Struttura del corso

Nozioni di base

  • Se i computer possono pensare?
  • Approccio imperativo e dichiarativo alla risoluzione dei problemi
  • Scopo Bedan sull'intelligenza artificiale
  • La definizione di intelligenza artificiale. Test di Turing. Altri fattori determinanti
  • Lo sviluppo del concetto di sistemi intelligenti
  • Realizzazioni e direzioni di sviluppo più importanti

Neural Networks

  • Nozioni di base
  • Concetto di neuroni e reti neurali
  • Un modello semplificato del cervello
  • Opportunità neuronale
  • Il problema XOR e la natura della distribuzione dei valori
  • La natura polimorfica del sigmoidale
  • Altre funzioni attivate
  • Costruzione di reti neurali
  • Il concetto di neuroni si connette
  • Reti neurali come nodi
  • Costruire una rete
  • Neuroni
  • Strati
  • Bilancia
  • Dati di input e output
  • Intervallo da 0 a 1
  • Normalizzazione
  • Apprendimento Neural Networks
  • Propagazione all'indietro
  • Propagazione a gradini
  • Algoritmi di addestramento della rete
  • Campo di applicazione
  • Valutazione
  • Problemi relativi alla possibilità di ravvicinamento
  • Esempi
  • Problema XOR
  • Tombola?
  • Azioni
  • OCR e riconoscimento di modelli di immagine
  • Altre applicazioni
  • Implementazione di un processo di modellazione della rete neurale che prevede i prezzi delle azioni di

Problemi per oggi

  • Esplosione combinatoria e problemi di gioco
  • Di nuovo il test di Turing
  • Eccessiva fiducia nelle capacità dei computer
  7 ore
 

Numero di Partecipanti


Data Inizio

Data Fine


Le date sono soggette a disponibilità e si svolgono tra le 09:30 e le 16:30.
I corsi di formazione pubblici richiedono più di 5 partecipanti.

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