Авторские права на сайт принадлежат Данилу и Евгению Гилядовым
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