PDF версия лекций /file/4252/. Отличия: Один PDF-файл, вместо 16-ти. Удобнее осуществлять поиск по документу. Наличие ссылочного оглавления (в закладках). Содержание: Искусственный интеллект: основные понятия и история возникновения Данные и знания Общая характеристика задач решаемых методами ИИ Степень использования человеческого интеллекта Полнота априорной информации...
University of Würzburg, Germany, Prof. Dr. Frank Puppe, 2018, 34 p. Reinforcement learning(RL). Categorization of RL approaches. Passive RL. Basic considerations. Direct utility estimation. Adaptive dynamic programming(ADP). Temporal difference (TD) learning. Algorithm for passive TD learner. Properties of passive TD learner. Active reinforcement learning. Effect of exploration...
Course "Shanghai Lectures 2015". — A project of the University of Zurich (Switzerland), which is a series of lectures on Artificial Intelligence in English. — 258 slides. The course was originally developed for Shanghai Jiao Tong University, China and was first taught there. Two capital letters "AI" stand for "artificial intelligence" (in the original "ShanghAI Lectures" -...
University of Würzburg, Germany, Prof. Dr. Frank Puppe, 2018, 19 p. Definition of AI? Turing test approach Thinking humanly Thinking rationally Acting rationally Beneficial machines Foundations of AI History of AI State of the Art Applications Risks and Benefits
University of Würzburg, Germany, Prof. Dr. Frank Puppe, 2018, 37 p. Goal: planning a course of actions to reach a goal. Definition of classical planning. Heuristics for planning. Heuristical planning. Planning, acting and nondeterministic domains. Time, schedules and resources. Analysis of planning approaches.
University of Würzburg, Germany, Prof. Dr. Frank Puppe, 2018, 35 p. Representing knowledge in an uncertain domain. The semantics of Bayesian networks. Exact inference in Bayesian networks. Approximate inference for Bayesian networks. Causal networks.
University of Würzburg, Germany, Prof. Dr. Frank Puppe, 2018, 15 p. Relational probability models. Open-Universe probability models. Keeping track of a complex world. Programs as probability models.
University of Würzburg, Germany, Prof. Dr. Frank Puppe, 2018, 30 p. Sequential decision problems. Algorithms for Markov Decision Processes(MDPs). Bandit problems. Partially observable MDPs(POMDPs). Algorithms for solving POMDPs.
University of Würzburg, Germany, Prof. Dr. Frank Puppe, 2018, 42 p. Forms of learning. Supervised learning. Learning decision trees, Model selection and optimization. The theory of learning. Linear regression and classification. Nonparametric models. Ensemble learning. Developing machine learning systems.
University of Würzburg, Germany, Prof. Dr. Frank Puppe, 2018, 24 Agents and environments. Performance measure. Properties of environments. The structure of agents.
University of Würzburg, Germany, Prof. Dr. Frank Puppe, 2018, 54 p. Simple feedforward networks. Computation graphs for deep learning. Convolutional neural network. Leaming algorithms. Generalization. Current Neural Networks. Unsupervised learning and transfer learning. Application.
University of Würzburg, Germany, Prof. Dr. Frank Puppe, 2018, 34 p. Natural language processing. - Language models. - Grammar. - Parsing. - Augmented grammars. - Semantic interpretation. - Complications of real natural language. - Disambiguation. - Tasks. - Deep learning for nlp. - Word embeddings. - RNN for nlp. - Sequence-to-Sequence models. - Attention. - Decoding. -...
University of Würzburg, Germany, Prof. Dr. Frank Puppe, 2018, 47 p. Problem descriptions. Agent context. Definition. Examples. Tree- vs graph search. Uninformed search strategies. BFS and DFS(normal and iterative). Bidirectional search. Informed(Heuristic) search(greedy algorithms, A*). Heuristic functions.
University of Würzburg, Germany, Prof. Dr. Frank Puppe, 2018, 37 p. Ontological reasoning. Categories and objects. Events. Mental objects and model logic. Reasoning systems for categories. Reasoning with default information.
University of Würzburg, Germany, Prof. Dr. Frank Puppe, 2018, 30 p. Acting under uncertainty. Basic probability notation. Inference using full joint distribution. Independence. Bayes` rule and its use. Naive Bayes rules. The Wumpus World revisited.
University of Würzburg, Germany, Prof. Dr. Frank Puppe, 2018, 32 p. Time and uncertainty. Inference in temporal models. Hidden-Markov models. Kalman filters. Dynamic Bayesian networks.
University of Würzburg, Germany, Prof. Dr. Frank Puppe, 2018, 26 p. Combining beliefs and desires under uncertainty. The basics of utility theory. Utility functions. Multiattribute utility functions. Decision networks. The value of information. Unknown preferences.
University of Würzburg, Germany, Prof. Dr. Frank Puppe, 2018, 30 p. Properties of multiagent environments. Non-cooperative game theory. Cooperative game theory. Making collective decisions.
