Plan Szkolenia
Prawdopodobieństwo (3.5h)
- Definicja prawdopodobieństwa
- Rozkład dwumianowy
- Ćwiczenia w codziennym użytkowaniu
Statistics (10.5h)
- Opisowe Statistics
- Wnioskowanie Statistics
- Regresja
- Regresja logistyczna
- Ćwiczenia
Wprowadzenie do Programming (3,5 godz.)
- Proceduralna Programming
- Funkcjonalne Programming
- OOP Programming
- Ćwiczenia (pisanie logiki dla wybranej gry, np. kółko i krzyżyk)
Machine Learning (10.5h)
- Klasyfikacja
- Klasteryzacja
- Neural Networks
- Ćwiczenia (pisanie sztucznej inteligencji dla wybranej gry komputerowej)
Silniki reguł i systemy eksperckie (7 godzin)
- Wprowadzenie do silników reguł
- Napisanie sztucznej inteligencji dla tej samej gry i połączenie rozwiązań w podejście hybrydowe
Wymagania
- Brak. Wszystkie koncepcje, takie jak prawdopodobieństwo i statystyka, zostaną wyjaśnione podczas tego kursu. Jeśli jesteś już zaznajomiony z prawdopodobieństwem i statystyką, zapoznaj się z naszym kodem kursu aiint.
Publiczność
- Początkujący zainteresowani nauką sztucznej inteligencji, Machine Learning i programowania
Opinie uczestników (5)
the Labs
Frank Mhlongo - Standard Bank of South Africa
Szkolenie - JBoss
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
Szkolenie - BPMN, DMN, and CMMN - OMG standards for process improvement
Dodatkowe informacje na temat problemów i niedoskonałości narzędzia.
Slawomir Gubala - Tech-Com sp. z o.o.
Szkolenie - OptaPlanner in Practice
a lot of practices are very welcome, many try and learn cases are embedded
Nadia Ivaniuk - Credit Suisse (Poland) Sp.z o.o.
Szkolenie - Modelling Decision and Rules with OMG DMN
Exercises and solving problems in groups when the problems were more difficult.