամաբանորեն և սովորել

- ուժեղացված ուսուցում
- Բայեսյանի իմաստաբանությունը
- Վերապատրաստված ուսուցում
- Ուսուցման խնդիր
- Սեմալտային ցանցեր
- նյարդային ցանց
- Մայրենի Bayes մոդելը
- Արհեստական ​​նյարդային
- Հնարավոր է
- շրջանակներ
- Որոշման ծառերի հատում
- Պերեստրոն
- Վիճակագրական ուսուցում
- Թեկնածուների վերացումը
- Հետադարձ տարածում
- Չստուգված
- Ուսուցման տաքսոնոմիա
- Սեմալտի երկարացում
- բազմաշերտ
- բաժանման գործառույթները
- Interleaving ընդդեմ ենթածրագրի չխառնվելուն
- Պլանավորում որպես որոնում
- EM ալգորիթմի ընդհանուր ձևը

5) շփվել, ընկալել և գործել

- Ռեգրեսիայի ալգորիթմ
- բնական լեզու
- Կլաստավորման ալգորիթմ
- Վիճակագրական ալգորիթմ
- օրինաչափությունների ճանաչում
- Օգտագործում և կիրառում
- Անորոշություն
- Քայլեր լեզվով


Այս հինգ միավորները պարունակում են 142 թեման, և բոլորը կարդալով դուք բավականաչափ լավ կլինեք համակարգ ձևավորելու համար ՝ օգտագործելով R, Python, SAS, Matlab, Weka, SPSS և այլ լեզուներ:

Ինչ նոր բան կա

☞ New reading UI which allows seamless reading.
☞ Night mode and horizontal + vertical page scroll
☞ Bookmark and content highlight, underlining text, add note
☞ Ebook like reading experience