University of Würzburg, Germany, Prof. Dr. Frank Puppe, 2018, 94 p. Forms of learning. Supervised learning. Learning decision trees, Model selection and optimization. The theory of learning. Linear regression and classification. Nonparametric models. Ensemble learning. Developing machine learning systems.
University of Würzburg, Germany, Prof. Dr. Frank Puppe, 2018, 29 p. Local search and optimization problems. Local search in continuous space. Search with nondeterministic agents. Search in partially observable environments. Online search agents and unknown environments.
University of Würzburg, Germany, Prof. Dr. Frank Puppe, 2018, 38 p. Game theory. Optimal decisions in games. Heuristic Alpha-Beta tree search. Monte Carlo tree search. Stochastic games. Partially observable games. Limitations of game search algorithms.
University of Würzburg, Germany, Prof. Dr. Frank Puppe, 2018, 37 p. Defining CSP. Constraint Propagation: Inference in CSP. Backtracking Search for CSP. Local Search for CSP. The structure of problems.
University of Würzburg, Germany, Prof. Dr. Frank Puppe, 2018, 51 p. Knowledge-based agents. The Wumpus World. Logic. Propositional logic: a very simple logic. Propositional theorem proving. Effective propositional model checking. Agents based on propositional logic.
University of Würzburg, Germany, Prof. Dr. Frank Puppe, 2018, 26 p. Representation revisited. Syntax and semantics of first-order logic. Using first-order logic. Knowledge engineering in first-order logic.
University of Würzburg, Germany, Prof. Dr. Frank Puppe, 2018, 45 p. Propositional vs first-order inference. Unification and first-order inference. Forward chaining. Backward chaining. Resolution.
Для справки:СИИ - Нечеткие алгоритмы, Нейронные сети, Распознавание образов и т.п. (фактически, теория ИИ); Представление знаний - Базы знаний, Эксперные системы и т.д. (практика ИИ).Уважаемые пользователи, при выкладывании/поиске литературы, пользуйтесь, пожалуйста, приведенной выше классификацией.
Здравствуйте! Много полезной инфы! За это - отдельное спасибо!Но так не интересно: Хайкин С. Нейронные сети: полный курс, 2-е изд. у Веры "стоит" 30 баллов (добавлен 27.03.2009 10:18), но скачать мне не удалось (кстати, первый раз за все время работы с сайтом!), а та же книга - Хайкин Саймон. Нейронные сети. Полный курс. 2-е изд. строчкой ниже у Евгения за 10 баллов (добавлен 27.05.2009 13:17) отлично скачалась. У меня-то баллы честно заработанные есть, но все равно не хотелось бы, чтобы они в никуда улетали, и такие очевидные повторы, наверное, лишнее. Обратите, пожалуйста, внимание.И еще, огромное спаcисбо Вам, Админ, за то что не оставляете НИЧЕГО без внимания. И как только у Вас на ВСЕ и на ВСЕХ хватает время :) !?Уже давно с Вами - очень нравится следить за модификациями сайта (прежний дизайн нравился больше, но к обновленному постепенно привыкаем!), содержанием, информацией, а особенно новинками от Вас, Админ! Столько всего интересно и полезного Вы привносите! Привет клеткам ;) !Всего самого хорошего! С большим уважением к Вам и работе, которую Вы делаете с удовольствием :)! Удачи и процветания!
Комментарии
Представление знаний - Базы знаний, Эксперные системы и т.д. (практика ИИ).Уважаемые пользователи, при выкладывании/поиске литературы, пользуйтесь, пожалуйста, приведенной выше классификацией.
Много полезной инфы! За это - отдельное спасибо!Но так не интересно:
Хайкин С. Нейронные сети: полный курс, 2-е изд. у Веры "стоит" 30 баллов (добавлен 27.03.2009 10:18), но скачать мне не удалось (кстати, первый раз за все время работы с сайтом!), а та же книга - Хайкин Саймон. Нейронные сети. Полный курс. 2-е изд. строчкой ниже у Евгения за 10 баллов (добавлен 27.05.2009 13:17) отлично скачалась. У меня-то баллы честно заработанные есть, но все равно не хотелось бы, чтобы они в никуда улетали, и такие очевидные повторы, наверное, лишнее. Обратите, пожалуйста, внимание.И еще, огромное спаcисбо Вам, Админ, за то что не оставляете НИЧЕГО без внимания. И как только у Вас на ВСЕ и на ВСЕХ хватает время :) !?Уже давно с Вами - очень нравится следить за модификациями сайта (прежний дизайн нравился больше, но к обновленному постепенно привыкаем!), содержанием, информацией, а особенно новинками от Вас, Админ! Столько всего интересно и полезного Вы привносите! Привет клеткам ;) !Всего самого хорошего!
С большим уважением к Вам и работе, которую Вы делаете с удовольствием :)!
Удачи и процветания!