Искусственное интеллектуальное фонд
Предварительное введение в ИИ подчеркивает его теоретические основы. Темы включают поиск, логику, представление знаний, планирование рассуждений, принятие решений под неопределенностью и машинное обучение.
Темы для покрытия
- Агенты, рациональность, знания, рассуждения
- Обзор кодирования Python (также см. Примечания C ++)
- Решение проблем с помощью поиска
- Неосведомленный поиск
- Информированный поиск, эвристические функции
- Местный поиск: градиент спуск (подъем на холме), имитированный отжиг, нетерминизм
- Игры, обрезка альфа-бета, вступление в стохастические игры
- Проблемы удовлетворенности ограничения (CSP)
- Логические агенты
- Пропозициональная логика
- Резолюция-повторное разведение
- Вступление логики первого порядка (FOL)
- Объединение; Фол вывод и разрешение
- Классическое планирование
- Планирование ресурсов; Обзор представления знаний
- Обзор вероятности, правило Байеса
- Вероятностные рассуждения: байесовский вывод
- Байесовская сеть примеров
- Марков, скрытые модели Маркова (HMMS)
- Утилита, Марковские процессы принятия решений (MDP)
- MDP, частично подлежащие поддержке MDP (POMDP)
- Теория игры вступление, вступление в обучение
- Наблюдаемое обучение: деревья решений
- Вступление в нервные сети, поддержка -векторные машины (SVM)
- Подкрепление обучения введение
Руководство для некоторых проектов
