Artificial Intelligence (AI)

人工知能（AI）と機械学習（ML）のエキスパートになりましょう。

人工知能（AI）とは何ですか。

人工知能（AI）とは、人間のように考えてその動作を模倣するようにプログラムされたマシンでの人間の知能のシミュレーションを指します。この用語は、学習や問題解決など、人間の心に関連する特性を示すマシンにも適用できます。

人工知能（AI）は、人間のように機能し反応するインテリジェントマシンの作成を強調するコンピュータサイエンスの領域です。プロセスには、学習、推論、自己修正が含まれます。 AIは、人間の脳がどのように考えているか、人間が問題を解決しようとしながら学習、決定、および作業する方法を研究することによって達成されます。

画像、テキスト、時系列データを中心としたインテリジェントアプリケーションの構築方法をご覧ください。検索エンジン、画像認識、ロボット工学、金融など、多くの分野で広く使用されています。人工知能アプリの構築に使用できるさまざまなアルゴリズムについて学びます。

あなたにとっては何ですか？

-人工知能とインテリジェントエージェントの紹介、人工知能の歴史

-インテリジェントエージェントの構築（検索、ゲーム、ロジック、制約充足問題）

-機械学習アルゴリズム

-AIのアプリケーション（自然言語処理、ロボット工学/ビジョン、言語理解）

アプリのコンテンツ

1）AIの概要

-チューリングテスト

-人工知能の歴史

-典型的な人工知能の問題

-人工知能サイクル

2）問題解決アプローチAI

-状態空間

-グラフ検索

- 検索

-一般的な検索

-遺伝的アルゴリズム

-幅優先検索

-深さ検索

-ヒューリスティック検索

- ゲーム

-バックトラック

-ミニマックスアルゴリズム

-無情報検索

-N-Queenサンプル

-最適な決定

-許容性の証明

-検索ツリー

-アルファベータ剪定

- 先のことを考える

-反復深化

-貪欲な検​​索

-検索グラフ

-情報に基づく検索

-双方向検索

-一貫性主導

-敵対的検索

-パスの一貫性

-情報提供の方法

-その他のメモリ制限

-深度のプロパティ

3）知識と推論

-命題論理

-推論のルール

-隠れマルコフモデル

-ベイジアンネットワーク

-前方連鎖

-一次論理

-AND / ORツリー

-セマンティクス

-知識レベル

-ルールベースのシステム

-純粋なプロログ

-統一

-ハーブランドユニバース

-健全性

-非単調

4）論理的に行動し、学習する

-強化学習

-ベイジアンの意味論

-教師あり学習

-学習の問題

-セマンティックネットワーク

- 神経網

-ネイティブベイズモデル

-人工神経

-確率論的

-フレーム

-ディシジョンツリーの剪定

-パーセプトロン

-統計学習

-候補者の排除

- 誤差逆伝播法

- 監督されない

-学習の分類

-セマンティックの拡張

-多層

-分割関数

-サブプランのインターリーブと非インターリーブ

-検索としての計画

-EMアルゴリズムの一般的な形式

5）コミュニケーション、知覚、行動

-回帰アルゴリズム

-自然言語

-クラスタリングアルゴリズム

-統計アルゴリズム

- パターン認識

-使用法とアプリケーション

-あいまいさ

-言語のステップ

これらの5つのユニットには142のトピックが含まれており、すべてを読むことで、R、Python、SAS、Matlab、Weka、SPSSなどの言語を使用してシステムを設計するのに十分です。