План на курса

Основите

    Дали компютрите могат да се сетят? Императивен и декларативен подход за решаване на проблеми Предназначение Бедан за изкуствения интелект Определението за изкуствен интелект. Тест на Тюринг. Други детерминанти Развитието на концепцията за интелигентни системи Най-важни постижения и насоки на развитие

Neural Networks

    Основите Концепция за неврони и невронни мрежи Опростен модел на мозъка Възможности неврон XOR проблем и естеството на разпределението на стойностите Полиморфната природа на сигмоидалната Други активирани функции Изграждане на невронни мрежи Концепция за свързване на неврони Невронна мрежа като възли Изграждане на мрежа Неврони Слоеве Скали Входни и изходни данни Диапазон 0 до 1 Нормализиране Обучение Neural Networks Обратно разпространение Стъпки разпространение Алгоритми за мрежово обучение обхват на приложение Оценка Проблеми с възможността за приближение чрез примери XOR задача Лото? Акции OCR и разпознаване на модели на изображения Други приложения Внедряване на задача за моделиране на невронни мрежи, прогнозиране на цените на акциите на борсата

Проблеми за днес

    Комбинаторна експлозия и проблеми с игрите Отново тест на Тюринг Прекомерно доверие във възможностите на компютрите
  7 Hours

Брой участници



Цена за участник

Oтзиви от потребители (3)

Свързани Kурсове

Introduction Deep Learning & Réseaux de neurones pour l’ingénieur

  21 Hours

Understanding Deep Neural Networks

  35 Hours

Свързани Kатегории