TAILIEUCHUNG - Bài giảng Nhập môn trí tuệ nhân tạo: Chương 4 - Văn Thế Thành

Bài giảng "Nhập môn trí tuệ nhân tạo - Chương 4: Một số ví dụ về máy học" giới thiệu các kiến thức cơ bản về máy học, một số ví dụ về máy học, học bằng cách xây dựng cây định danh. nội dung chi tiết | 2 19 2014 NHẬP MÔN TRÍ TUỆ NHÂN TẠO CHƯƠNG 4 MỌT SO VI DỤ VE MAY HỌC 1 J_ 1. GIỚI THIỆU Một số phương pháp máy học để tiếp thu tri thức hay tạo ra tri thức Học vẹt Học cách đề xuất Học bằng cách thu thập các trường hợp Học bằng cách xây dựng cây định danh Học không giám giám sát và bài tóm gom nhóm dữ liệu Học giám sát và bài toán phân lớp dữ liệu 2 1 2 19 2014 1. GIỚI THIỆU tt Học vẹt Hệ tiếp nhận các khẳng địnhcủa các quyết định đúng. Khi hệ tạo ra một quyết định không đúng hệ sẽ đưa ra các luật hay quan hệ đúng mà nê đã sử dụng. Hình thức học vẹt nhằm cho phép chuyên gia cung cấp tri thức theo kiểu tương tác. Học bằng cách chỉ dẫn Thay vì đưa ra một thể cần áp dụng vào tình huống cho trước hệ thống sẽ được cung cấp bằng các chỉ dẫn tổng quát. Ví dụ gas hầu như bị thoát ra từ van thay vì thoát a từ ống dân . Hệ thống phải tự mình đề ra cách biến đổi từ trừu tượng đến các luật khả dụng. 3 1. GIỚI THIỆU tt Học bằng qui nạp Hệ thống được cung cấp một ví dụ _ và kết uận được rút ra ví dụ. Hệ liên tục lọc các luật và quan hệ nhằm xử lý từng ví dụ mới. Học bằng tương tự Hệ thống được cung cấp đáp ứng đúng cho các tác vụ tương tự nhưng Không giống nhau. Hệ thống cần làm thích ứng đáp ứng trước đo nhằm tạô ra một luật mới có khả năng áp dụng cho tình huống mới. 4 2 2 19 2014 1. GIỚI THIỆU tt Học dựa trên giải thích Hệ thống phân tích tập các lời giải ví dụ và kết quả nhằm ấn định khả năng đúng hoặc sai và tạo ra các giải thích dùng để hướng dẫn cách giai bài toán trong tương lai. Học dựa trên tình huống Bấy kỳ tính huống nào được hệ thống lập luận đều được lưu trữ cùng Với kết quả cho dù đúng hay saĩ. Khi gằp tình hướng mới hệ thống sẽ làm thích nghi hành Vi đã lưu trữ với tình huống mới. Khám phá hay học không giám sát Thay v có mục tiêu tường minh hệ khám phá liên tục tìm kiếm các mẫu và quan hệ trong dữ liệu nhập. Các ví dụ về học không giám sát bao gồm gom cụm dữìiệu hỌc để nhận dạng các đặc tính cơ bản như cạnh từ các điểm ảnh. 5 2. Một số ví

• Kỹ thuật lập trình
• Bài giảng Nhập môn trí tuệ nhân tạo
• Nhập môn trí tuệ nhân tạo
• Trí tuệ nhân tạo
• Máy học
• Học bằng cách xây dựng cây định danh
• Vai trò trí tuệ nhân tạo
• Tính chất của một thuật toán
• Kỹ thuật tìm kiếm
• Khoa học máy tính
• Khái niệm về Trí tuệ nhân tạo
• Lập trình hệ thống
• kinh tế chính trị học
• học thuyết kinh tế
• sách kinh tế học
• tài liệu học đại học
• giáo trình trí tuệ nhân tạo
• tài liệu trí tuệ nhân tạo
• bài giảng trí tuệ nhân tạo
• tổng quan về trí tuệ nhân tạo
• Nhập môn học máy
• Cây quyết định
• Logic hình thức
• Phương pháp tìm kiếm mù
• Thuật giải
• Bài toán taci
• Bài toán Tháp Hà Nội
• Tri tuệ nhân tạo
• nghiên cứu Tri tuệ nhân tạo
• hệ thống Tri tuệ nhân tạo
• thiết kế Tri tuệ nhân tạo
• tìm hiểu Tri tuệ nhân tạo
• Các bài toán thỏa rằng buộc
• Phương pháp tìm kiếm thỏa rằng buộc
• Phân loại tri thức
• Phương pháp biểu diễn tri thức
• Phân lớp Bayes
• Phân lớp Naive Bayesian
• Độ chính xác trong phân lớp
• Tính xác suất a a posteriori
• Mạng Bayes
• Phân bố xác suất
• Luật phân bố xác suất
• Suy diễn sử dụng logic
• Không gian trạng thái
• Các phương pháp tìm kiếm mù
• Phương pháp tìm kiếm có sử dụng thông tin
• Thuật toán Gen
• Các chiến lược tìm kiếm có đối thủ
• Phương pháp sử dụng chiến lược Minimax
• Tiêu chuẩn đánh giá thuật toán tìm kiếm
• Quy tắc suy diễn
• Thuật toán học cây quyết định
• Cây tìm kiếm
• Chiến lược tìm kiếm tối ưu
• Logic mệnh đề
• Logic vị từ
• Biểu diễn tri thức
• Lập luận tiến
• Lập trình Prolog
• Bài giảng công nghệ thông tin
• Tập bài giảng Nhập môn trí tuệ nhân tạo
• ngành AI
• Artificial Intelligent
• Tìm kiếm theo Heuristic
• Các kỹ thuật tìm kiếm
• Biểu diển tri thức
• Hệ thống thông tin
• Bài giảng Nhập môn công nghệ thông tin
• Nhập môn công nghệ thông tin và truyền thông
• An toàn thông tin
• Nhập môn công nghệ thông tin
• Công nghệ thông tin
• Công nghệ truyền thông
• Khoa học dữ liệu