人為的知性の発見
AIへの事前の紹介は、その理論的基盤を強調しています。トピックには、検索、ロジック、知識表現、推論計画、不確実性の下での意思決定、および機械学習が含まれます。
カバーするトピック
- エージェント、合理性、知識、推論
- Pythonコーディングレビュー（C ++レビューメモも参照）
- 検索による問題解決
- 情報のない検索
- 情報に基づいた検索、ヒューリスティック機能
- ローカル検索：勾配降下（丘の登山）、シミュレートされたアニーリング、非決定的
- ゲーム、アルファベータプルーニング、確率的ゲームのイントロ
- 制約満足度の問題（CSP）
- 論理エージェント
- 命題論理
- 解像度 - 反復
- 一次ロジック（fol）イントロ
- 統一; folの推論と解決
- 古典的な計画
- リソーススケジューリング。知識表現の概要
- 確率のレビュー、ベイズルール
- 確率的推論：ベイジアン推論
- ベイジアンネットワークの例
- マルコフ、隠されたマルコフモデル（HMMS）
- ユーティリティ、マルコフ決定プロセス（MDP）
- MDPS、部分的に観測可能なMDP（POMDP）
- ゲーム理論のイントロ、学習のイントロ
- 監視された学習：決定木
- ニューラルネットのイントロ、ベクターマシン（SVM）をサポートする
- 強化学習の紹介
一部のプロジェクトのガイドライン
