Вы используете мобильную версию

перейти на Полную версию сайта

Доступно

[Udemy] Системы, основанные на знаниях (Роман Душкин)

Складчина [Udemy] Системы, основанные на знаниях (Роман Душкин). Совместные покупки курсов, тренингов, обучения. Присоединяйтесь! Важен каждый вкладчик.

Тема найдена по тегам:
Цена:
1250 руб
Взнос:
170 руб
Организатор:
Dr.Vatson

Список участников складчины:

1. Dr.Vatson 2. Романо
Оцените эту складчину: /5,
  1. Dr.Vatson
    Dr.Vatson Организатор складчин

    [Udemy] Системы, основанные на знаниях (Роман Душкин)

    [​IMG]
    Чему вы научитесь
    • Понимание сущности систем, основанных на знаниях
    • Знание разнообразие систем, основанных на знаниях
    • Понимание задач, для которых можно использовать системы, основанные на знаниях
    • Умение спроектировать общую архитектуру системы, основанной на знаниях
    Описание
    Системы, основанные на знаниях — это компьютерные программы, спроектированные таким образом, чтобы воспроизводить работу экспертов в заданных областях знания.

    Термин «системы, основанные на знаниях» появился в 1976 году одновременно с первыми системами, аккумулирующими опыт и знания экспертов и до сих пор они используются для выполнения специальных, трудно формализуемых задач, решение которых возможно при учёте опыта квалифицированных специалистов, являющихся экспертами.

    Цель курса «Системы, основанные на знаниях» — изучение теоретических основ искусственного интеллекта и проектирования систем, основанных на знаниях, областей использования интеллектуальных систем, их возможностей и ограничений.

    На курсе мы рассмотрим основные подходы, связанные с формализацией и представлением знаний, их извлечением, и использования в моделях вывода для создания прикладных интеллектуальных систем.
    • Что такое искусственный интеллект?
    • Направления ИИ
    • Основание логического подхода к ИИ
    • Виды логик
    • Важные логические операции
    • Логический вывод
    • Общая архитектура экспертных систем
    • Что такое База Знаний
    • Хорновские выражения
    • Что такое продукция
    • Инженерия знаний
    • Приобретение знаний
    • Поле знаний
    • Рабочая память
    • Универсальная машина вывода
    • Интерфейс конечного пользователя ЭС
    • Система поддержки принятия решений для МСЧ на нечёткой логике
    • Правило резолюций
    • Автоматическое доказательство теорем
    • Системы поддержки принятия решений
    • Динамические интеллектуальные системы
    • Язык программирования ПРОЛОГ
    • Коннекционизм и символьный подход
    • Семантические сети
    • Методы вывода на семантических сетях
    • Фреймы как метод представления знаний
    • Сценарии и процедурные знания
    • Максимально универсальный метод представления знаний
    • Обзор СОЗ
    • Вопрос-ответные системы
    • Задачи ЭС
    • Онтологии
    • Онтология высшего уровня
    • Методология RDF
    • Семантическая паутина
    Для прохождения курса не требуются какие-либо навыки программирования. Желательно, но необязательно общее понимание сущности искусственного интеллекта.

    1 Системы, основанные на знаниях
    01 Обзор систем, основанных на знаниях.mp4 [111m 129k 813]

    2 Зоопарк систем, основанных на знаниях
    02 Системы поддержки принятия решений.mp4 [130m 758k 797]
    03 Динамические интеллектуальные системы.mp4 [93m 217k 112]
    04 Автоматическое доказательство теорем.mp4 [80m 742k 243]
    05 Вопрос-ответные системы.mp4 [137m 663k 352]

    3 Экспертные системы
    06 Общая архитектура экспертных систем.mp4 [49m 562k 779]
    07 Что такое база знаний.mp4 [85m 415k 558]
    08 Что такое продукция.mp4 [73m 643k 67]
    09 Что такое рабочая память.mp4 [58m 158k 99]
    10 Универсальная машина вывода.mp4 [80m 899k 215]
    11 Интерфейс конечного пользователя экспертной системы.mp4 [88m 896k 930]
    12 Задачи экспертных систем.mp4 [134m 891k 422]

