Học máy với ghi chú Python VTU

TRÍ TUỆ NHÂN TẠO VÀ MÁY HỌC

Học kỳ. VII

Mã khóa học. 18CS71

Dấu hiệu CIE. 40                      XEM Điểm. 60

Mô-đun 1

Mô-đun – 2

Mô-đun – 3

Mô-đun – 4

Mô-đun – 5

TRÍ TUỆ NHÂN TẠO VÀ MÁY HỌC18CS71

GIÁO TRÌNH

Mô-đun 1

Trí tuệ nhân tạo là gì?, Vấn đề, không gian vấn đề và tìm kiếm, Kỹ thuật tìm kiếm heuristic
Sách giáo khoa 1. Chương 1, 2 và 3 

Mô-đun-2

Các vấn đề về biểu diễn tri thức, Logic vị từ, Biểu diễn tri thức bằng luật. Khái niệm học tập. Nhiệm vụ học khái niệm, Học khái niệm dưới dạng tìm kiếm, thuật toán Find-S, Thuật toán loại bỏ ứng viên, Xu hướng quy nạp của thuật toán loại bỏ ứng viên.
Sách giáo khoa 1. Chương 4, 5 và 6 SGK2. Chương 2 (2. 1-2. 5, 2. 7)

Mô-đun-3

Học cây quyết định. Nhập môn, Biểu diễn cây quyết định, Bài toán thích hợp, Thuật toán ID3. Mạng lưới thần kinh nhân tạo. Giới thiệu, Biểu diễn NN, Bài toán phù hợp, Perceptron, Thuật toán lan truyền ngược.
Sách giáo khoa2. Chương 3 (3. 1-3. 4), Chương 4 (4. 1-4. 5) 

Mô-đun-4

Học Bayesian. Giới thiệu, định lý Bayes, định lý Bayes và học khái niệm, giả thuyết lỗi ML và LS, ML để dự đoán, nguyên tắc MDL, bộ phân loại tối ưu Bates, thuật toán Gibbs, bộ phân loại Navie Bayes, thuật toán BBN, EM
Texbook2. Chương 6

Mô-đun-5

Học phiên bản cơ sở. Giới thiệu, k-Láng giềng gần nhất, Hồi quy có trọng số cục bộ, Hàm cơ sở xuyên tâm, Suy luận dựa trên trường hợp. Học tăng cường. Giới thiệu, Nhiệm vụ học tập, Q-Learning.
Sách giáo khoa 1. Chương 8 (8. 1-8. 5), Chương 13 (13. 1 – 13. 3)