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Course Outline
확률(3.5h)
- 확률의 정의
- 이항 분포
- 일상적인 사용법 연습
Statistics (10.5시간)
- 설명 Statistics
- 추론 Statistics
- 회귀
- 로지스틱 회귀
- 수업 과정
Programming 소개(3.5시간)
- 절차적 Programming
- 기능성 Programming
- 맙소사 Programming
- 연습(선택한 게임에 대한 논리 작성(예: 삼목)
Machine Learning (10.5시간)
- 분류
- 클러스터링
- Neural Networks
- 연습(선택한 컴퓨터 게임을 위한 AI 작성)
규칙 엔진 및 전문가 시스템(7시간)
- 규칙 엔진 소개
- 동일한 게임에 대한 AI를 작성하고 솔루션을 하이브리드 접근 방식으로 결합
Requirements
- 없음. 이 과정에서는 확률과 통계와 같은 모든 개념이 설명됩니다. 확률과 통계에 이미 익숙하다면, 저희 과정 코드 aiint를 참조하세요.
청중
- 인공지능, Machine Learning, 프로그래밍을 배우고 싶은 초보자
35 Hours
회원 평가 (5)
지식 공유, 시연 및 실제 작업이 훌륭하게 혼합되어 속도가 좋았습니다. Filip은 매우 매력적이었고 코스를 통과하는 데 에너지를 제공했습니다. 1:1 수업이 많아 좋았고, 필립이 개별적으로 트레이닝을 받는 점도 좋았습니다.
Colin - Worldpay
Course - BPMN, DMN, and CMMN - OMG standards for process improvement
Machine Translated
The training definitely backfilled some of the gaps in my knowledge left by reading the OptaPlanner userguide. It gave me a good broad understanding of how to approach using OptaPlanner in our projects going forward.
Terry Strachan - Exel Computer Systems plc
Course - OptaPlanner in Practice
Shared examples of every function and/or operators are all well explained.
Brian Amlon - Thakral One, Inc.
Course - Introduction to Drools 7 for Developers
a lot of practices are very welcome, many try and learn cases are embedded
Nadia Ivaniuk - Credit Suisse (Poland) Sp.z o.o.
Course - Modelling Decision and Rules with OMG DMN
Exercises and solving problems in groups when the problems were more difficult.
