เทียมที่มีสติปัญญา
การแนะนำล่วงหน้าเกี่ยวกับ AI โดยเน้นการสนับสนุนเชิงทฤษฎี หัวข้อต่างๆรวมถึงการค้นหาตรรกะการเป็นตัวแทนความรู้การวางแผนการใช้เหตุผลการตัดสินใจภายใต้ความไม่แน่นอนและการเรียนรู้ของเครื่อง
หัวข้อที่จะครอบคลุม
- ตัวแทนความมีเหตุผลความรู้การใช้เหตุผล
- รีวิวการเข้ารหัส Python (ดูหมายเหตุรีวิว C ++)
- การแก้ปัญหาผ่านการค้นหา
- การค้นหาที่ไม่รู้
- การค้นหาฟังก์ชั่นฮิวริสติก
- การค้นหาในท้องถิ่น: การไล่ระดับสีไล่ระดับ
- เกมการตัดแต่งอัลฟ่าเบต้าอินโทรไปยังเกม Stochastic
- ปัญหาความพึงพอใจของข้อ จำกัด (CSPS)
- ตัวแทนเชิงตรรกะ
- ตรรกะ
- การแก้ปัญหาการแก้ปัญหา
- ตรรกะการสั่งซื้อครั้งแรก (FOL) อินโทร
- การรวมกัน; การอนุมานและความละเอียด
- การวางแผนคลาสสิก
- การกำหนดเวลาทรัพยากร ภาพรวมของการเป็นตัวแทนความรู้
- ทบทวนความน่าจะเป็น Bayes Rule
- การใช้เหตุผลความน่าจะเป็น: การอนุมานแบบเบย์
- ตัวอย่างเครือข่ายแบบเบย์
- Markov, Hidden Markov Models (HMMs)
- ยูทิลิตี้กระบวนการตัดสินใจของมาร์คอฟ (MDPS)
- MDPS, MDPs ที่สังเกตได้บางส่วน (POMDPS)
- ทฤษฎีเกมอินโทรแนะนำการเรียนรู้
- การเรียนรู้ภายใต้การดูแล: ต้นไม้ตัดสินใจ
- อินโทรไปยังอวนประสาท, สนับสนุนเครื่องเวกเตอร์ (SVMs)
- การแนะนำการเรียนรู้การเสริมแรง
แนวทางสำหรับบางโครงการ
