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コース概要

人工知能の歴史

  • インテリジェントエージェント

問題解決

  • 探索による問題解決
  • 古典的探索を超えるアプローチ
  • 敵対的探索
  • 制約充足問題

知識と推論

  • 論理的エージェント
  • 一階述語論理
  • 一階述語論理における推論
  • 古典的計画
  • 現実世界での計画と行動
  • 知識表現

不確実な知識と推論

  • 不確実性の定量化
  • 確率推論
  • 時間経過に伴う確率推論
  • 単純な意思決定
  • 複雑な意思決定

学習

  • 例からの学習
  • 学習における知識
  • 確率モデルの学習
  • 強化学習

コミュニケーション、知覚、行動

  • 自然言語処理
  • コミュニケーションのための自然言語
  • 知覚
  • ロボット工学

結論

  • 哲学的基盤
  • AI:現在と未来

要求

コンピューティング、生物学、数学、物理学に関する一般的な知識

 7 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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