Artificial Intelligence (AI)

SkedSoft

Yra skelbimų

Apie šią programą

Kas yra dirbtinis intelektas (AI)?

Dirbtinis intelektas (AI) reiškia žmogaus intelekto modeliavimą mašinose, kurios užprogramuotos taip, kad mąstytų kaip žmonės ir mėgdžiotų jų veiksmus. Šis terminas taip pat gali būti taikomas bet kuriai mašinai, turinčiai bruožų, susijusių su žmogaus protu, tokiems kaip mokymasis ir problemų sprendimas.

Dirbtinis intelektas (AI) yra kompiuterių mokslo sritis, pabrėžianti intelektualių mašinų, kurios veikia ir reaguoja kaip žmonės, sukūrimą. Procesai apima mokymąsi, samprotavimus ir savęs taisymą. AI pasiekiama tiriant, kaip mąsto žmogaus smegenys ir kaip žmonės mokosi, priima sprendimus ir dirba bandant išspręsti problemą.

Sužinokite, kaip kurti intelektualias programas, kurių pagrindiniai duomenys yra vaizdai, tekstas ir laiko eilučių duomenys. Jis plačiai naudojamas daugelyje sričių, tokių kaip paieškos varikliai, vaizdo atpažinimas, robotika, finansai ir kt. Sužinosite apie įvairius algoritmus, kurie gali būti naudojami kuriant dirbtinio intelekto programas.

kas tau tinka?

- Įvadas į dirbtinį intelektą ir intelektualiuosius agentus, dirbtinio intelekto istorija
- Intelektualių agentų kūrimas (paieška, žaidimai, logika, suvaržymų pasitenkinimo problemos)
- Mašinų mokymosi algoritmai
- AI programos (natūralios kalbos apdorojimas, robotika / vizija, kalbos supratimas)

Programos turinys

1) Įvadas į PG

- Turingo testas
- Dirbtinio intelekto istorija
- Tipiška dirbtinio intelekto problema
- Dirbtinio intelekto ciklas

2) Problemų sprendimo metodas AI

- Valstybės erdvė
- Grafikų paieška
- A * paieška
- Bendra paieška
- Genetinis algoritmas
- Pirma paieška
- Gylio paieška
- Heuristinė paieška
- Žaidimai
- Atitraukimas
- Minimax algoritmas
- Neinformuota paieška
- „N-Queen“ pavyzdys
- Optimalus sprendimas
- Priimtinumo įrodymas
- Paieškos medis
- „Alfa Beta“ genėjimas
- Žiūrėti į ateitį
- Iteracinis-gilinantis
- godus Paieška
- Paieškos grafikas
- Sąmoninga paieška
- dvikryptė paieška
- Siekiama nuoseklumo
- Konkurencijos paieška
- Kelio nuoseklumas
- Informavimo būdas
- Kita atmintis ribota
- Gylio savybės

3) Žinios ir samprotavimai

- Propozicinė logika
- Išvada taisyklė
- paslėptas Markovo modelis
- Bajeso tinklai
- Pirmyn grandine
- Pirmos eilės logika
- IR (ARBA) Medžiai
- Semantika
- Žinių lygis
- Taisyklėmis pagrįstos sistemos
- Grynas „Pro-log“
- Suvienijimas
- Herbrando visata
- Tikrumas
- Nemonotoniškas

4) elgtis logiškai ir mokytis

- sustiprintas mokymasis
- Bajeso kalbos semantika
- Prižiūrimas mokymasis
- Mokymosi klausimas
- Semantiniai tinklai
- Neuroninis tinklas
- Gimtasis Bajeso modelis
- Dirbtinis neuronas
- Tikimybė
- Rėmeliai
- Sprendimo medžio genėjimas
- Perceptronas
- Statistinis mokymasis
- Kandidato pašalinimas
- Atgalinis dauginimasis
- neprižiūrimas
- Mokymosi taksonomija
- pratęsdamas semantiką
- Daugiasluoksnis
- Padalijimo funkcijos
- Plokštės susipynimas ir nesipynimas
- Planavimas kaip paieška
- Bendroji EM algoritmo forma

5) Bendravimas, suvokimas ir veikimas

- Regresijos algoritmas
- Natūrali kalba
- Klasterizacijos algoritmas
- statistinis algoritmas
- modelio atpažinimas
- Naudojimas ir taikymas
- Neaiškumas
- Kalbos žingsniai


Šiuose penkiuose blokuose yra 142 temos ir, perskaitę visas, jums bus pakankamai gerai, kad suprojektuotumėte sistemą tokiomis kalbomis kaip R, Python, SAS, Matlab, Weka, SPSS ir kt.

Kas naujo

-Download Skedbook to continue your reading