    4 Пример системы, основанной на знаниях
    13 Система поддержки принятия решений для МСЧ на нечёткой логике.mp4 [176m 284k 861]

    5 Системы, основанные на знаниях, и искусственный интеллект
    14 Что такое искусственный интеллект.mp4 [38m 489k 689]
    15 Направления искусственного интеллекта.mp4 [60m 15k 73]
    16 Основание логического подхода к искусственному интеллекту.mp4 [40m 849k 88]
    17 Коннекционизм и символьный подход.mp4 [108m 936k 138]

    6 Инженерия знаний
    18 Инженерия знаний.mp4 [73m 389k 272]
    19 Приобретение знаний.mp4 [78m 72k 22]
    20 Поле знаний.mp4 [96m 88k 598]

    7 Формализмы представления знаний
    21 Семантические сети.mp4 [94m 108k 855]
    22 Фреймы как метод представления знаний.mp4 [164m 187k 881]
    23 Сценарии и процедурные знания.mp4 [70m 79k 762]
    24 Максимально универсальный метод представления знаний.mp4 [68m 776k 970]
    25 Онтологии.mp4 [114m 37k 200]
    26 Онтология высшего уровня.mp4 [100m 586k 628]

    8 Логика и логический вывод
    27 Виды логик.mp4 [59m 339k 896]
    28.1 Важные логические операции.mp4 [86m 930k 879]
    28.2 Хорновские выражения.mp4 [89m 30k 216]
    29 Логический вывод.mp4 [84m 976k 110]
    30 Правило резолюций.mp4 [92m 587k 542]
    31 Язык программирования ПРОЛОГ.mp4 [113m 345k 328]
    32 Методы вывода на семантических сетях.mp4 [175m 623k 981]

    9 Семантическая паутина
    33 Методология RDF.mp4 [99m 376k 448]
    34 Семантическая паутина.mp4 [79m 436k 2]

    Объем: 3,06Гб.

     
    Последнее редактирование модератором: 8 мар 2024
    Dr.Vatson, 25 июл 2022
  2. Похожие складчины
    Загрузка...
  3. SandraW
    SandraW Организатор складчин
    Освой Профессию‌ ‌Data‌ ‌Scientist‌ [SkillBox] _Beach
    Дата-сайентист — одна из самых востребованных профессий в мире.

    Вас ждут 8 курсов, онлайн-лекции и практические задания, а также 2 дипломных проекта.
    После обучения вы сможете претендовать на позицию Junior Data Scientist.

    Чему вы научитесь:
    + Программировать на Python
    + Визуализировать данные
    + Разрабатывать интерактивную инфографику
    + Работать с библиотеками и базами данных (Pandas, NumPy и Matplotlib, PostgreSQL, SQLite3, MongoDB)
    + Программировать на R
    + Применять нейронные сети для решения реальных задач
    + Освоите фреймворки для обучения нейронных сетей Tensorflow и Keras
    + Построите рекомендательную систему и добавите её в своё портфолио

    ПОРА ПРОФЕССИЮ МЕЧТЫ ПРЕВРАЩАТЬ В РЕАЛЬНОСТЬ! _Neo Скрытый текст. Доступен только зарегистрированным пользователям.Нажмите, чтобы раскрыть...

    P.S. Дефицит дата-сайентистов наблюдается не только в России, но и во всем мире. ВЭФ считает эту профессию одной из самых востребованных в ближайшие пять лет. В России, по данным HeadHunter, только с 2020 по 2021 год число вакансий на должность дата-сайентиста выросло на треть. При этом уровень предлагаемых зарплат в сфере остается высоким — в среднем 150 тысяч рублей в месяц.
     
    SandraW, 27 июл 2022
  4. Dr.Vatson
    Dr.Vatson Организатор складчин
    Уведомляем вас о начале сбора взносов.
    Цена продукта: 1250 руб. Взнос с каждого участника: 170 руб.
    Кол-во участников в основном списке: 2 чел.

    Начало сбора взносов 18 Октябрь 2022 года
     
    Dr.Vatson, 16 окт 2022
Наверх