課程大綱

內容

課程概述

在大數據時代的海量資訊下,介紹人工智慧基礎演算法和機器學習演算法的相關理論與應用，闡述各種演算法的使用場景及複雜度，讓學生能透過實例，快速、有效率地熟悉並靈活運用這些演算法至各領域。

New or expanded coverage of constraint satisfaction, local search planning methods, multi-agent systems,game theory, statistical natural language processing and uncertain reasoning over time.

More detailed descriptions of algorithms for probabilistic inference, fast propositional inference,probabilistic learning approaches including EM, and other topics.

授課內容

演算法基礎

數據搜尋與資源分配演算法

路徑分析演算法

相似度分析演算法

數據分類演算法

數據集群演算法

數據預測與估算演算法

數據決策分析演算法

數據關聯規則分析演算法

數據推薦演算法