Привет. Как только вы зададите этот вопрос, я буду здесь и действительно рад помочь вам.
Как правило, университетский курс искусственного интеллекта и машинного обучения, в большинстве случаев, включает в себя такие темы, как тематическое исследование:
Блок № 1: алгоритмы интеллектуального анализа данных:
1. алгоритм кластеризации K-средних;
2. алгоритмы оценки сходства и правдоподобия (Евклидово расстояние, Пирсон
корреляция, вероятностная,...);
3. Байесовская Теория (Байесовский Алгоритм Классификатора + Байесовские Сети Прогнозирования);
4. Сингулярных чисел алгоритм разложения (классическая СВД и СВД++);
5. различные другие алгоритмы, такие как алгоритм вычисления скользящего среднего;
Блок № 2: алгоритмы машинного обучения ИИ:
1. Искусственные Нейронные Сети (ANNs):
1.1. Кормить-вперед и обратного распространения процедуры обучения ;
1.2. нейронные сети прямого распространения;
2. Генетические и эволюционные алгоритмы:
2.1. Алгоритм генетического эволюционного поиска ;
2.2. основы классических генетических алгоритмов:
2.2.1. Найти экстремумы функции;
2.2.2. Диофантовых уравнений решение;
2.2.3. Численное Приближение;
Блок № 3:
1. Различные AI и машинного обучения применяются специфические материалы, такие как
Алгоритмическая торговля, инструменты и компоненты электронной коммерции, социальные сети и т. д.
Вот несколько больших рекомендаций по искусственному интеллекту и машинному обучению, с которыми вы можете ознакомиться:
1. Искусственный интеллект современный Aporoach, написал глава Google исследования, Информационный центр Мэннинг извлечения и анализа больших объемов данных ;
2. Линейная алгебра, Тыртышников;
Вот список моих собственных публикаций по искусственному интеллекту и машинному обучению:
"Птицы пера слипаются" для получения рекомендаций пользователей к элементам в JavaScript[^]
Наивный Байесовский Антиспам-Фильтр С Использованием Узла.Запросы JS, JavaScript и Ajax[^]
C#.NET: реализация алгоритма интеллектуального анализа данных SVD++ AI для выработки рекомендаций на основе прогнозирования рейтингов[^]
C#.NET реализация алгоритма кластеризации K-средних для выработки рекомендаций[^]
Реализация Алгоритма Сегментации Изображений K-Means[^]
Реализация эволюционного алгоритма бинарного распределения ИИ для решения задачи численной аппроксимации[^]
Кроме того, выполните поиск на веб-сайте CodeProject и найдите статьи, опубликованные компанией Маша Начинает Hassankashi:
Mahsa Hassankashi - Профиль Специалиста[^]
Это все. удачи :)
Большое спасибо, Артур.
Это действительно полезно, я пройдусь по этим темам.
Пожалуйста. Если у вас есть какие - либо вопросы, просто не стесняйтесь задавать их в своих сообщениях по этой теме.
Отличный ответ, Спасибо за ваши усилия Артур В. Ратц.
Спасибо.
Очевидные места для начала таковы www.google.com[^] и другие сайты, посвященные интересующей вас теме. Вы также можете попробовать Раздел статей CodeProject[^].
5.