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Course Outline
기본 사항
- 컴퓨터가 생각할 수 있는지 여부?
- 문제 해결을 위한 명령적이고 선언적인 접근 방식
- 인공지능에 대한 목적 베단
- 인공지능의 정의. 튜링 테스트. 기타 결정 요인
- 지능형 시스템 개념의 개발
- 가장 중요한 성과와 발전방향
Neural Networks
- 기본 사항
- 뉴런과 신경망의 개념
- 단순화된 뇌 모델
- 기회 뉴런
- XOR 문제와 값 분포의 성격
- S자형의 다형성 특성
- 기타 기능 활성화
- 신경망 구축
- 뉴런 연결의 개념
- 노드로서의 신경망
- 네트워크 구축
- 뉴런
- 레이어
- 저울
- 입력 및 출력 데이터
- 범위 0~1
- 표준화
- 학습중 Neural Networks
- 역방향 전파
- 단계 전파
- 네트워크 훈련 알고리즘
- 적용 범위
- 견적
- 에 의한 근사 가능성에 대한 문제
- 예
- XOR 문제
- 숫자 카드 맞추기 놀이?
- 주식
- OCR 및 이미지 패턴 인식
- 기타 애플리케이션
- 상장기업의 주가를 예측하는 신경망 모델링 작업 구현
오늘의 문제
- 조합 폭발 및 게임 문제
- 다시 튜링 테스트
- 컴퓨터의 능력에 대한 과도한 자신감
7 Hours
회원 평가 (3)
It felt like we were going through directly relevant information at a good pace (i.e. no filler material)
Maggie Webb - Department of Jobs, Regions, and Precincts
Course - Introduction to the use of neural networks
the interactive part, tailored to our specific needs
Thomas Stocker
Course - Introduction to the use of neural networks
Ann created a great environment to ask questions and learn. We had a lot of fun and also learned a lot at the same time.