Fundação artificial-inteligência
Uma introdução avançada à IA enfatizando seus fundamentos teóricos. Os tópicos incluem pesquisa, lógica, representação do conhecimento, planejamento de raciocínio, tomada de decisão sob incerteza e aprendizado de máquina.
Tópicos para cobrir
- Agentes, racionalidade, conhecimento, raciocínio
- Revisão de codificação Python (também consulte as notas de revisão C ++)
- Solução de problemas via pesquisa
- Pesquisa não informada
- Pesquisa informada, funções heurísticas
- Pesquisa local: descida de gradiente (escalada), recozimento simulado, não determinismo
- Jogos, poda alfa-beta, introdução a jogos estocásticos
- Problemas de satisfação de restrição (CSPs)
- Agentes lógicos
- Lógica proposicional
- RESOLUÇÃO-REFUTAÇÃO
- Introdução de lógica de primeira ordem (fol)
- Unificação; Fol Inferência e Resolução
- Planejamento clássico
- Programação de recursos; Visão geral da representação do conhecimento
- Revisão da probabilidade, regra de Bayes
- Raciocínio probabilístico: inferência bayesiana
- Exemplos de rede bayesiana
- Markov, modelos Hidden Markov (HMMS)
- Utilidade, Processos de Decisão de Markov (MDPs)
- MDPs, MDPs parcialmente observáveis (POMDPS)
- Introdução da teoria dos jogos, introdução ao aprendizado
- Aprendizagem supervisionada: árvores de decisão
- Introdução a redes neurais, suporte de vetor de suporte (SVMS)
- Introdução ao aprendizado de reforço
Diretriz para alguns projetos
