Đề cương khóa học
Xác suất (3.5h)
- Định nghĩa về xác suất
- Phân phối nhị thức
- Bài tập ứng dụng thực tế
Statistics (10.5h)
- Statistics Mô tả
- Statistics Suy luận
- Hồi quy
- Hồi quy Logistic
- Bài tập
Giới thiệu về Programming (3.5h)
- Programming Thủ tục
- Programming Chức năng
- Programming Lập trình hướng đối tượng (OOP)
- Bài tập (viết logic cho một trò chơi tùy chọn, ví dụ: trò chơi ô ăn quân)
Machine Learning (10.5h)
- Phân loại
- Phân cụm
- Neural Networks
- Bài tập (viết AI cho một trò chơi máy tính tùy chọn)
Công cụ quy tắc và Hệ chuyên gia (7 giờ)
- Giới thiệu về Công cụ quy tắc
- Viết AI cho cùng một trò chơi và kết hợp các giải pháp thành phương pháp tiếp cận kết hợp
Requirements
- Không cần thiết. Tất cả các khái niệm như xác suất và thống kê sẽ được giải thích trong khóa học này. Nếu bạn đã quen thuộc với xác suất và thống kê, vui lòng tham khảo mã khóa học của chúng tôi aiint.
Đối tượng
- Người mới bắt đầu quan tâm đến việc học Trí tuệ Nhân tạo, Machine Learning, và lập trình
Testimonials (5)
The pace was good, with a nice mixture of knowledge sharing, demonstrations and practical work. Filip was very engaging and provided the energy to get through the course. It was good that there was a lot of 1:1 tuition, with Filip going through individual training exercises.
Colin - Worldpay
Course - BPMN, DMN, and CMMN - OMG standards for process improvement
The training definitely backfilled some of the gaps in my knowledge left by reading the OptaPlanner userguide. It gave me a good broad understanding of how to approach using OptaPlanner in our projects going forward.
Terry Strachan - Exel Computer Systems plc
Course - OptaPlanner in Practice
Shared examples of every function and/or operators are all well explained.
Brian Amlon - Thakral One, Inc.
Course - Introduction to Drools 7 for Developers
a lot of practices are very welcome, many try and learn cases are embedded
Nadia Ivaniuk - Credit Suisse (Poland) Sp.z o.o.
Course - Modelling Decision and Rules with OMG DMN
Exercises and solving problems in groups when the problems were more difficult.