TAILIEUCHUNG - HỌC MÁY (MACHINE LEARNING)

Trong chương này, chúng ta sẽ tìm hiểu về một nhánh nghiên cứu hiện đại của Trí Tuệ Nhân Tạo, đó là học máy bao gồm giải thuật ID3, mạng neuron, và giải thuật di truyền. Mục tiêu cần đạt : Sau chương này, sinh viên có thể : Hiểu được mục tiêu của lĩnh vực ‘máy hoc’. Biết 3 tiếp cận học của lĩnh vực học máy. Vận dụng giải thuật ID3 vào các bài toán thực tế Hiểu khái niệm mạng neuron và các vấn đề có liên quan Hiểu giải thuật di truyền và ứng dụng. | Chương 9 Học máy Chương IX HỌC MÁY MACHINE LEARNING Nội dung chính Trong chương này chúng ta sẽ tìm hiểu về một nhánh nghiên cứu hiện đại của Trí Tuệ Nhân Tạo đó là học máy bao gồm giải thuật ID3 mạng neuron và giải thuật di truyền. Mục tiêu cần đạt Sau chương này sinh viên có thể Hiểu được mục tiêu của lĩnh vực máy hoc . Biết 3 tiếp cận học của lĩnh vực học máy. Vận dụng giải thuật ID3 vào các bài toán thực tế Hiểu khái niệm mạng neuron và các vấn đề có liên quan Hiểu giải thuật di truyền và ứng dụng của nó vào các bài toán thực tế. Kiến thức tiên quyết Biểu diễn tri thức ở dạng luật tìm kiếm trong không gian trạng thái khái niệm Entropy trong Lý thuyết thông tin. Tài liệu tham khảo 1 Geogre F. Luger - Artificial Intelligence Structures and Strategies for Complex Problem Solving- Addison - Wesley Publishing Company Inc - 2002 trang 349 - 381 417 - 438 469 - 480 2 Tom M. Mitchell - Machine Learning - McGraw Hill Inc trang 52 - 65 3 Wikipedia - Bách khoa toàn thư mở - Học máy http wiki Machine learning 4 Ender OZCAN Murat ERENTURK - A Brief Review Of Memetic Algorithms For Solving TSP http merenturk I GIỚI THIỆU Khi được hỏi về những kỹ năng thông minh nào là cơ bản nhất đồng thời khó tự động hóa nhất của con người ngoài các hoạt động sáng tạo nghệ thuật hành động ra quyết định mang Võ Huỳnh Trâm - Trần Ngân Bình 153 Giáo Trình Trí Tuệ Nhân Tạo tính đạo đức trách nhiệm xã hội thì người ta thường đề cập đến vấn đề ngôn ngữ và học. Trãi qua nhiều năm hai lĩnh vực này vẫn là mục tiêu thách thức của khoa học TTNT. Tầm quan trọng của việc học thì không cần phải tranh cãi vì khả năng học chính là một trong những thành tố quan trọng của hành vi thông minh. Mặc dù tiếp cận hệ chuyên gia đã phát triển được nhiều năm song số lượng các hệ chuyên vẫn còn hạn chế. Một trong những nguyên nhân chủ yếu là do quá trình tích lũy tri thức phức tạp chi phí phát triển các hệ chuyên gia rất cao nhưng chúng không có khả năng học khả .

• Điện - Điện tử
• tối ưu hóa logic
• tài liệu tối ưu hóa logic
• lý thuyết tối ưu hóa logic
• lập trình robocon
• lý thuyết tạp robocon
• Tối ưu hóa câu hỏi
• Bài giảng Tối ưu hóa câu hỏi
• Xử lý câu hỏi truy vấn
• Tối ưu hóa
• Kỹ thuật tối ưu hóa
• Phương pháp tối ưu
• Đại số Logic
• Tối ưu hóa các hàm chuyển mạch
• Nguyên lý của otomat
• Chuẩn tắc của hàm Logic
• Logic mệnh đề
• Bài giảng Nguyên lý và phương pháp lập trình
• Nguyên lý và phương pháp lập trình
• Phương pháp lập trình
• Tối ưu hóa vòng lặp và logic
• Biến đổi vòng lặp
• Chiến lược điều khiển
• Điều khiển tốc độ
• Tốc độ dựa trên logic mờ
• Sử dụng thuật toán tối ưu hóa
• Tối ưu hóa PSO
• truy nhập dữ liệu
• Câu lệnh SQL
• Chương trình tối ưu
• Kỹ thuật tối ưu hoá
• Mô hình giá
• Tối ưu logic
• Cơ sở dữ liệu
• Nhập môn cơ sở dữ liệu
• Hệ cơ sở dữ liệu
• Hệ quản trị cơ sở dữ liệu
• Tối ưu hoá câu hỏi
• GMS
• tối ưu hóa GMS
• phân loại kênh logic
• kênh lưu lượng
• kênh điều khiển
• Logic mờ và ứng dụng
• Hệ mờ noron
• Hệ điều khiển mờ
• Đại số gia tử
• Giải thuật di truyền
• Bài giảng Thiết kế số
• Thiết kế số
• Chiến lược tối thiểu hóa
• Thực hiện tối ưu hàm logic
• Tổng tối thiểu hóa
• Hàm không đầy đủ
• tài liệu học đại học
• đề cương bài giảng
• đề cương chi tiết học phần
• giáo trình tin học
• trí tuệ nhân tạo
• luận văn tốt nghiệp
• luận văn tin học
• luận văn thạc sĩ
• mạng neuron
• thuật toán di truyền
• quy trình sản xuất
• Thực hiện tối ưu hóa hàm logic
• Tổng hợp mạch đa mức
• Đặt thừa số
• Các vấn đề của Fan in
• Phân tách hàm
• NOR đa mức
• Mạch đa mức dùng NAND
• Lập trình logic
• Hệ thống điều khiển giám sá
• Chu trình hấp phụ thay đổi áp suất
• Sàng phân tử cacbon
• Cơ chế hấp phụ chọn lọc của CMS