Claude2chat2

Вот список из 100 глав с кратким описанием различных алгоритмов и моделей в области искусственного интеллекта:

1. Линейная регрессия

2. Логистическая регрессия  

3. Наивный байесовский классификатор

4. Метод опорных векторов (SVM)

5. Деревья решений и случайный лес

6. Кластеризация данных (K-means, DBSCAN, иерархическая кластеризация)

7. Градиентный бустинг

8. Бэггинг и ансамблевые методы

9. Глубокое обучение и многослойные нейронные сети

10. Сверточные нейронные сети (CNN)

11. Рекуррентные нейронные сети (RNN, LSTM, GRU)

12. Сети на основе внимания (Transformer, BERT)

13. Автокодировщики и вариационные автокодировщики

14. Генеративно-состязательные сети (GAN) 

15. Распределенные представления и эмбеддинги

16. Обучение с подкреплением и Q-обучение

17. Политики и алгоритмы в обучении с подкреплением

18. Применение обучения с подкреплением в играх и симуляциях  

19. Робототехника и управление с помощью обучения с подкреплением

20. Нейронные сети памяти и внешняя память

21. Машинное зрение и компьютерное зрение 

22. Обработка естественного языка (NLP)

23. Распознавание и синтез речи 

24. Представление знаний и логический вывод

25. Планирование и принятие решений

26. Машинное творчество и креативность 

27. Когнитивное моделирование разума 

28. Мультиагентные системы искусственного интеллекта

29. Робототехника и управление роботами

30. Обработка сигналов и временных рядов

31. Интеллектуальный анализ данных 

32. Информационный поиск и извлечение информации

33. Экспертные системы в узких предметных областях

34. Распознавание образов и компьютерное зрение

35. Понимание естественного языка (NLP) 

36. Интеллектуальные агенты и мультиагентные системы

37. Машинное обучение и статистические методы ИИ

38. Глубокое обучение в нейронных сетях

39. Обработка речи и распознавание речи

40. Эволюционные вычисления и генетические алгоритмы

41. Представление знаний в ИИ

42. Логический вывод и экспертные системы 

43. Планирование и принятие решений в ИИ

44. Обучение с подкреплением и теория игр

45. Когнитивное моделирование разума и психики

46. Философия сознания и интеллекта в ИИ

47. Нечеткая логика и нейро-нечеткие системы  

48. Генетические и эволюционные алгоритмы

49. Мультиагентные системы и роевой интеллект

50. Интеллектуальный анализ данных и Data Mining

51. Машинное обучение и статистические методы

52. Искусственные нейронные сети 

53. Глубокое обучение в нейронных сетях 

54. Компьютерное зрение и обработка изображений

55. Распознавание и синтез речи

56. Обработка естественного языка (NLP)

57. Интеллектуальные агенты и мультиагентные системы  

58. Планирование и прогнозирование в ИИ

59. Представление знаний в ИИ

60. Поиск решений и оптимизация  

61. Логика и логический вывод в ИИ 

62. Обучение с подкреплением и теория игр

63. Нейро-нечеткие системы 

64. Генетические и эволюционные алгоритмы

65. Когнитивная архитектура интеллекта

66. Рассуждения на основе прецедентов и аналогий в ИИ

67. Робототехника и интеллектуальное управление

68. Зрение роботов и компьютерное зрение

69. Принятие решений в условиях неопределенности

70. Инженерия знаний и онтологии 

71. Data Mining и интеллектуальный анализ данных

72. Машинное обучение и статистические методы ИИ 

73. Глубокое обучение в нейронных сетях

74. Компьютерное зрение и распознавание образов  

75. Обработка естественного языка (NLP)

76. Речевые технологии и распознавание речи 

77. Планирование и прогнозирование в ИИ

78. Представление знаний в интеллектуальных системах  

79. Логический вывод и экспертные системы

80. Обучение с подкреплением и теория игр

81. Нейрокогнитивное моделирование разума

82. Рассуждения на основе прецедентов и аналогий

83. Робототехника и компьютерное зрение в робототехнике

84. Многоагентные системы ИИ и роевой интеллект

85. Инженерия знаний и онтологии

86. Генетические и эволюционные алгоритмы в ИИ  

87. Философия сознания в искусственном интеллекте

88. Нейро-нечеткие системы и гибридные интеллектуальные системы

89. Когнитивная архитектура интеллекта 

90. Поиск решений и оптимизация в ИИ

91. Интеллектуальный анализ данных

92. Машинное обучение на Big Data

93. Глубокое обучение в нейронных сетях

94. Компьютерное зрение и распознавание образов

95. Обработка естественного языка (NLP)  

96. Распознавание и синтез речи

97. Представление знаний в ИИ

98. Логический вывод в экспертных системах ИИ

99. Планирование и прогнозирование в ИИ 

100. Обучение с подкреплением и теория игригр