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Exploring Artificial Intelligence E-Learning Kurs

Exploring Artificial Intelligence E-Learning Kurs

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Exploring Artificial Intelligence E-Learning Ausbildung

Bestellen Sie diesen großartigen E-Learning-Schulungs kurs zur Erforschung der künstlichen Intelligenz, 1 Jahr rund um die Uhr Zugriff auf umfangreiche interaktive Videos, Sprache, praktische Aufgaben, Fortschrittsüberwachung durchas Wichanden, dests pro Nach dem Kurs erhalten Sie eine Teilnahmebescheinigung.

Kursinhalt

Introduction to Artificial Intelligence

Course: 51 Minutes

Course Introduction
What Is Artificial Intelligence?
Fields and Applications
AI Techniques
Defining Agents
Types of Agents

Search Problems

Course: 44 Minutes

Course Introduction
Search Problems Defined
Search Problem Examples
Representing Search Problems for Search Algorithms Brute Force Searching
Breadth-first Search
Depth-first Search
Iterative Deepening Search Informed Searching
Greedy Best-first Search
Heuristics
Making Good Heuristics
A* Search Local Searching
Hill-climbing Search
Simulated Annealing Practice: Identifying Search Problems
Exercise: Describe Search Problems  

Constraint Satisfaction Problems

Course: 28 Minutes

Introducing CSPs
Course Introduction
What Are Constraint Satisfaction Problems (CSPs)?
Constraint Satisfaction Problem Examples Solving CSPs
Backtracking Search
Variable Ordering
Arc Consistency
Constraint Propagation
Using Inference with Search
Using a Local Search for CSPs
Solving a Sudoku Puzzle Practice: Constraint Satisfaction Problems
Exercise: Solve a Constraint Satisfaction Problem  

Adversarial Problems

Course: 44 Minutes

Adversarial Games
Course Introduction
Adversarial Problems
Adversarial Problem Representation
Minimax Algorithm
Alpha-beta Pruning Imperfect Decisions
Evaluation Functions
Cutoff Search
Lookup Tables
The Game of Chess Stochastic Games
Expectiminimax Value
Stochastic Evaluation Functions
Monte Carlo Tree Search Practice: Using the Minimax Algorithm
Exercise: Use Minimax and Pruning to Play a Game  

Uncertainty

Course: 47 Minutes

Understanding Uncertainty
Course Introduction
What Is Uncertainty?
Uncertainty Representation Understanding Utility Theory
Utility Theory
Utility and Preferences
Utility and Risks
Value of Information Examining the Markov Decision Process
Markov Chains
Markov Decision Process
MDP Value Iteration
Partially Observable Markov Decision Process (POMDP)
POMDP Value Iteration
Applying POMDPs Practice: Markov Decision Process
Exercise: Describe the Markov Decision Process  

Machine Learning

Course: 48 Minutes

Learning for Computers
Course Introduction
How Computers Can Learn
Learning From Examples Decision Trees
Using Decision Trees1
Decision Tree Learning: Information Gain
Decision Tree Learning: Choosing Attributes
Overfitting Neural Networks
Artificial Neural Networks
Neural Network Structure
Types of Neural Networks
Perceptron Learning
Deep Neural Networks
Convolutional Neural Networks
Recurrent Neural Networks Practice: Perceptron Training
Exercise: Make a Perceptron Learn From Examples

Reinforcement Learning

Course: 35 Minutes

Introducing Reinforcement Learning
Course Introduction
What Is Reinforcement Learning?
Additive and Discounted Rewards
Passive Learning
Direct Utility Estimation
Temporal Difference Learning
Active Learning
Exploration and Exploitation Policies Q-learning Algorithm
Defining Q-learning
Implementing Q-learning
Off-policy and On-policy Learning
Function Approximation
Deep Q-learning Practice: Q-learning
Exercise: Describe Q-learning  

Introducing Natural Language Processing

Course: 44 Minutes

Defining NLP
Course Introduction
Introducing Natural Language Processing (NLP)
Base NLP Operations
Porter Stemming Algorithm
Named Entity Recognition Basic Models
Building Natural Language Processing (NLP) Models
Text Classification
Naïve Bayes Classification
Information Retrieval (IR) Communication
Answering Questions
Parsing
Machine Translation
Speech Recognition Practice: NLP Operations
Exercise: Describe NLP Operations

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