인공 지능 형식
이론적 인 토대를 강조하는 AI에 대한 사전 소개. 주제에는 검색, 논리, 지식 표현, 추론 계획, 불확실성의 의사 결정 및 기계 학습이 포함됩니다.
다루는 주제
- 대리인, 합리성, 지식, 추론
- Python Coding Review (C ++ 검토 노트 참조)
- 검색을 통한 문제 해결
- 정보가없는 검색
- 정보 검색, 휴리스틱 기능
- 국소 검색 : 그라디언트 하강 (언덕 등반), 시뮬레이션 어닐링, 비 결정
- 게임, 알파 베타 가지 치기, 확률 론적 게임 소개
- 제약 만족도 문제 (CSP)
- 논리 에이전트
- 제안 논리
- 해결 반복
- 1 차 논리 (FUR) 소개
- 통일; 추론 및 해결
- 고전 계획
- 자원 예약; 지식 표현의 개요
- 확률 검토, 베이 즈 규칙
- 확률 적 추론 : 베이지안 추론
- 베이지안 네트워크 예제
- Markov, 숨겨진 Markov 모델 (HMMS)
- 유틸리티, Markov 의사 결정 프로세스 (MDP)
- MDPS, 부분적으로 관찰 가능한 MDP (POMDPS)
- 게임 이론 소개, 학습 소개
- 감독 학습 : 의사 결정 트리
- 신경망에 대한 소개,지지 벡터 머신 (SVMS)
- 강화 학습 소개
일부 프로젝트에 대한 지침
