Kursplan

Det grundläggande

  • Om datorer kan tänka sig?
  • Imperativ och deklarativ metod för att lösa problem
  • Syfte Bedan på artificiell intelligens
  • Definitionen av artificiell intelligens. Turing test. Andra bestämningsfaktorer
  • Utvecklingen av konceptet intelligenta system
  • De viktigaste prestationerna och utvecklingsriktningarna

Neural Networks

  • Det grundläggande
  • Begreppet neuroner och neurala nätverk
  • En förenklad modell av hjärnan
  • Möjligheter neuron
  • XOR-problem och arten av fördelningen av värden
  • Sigmoidalens polymorfa natur
  • Övriga funktioner aktiverade
  • Konstruktion av neurala nätverk
  • Begreppet neuroner ansluta
  • Neuralt nätverk som noder
  • Bygga ett nätverk
  • Neuroner
  • Skikten
  • Vågar
  • In- och utdata
  • Område 0 till 1
  • Normalisering
  • Lärande Neural Networks
  • Förökning bakåt
  • Steg spridning
  • Nätverksträningsalgoritmer
  • användningsområde
  • Uppskattning
  • Problem med möjlighet till approximation av
  • Exempel
  • XOR problem
  • Lotto?
  • Aktier
  • OCR och bildmönsterigenkänning
  • Andra applikationer
  • Implementering av ett neuralt nätverksmodelleringsjobb som förutsäger börskurser

Problem för idag

  • Kombinatorisk explosion och spelproblem
  • Turingtest igen
  • Överförtroende för datorernas kapacitet
  7 timmar
 

Antal deltagare


Starts

Ends


Dates are subject to availability and take place between 09:30 and 16:30.
Open Training Courses require 5+ participants.

Vittnesmål (3)

Relaterade Kurser

Relaterade Kategorier