Podstawy sztucznej inteligencji

Przydatne linki

  • Parę użytecznych rzeczy na temat eksploracji danych - informacje przydatne do pisania pracy nt. "Metody balansowania biasu i wariancji".
  • dr hab. Aadrian Horzyk - Sztuczna Inteligencja - kurs przeznaczony dla studentów, którzy chcieliby zdobyć gruntowną wiedzę z zakresu sztucznej inteligencji (AI - artificial intelligence) oraz inteligencji obliczeniowej (CI - computational intelligence). W trakcie kursu poruszanych będzie wiele ciekawych zagadnień: począwszy od podstaw i interpretacji funkcjonowania biologicznych pierwowzorów, przez wytłumaczenie klasycznych metod i technik obliczeniowych z zakresu inteligencji obliczeniowej (tj. metoda k-NN, drzewa decyzyjne, SVM, sztuczne sieci neuronowe, algorytmy genetyczne, metody ewolucyjne, systemy rozmyte), aż po najnowsze odkrycia naukowe w zakresie sztucznej inteligencji dotyczące asocjacyjnych metod formowania wiedzy, systemów kognitywnych, inteligentnego wnioskowania i budowy interaktywnych systemów sztucznej inteligencji.
  • Algorytm Minimax - Gra w Kółko i Krzyżyk - implementacja algorytmu Minimax w C++.
  • Patryk Kobielak - ciekawa strona edukacyjna o sieciach neuronowych
  • Coursera - Machine Learning - kurs Stanford'a: Logistic Regression Artificial Neural Network, Algorithms Machine Learning
  • Publikacja - "Sieci neuronowe", Ryszard Tadeusiewicz, Warszawa, Akademicka Oficyna Wydaw. RM, 1993. (wyd. 2)
  • Podstawy sieci neuronowych - strona zawierająca kilka ciekawy symulatorów sieci neuronowych.