Меню
Главная
Авторизация/Регистрация
 
Главная arrow Информатика arrow ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ

Краткий курс лекций по дисциплине
«ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ»


Вопросы и заданияРекомендуемая литература Теоретико-множественные методы ускорения поиска Использование прецедентов для редуцирования дерева решений Векторная модель представления текстов Искусственные нейронные сети простого типаПрактикум Связь с нейросетевыми моделями Переход к нелинейной регрессии Исторический обзор МАШИННЫЙ АНАЛИЗ ТЕКСТОВ НА ЕСТЕСТВЕННОМ ЯЗЫКЕ Чистые данные и выбор признаковРекомендуемая литература Поиск ассоциаций в данныхРекомендуемая литература Расчет ответа для многослойного персептрона на основе алгоритма прямого распространения ВВЕДЕНИЕ В МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ. ЭТАПЫ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ Шахматные программы Машинный анализ текстов. Проблема понимания естественных языков Алгоритм Apriori Цели и задачи машинного обученияВопросы и задания Предобработка данных Описание модели карты Кохонена ОБУЧЕНИЕ С УЧИТЕЛЕМ Наивный логический поиск и задачи реального мира Методы оценки качества Латентный семантический анализ Формальные и неформальные языки. Проблема формализации естественных языков ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ, ОСНОВАННЫЕ НА ЗНАНИЯХ Использование энтропии в деревьях принятия решений Пропозициональная логика в языке Prolog Построение модели и сведение обучения к задаче оптимизации Императивный и декларативный принципы программирования Основы математической логики Индексация и предварительный отбор фактовНовые издания по дисциплине «Интеллектуальные системы» и смежным дисциплинам Алгоритм кластеризации Кластеризация /г-средними Prolog и автоматическое доказательство теорем Алгоритм Парзена — Розенблатта ОБУЧЕНИЕ БЕЗ УЧИТЕЛЯ Оценка качества кластеризации Процесс внедрения алгоритма машинного обучения в эксплуатацию ОСНОВЫ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ Символьные вычисления в SWI-Prolog Алгоритм обучения логистической регрессии ОСНОВЫ ЛОГИЧЕСКОГО ПРОГРАММИРОВАНИЯПрактикумВопросы и заданияВопросы и задания Применение языка SWI-Prolog для автоматического доказательства теорем Многослойные искусственные нейтронные сети Постановка задачи иерархической кластеризации Задачи, решаемые перебором вариантов Тексты на естественном языке. Базовые свойства текстовРекомендуемая литература Информированный поиск Поиск в условиях противодействияПрактикум Деревья принятия решений Логический вывод на основе импликаций Понятие логического программирования ЭКСПОНЕНЦИАЛЬНАЯ СЛОЖНОСТЬ ПОИСКА НА ДЕРЕВЕ РЕШЕНИЙ И МЕТОДЫ ЕЕ РЕДУЦИРОВАНИЯ Методы поиска, основанные на прецедентах Алгоритм иерархической кластеризации Иерархическая кластеризация Алгоритм обучения карты Кохонена Рекомендации к выбору признаковРекомендуемая литература Реализация быстрого логического вывода в среде Prolog Линейная регрессияВопросы и задания Алгоритмические методы ускорения поиска Prolog и чистое логическое программирование Программистский подход Проблема переобучения Байесовский подход к классификации Обработка множества фактов методами реляционной алгебры Методы спуска по дереву решений Этапы машинного анализа текстов. Проблема многозначности естественных языков Постановка задачи поиска ассоциаций в данных Классификация новых данных при помощи дерева принятия решенийРекомендуемая литератураПрактикум Функции активации для многослойных персептронов Естественные и искусственные языки. Проблема нерегулярности естественных языковВопросы и задания Нейронные сети Универсальный подход Модель наивного логического вывода Язык Prolog как среда логического программирования Оценка качества работы алгоритма машинного обученияВопросы и задания Постановка задачи восстановления линейной регрессииВопросы и задания МЕТОДЫ ПОИСКА НА ДЕРЕВЕ РЕШЕНИЙ Обучение многослойного персептрона на основе алгоритма обратного распространения Метод Парзеновского окна МОДЕЛИРОВАНИЕ ТЕКСТОВ НА ЕСТЕСТВЕННОМ ЯЗЫКЕРекомендуемая литератураПрактикум ОБРАБОТКА ЕСТЕСТВЕННОГО ЯЗЫКА Логистическая регрессия Построение дерева принятия решенийПрактикумПрактикум Задача машинного обучения Алгоритмы RETEи TREATРекомендуемая литература Антропоморфный подход к поиску решенийПрактикум Метод градиентного спуска для обучения модели линейной регрессииРекомендуемая литература Предмет, цель и задачи обработки естественного языка Линейные классификаторы Исчисление предикатов и язык Prolog Принципы логического программирования Постановка задачи кластеризации Кластеризации при помощи карт Кохонена Обучение искусственной нейронной сети простого типа (нерсептрона) Неинформированный поиск Формальная постановка задачи машинного обученияВопросы и задания Автоматическая категоризация текстовПрактикум
 
Если Вы заметили ошибку в тексте выделите слово и нажмите Shift + Enter
ПОХОЖИЕ СТАТЬИ
 
Предметы
Агропромышленность
Банковское дело
БЖД
Бухучет и аудит
География
Документоведение
Журналистика
Инвестирование
Информатика
История
Культурология
Литература
Логика
Логистика
Маркетинг
Математика, химия, физика
Медицина
Менеджмент
Строительство
Педагогика
Политология
Политэкономия
Право
Психология
Религиоведение
Риторика
Социология
Статистика
Страховое дело
Техника
Товароведение
Туризм
Философия
Финансы
Экология
Экономика
Этика и эстетика