Artificial Intelligence (AI)

讓您成為人工智能（AI）和機器學習（ML）的專家。

什麼是人工智能（AI）？

人工智能（AI）是指在被編程為像人類一樣思考並模仿其行為的機器中對人類智能進行模擬。該術語也可以用於任何表現出與人類思維相關的特徵（例如學習和解決問題）的機器。

人工智能（AI）是計算機科學領域，它強調創建像人一樣工作和做出反應的智能機器。這些過程包括學習，推理和自我糾正。通過研究人類大腦的思維方式，以及人類在嘗試解決問題時的學習方式，決定方式和工作方式，可以實現人工智能。

探索如何構建以圖像，文本和時間序列數據為中心的智能應用程序。它廣泛用於搜索引擎，圖像識別，機器人技術，金融等許多領域。您將了解可用於構建人工智能應用程序的各種算法。

給你什麼？

-人工智能和智能代理簡介，人工智能的歷史

-建立智能代理（搜索，遊戲，邏輯，約束滿足問題）

-機器學習算法

-AI的應用（自然語言處理，機器人/視覺，語言理解）

應用內容

1）人工智能簡介

-圖靈測試

-人工智能史

-典型的人工智能問題

-人工智能週期

2）解決問題的方法AI

-狀態空間

-圖搜索

-A *搜索

-通用搜索

-遺傳算法

-廣度優先搜索

-深度搜索

-啟發式搜索

-遊戲

-回溯

-Minimax算法

-不知情的搜索

-N皇后樣品

-最佳決策

-可接受性證明

-搜索樹

-Alpha Beta修剪

- 展望

-迭代深化

-貪婪的搜索

-搜索圖

-明智的搜索

-雙向搜索

-一致性驅動

-對抗搜索

-路徑一致性

-知情的方法

-其他內存有限

-深度屬性

3）知識與推理

-命題邏輯

-推理規則

-隱馬爾可夫模型

-貝葉斯網絡

-正向鏈接

-一階邏輯

-AND / OR樹

-語義

-知識水平

-基於規則的系統

-純前言

-統一

-赫伯蘭德宇宙

-健全

-非單調

4）邏輯行動和學習

-強化學習

-貝葉斯語義

-監督學習

-學習問題

-語義網

- 神經網絡

-本地貝葉斯模型

-人工神經

-概率

-框架

-決策樹修剪

-感知器

-統計學習

-消除候選人

-反向傳播

- 無監督

-學習分類

-擴展語義

-多層

-分割功能

-子計劃的交錯與非交錯

-搜索規劃

-EM算法的一般形式

5）交流，感知和行動

-回歸算法

-自然語言

-聚類算法

-統計算法

- 模式識別

-使用與應用

-歧義

-語言步驟

這五個單元包含142個主題，通過閱讀全部內容，您將足以使用R，Python，SAS，Matlab，Weka，SPSS等語言設計系統。