저는 AI 과정을 시작하려고합니다. 전에 연습하고 싶습니다. 나는 이론을 배우기 위해 책을 사용하고 있지만, 실습에 도움이되는 언어와 구체적인 예는 놀라 울 것입니다. 누구든지 좋은 사이트 나 책을 많이 추천 해 줄 수 있습니까?연습으로 인공 지능 학습 (Perceptrons, 신경망 및 베이지안 인공 지능)
감사합니다.
편집 : 내 수업은 퍼셉트론, 신경망 및 베이지안 AI를 처리합니다.
다음은 일련의 소스입니다. 각각의 소스 중 하나는 설명의 품질, 코드의 품질 및 알고리즘 데모의 '완전성'에 대해 매우 권장합니다.
Least-Squares Regression (파이썬)
k-means clustering (파이썬)
Multi-Layer Perceptron (파이썬)
Hopfield Network (파이썬)
Decision Tree (ID3 & C4.5) 또한
, 우수한 교과서 Hastie 의해 Elements of Statistical Learning, 등. 실제로 다운로드는 무료입니다. 저자는 모든 코드를 포함하고있는이 교본에 첨부 된 R 패키지를 가지고 있습니다. 이 책에는 작업 코드와 '실제'데이터를 참조하는 특정 예제를 포함하여 대부분의 ML 알고리즘의 주요 클래스에 대한 자세한 설명이 포함되어 있습니다.
제 조언은 다양한 유형의 학습자를 직접 구현하려고 시도하는 것입니다. 자신이 가지고있는 관심사 (스포츠, 게임, 건강 등)와 관련된 데이터 세트를 찾은 다음 일종의 분류 (스포츠 게임에서 승자를 예측하고, 분류하는 법을 배우는 학습자를 시도해보십시오. 백개 먼 위치, 환자 데이터를 기반으로 암 탐지 등)을 다른 방법으로 수행합니다. 의사 결정 트리는 비교적 간단한 과정이므로 장래의 코스 과정에 포함 된 부분부터 시작하여 신경망으로 넘어갑니다.
개인적으로이 M.Tim.Jones 인공 지능에 대한 책을 권하고 싶습니다.
인공 지능에 대한 많은 항목이 있으며 거의 모든 유형의 AI 토론 뒤에는 C 예제 코드가옵니다. 참으로 실용적인 AI에 관한 책!
Russel & Norvig은 넓은 분야에 대한 좋은 설문 조사를 갖고 있습니다.
인공 지능은 무엇을 의미합니까? – mbq
인공 지능 (AI) –
인공 지능이란 무엇입니까? 주제가 너무 커서 학계에서는 기계 학습이나 패턴 인식, 분류 또는 의사 결정 지원과 같은보다 정확한 용어를 선호합니다.우리는 실제로 걷는 말 안드로이드를 만들지 않습니다. – Karl