Кафедра УИТС

ФГБОУ ВПО МГТУ "Станкин"
← Машинное обучение и интеллектуальные системы
Слайды лекций

Лекция 1. Вводная. Агентная модель

Лекция 2. Систематический поиск. Эвристики.

Лекция 3. Состязательный поиск. Задачи удовлетворения ограничений. 

Лекция 4. Локальный поиск. Генетические алгоритмы. Поиск с неполной информацией и недетерминированных средах.

Лекция 5. Представление знаний. Логика высказываний. SAT.

Лекция 6. Логика первого порядка (FOL). Вывод в FOL. Резолюция. Логическое программирование.

Лекция 7. Классическое планирование. Альтернативные представления знаний. Семантические сети.

Лекция 8. Обработка естественных языков. N-gram модели, информационный поиск.

Лекция 9. Машинное обучение. Виды обучения. Классификация и регрессия. Базовые модели. *

Лекция 10. Вероятностные обучаемые модели. Байесов, MAP и Maximul-likelihood подходы. Генеративные и дискриминативные модели. Теория информации.

Лекция 11. Нелинейные модели. Метод опорных векторов. Нейронные сети.

Лекция 12. Ошибка обобщения. Введение в регуляризацию. Ансамбли. Кластеризация.

 

* - Переписана на 16.12.18. Старая версия