人工知能の探求：現代アプリケーションのための方法とシステム
詳細な議論
技術的
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この教育ガイドは、人工知能（AI）の方法とシステムに関する包括的な概要を提供し、基礎理論、実践的応用、およびAIで使用されるさまざまなモデルをカバーしています。情報技術および応用数学分野の学生を対象とした講義、実践的な演習、自己学習課題を含んでいます。
- 主要ポイント
- ユニークな洞察
- 実用的な応用
- 主要トピック
- 重要な洞察
- 学習成果
• 主要ポイント
- 1AIの方法とシステムに関する包括的なカバレッジ。
- 2実践的な演習と自己学習課題の含有。
- 3理解を深めるための図解資料の強化。
• ユニークな洞察
- 1さまざまな科学分野を統合するAIの学際的な性質。
- 2古代から現代の進展までのAIの歴史的発展。
• 実用的な応用
- このガイドは、学生にとって基礎的なリソースとして機能し、AIおよびITの将来のキャリアに必要な知識と実践的スキルを提供します。
• 主要トピック
- 1人工知能の紹介
- 2知識表現モデル
- 3ニューラルネットワークとファジィ論理システム
• 重要な洞察
- 1理論的および実践的な知識の統合。
- 2AI方法の歴史的文脈と進化。
- 3実践的な経験のためのハンズオンラボ演習。
• 学習成果
- 1基礎的なAIの概念と方法を理解する。
- 2実践的なシナリオでAI技術を適用する。
- 3AIの発展における歴史的および現在のトレンドを分析する。
| 例 | チュートリアル | コードサンプル | ビジュアル |
| 基礎 | 高度なコンテンツ | 実践的なヒント | ベストプラクティス |
目次
“ はじめに
この教育マニュアルは、人工知能の分野における基礎知識を提供し、州の教育基準に沿った内容です。主な方向性と主題の側面を概説する重要なモジュールを含み、教育コンテンツを提示するための論理的な順序を持っています。
“ 第I章：人工知能における主要な研究方向
人工知能（AI）は、人間、動物、機械における知的行動を調査する分野です。この用語は1956年に造られ、それ以来、さまざまな定義が登場しています。この章では、AIの歴史、その定義、知的行動をモデル化する際の課題について探ります。
“ 第II章：知識表現の方法とモデル
この章では、コンピュータシステム内での知識を表現するためのさまざまな方法とモデルについて掘り下げます。データと知識、知識表現モデルの分類、これらのモデルの実用的な応用について議論します。
“ 第III章：エキスパートシステム
エキスパートシステムは、人間の専門知識を模倣して複雑な問題を解決するために設計された知識ベースのシステムです。この章では、エキスパートシステムの種類、その分類、および開発に使用されるツールについて説明します。
“ 第IV章：ニューラルネットワーク
ニューラルネットワークは、人間の脳に触発された計算モデルです。この章では、ニューラルネットワークの基本要素、その分類、エラー逆伝播アルゴリズムを含むトレーニング方法について議論します。
“ 第V章：ファジィ論理システム
ファジィ論理システムは、固定的かつ正確なものではなく、近似的な推論を扱います。この章では、ファジィ集合、ファジィ含意、およびデファジフィケーションの方法について検討します。
“ 第VI章：進化的モデリング
進化的モデリングは、自然選択のプロセスを模倣するアルゴリズムを含みます。この章では、遺伝的アルゴリズムと最適化問題を解決するための応用について議論します。
“ 結論
このマニュアルは、各章で議論された重要なポイントを要約し、現代技術におけるAIの重要性とその将来の可能性を強調して締めくくります。
元のリンク: https://kpdi.edu.ua/biblioteka/2024/%D0%9C%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4%D0%B8%20%D1%82%D0%B0%20%D1%81%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BC%D0%B8%20%D1%88%D1%82%D1%83%D1%87%D0%BD%D0%BE%D0%B3%D0%BE%20%D1%96%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BB%D0%B5%D0%BA%D1%82%D1%83%20%D0%91%D1%83%D0%BB%D0%B3%D0%B0%D0%BA%D0%BE%D0%B2%D0%B0%20%D0%9E.%D0%A1.pdf
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