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RTU课程“人工智能基础”
代码 DSP332 课程名称 人工智能基础 课程状态 必修/限选课程；自由选择课程 指导老师 Alla Anohina-Naumeca 教职人员 Ēvalds Urtāns 课程数量：课时和学分 1部分，4.5个学分 教学语言 LV, EN, RU 注释 人工智能是计算机科学的一个子领域，涉及设计和开发具有与人类行为智能相关的特性（解决问题、表示知识、推断、学习等的能力）的计算机系统。如今，人工智能方法、技术和应用的发展非常迅速：自动驾驶汽车、聊天机器人、产品推荐系统、新闻机器人、虚拟助手、基于神经网络的医疗诊断、情感智能辅导系统，以及令人印象深刻的工业机器人。人工智能在现代和未来社会中的作用日益增强，这凸显了对受过学术教育的专业人员的需求，他们掌握了人工智能的基础知识，了解其前景，并具有解决人工智能任务的经验，以解决工程师、设计师、金融专业人士、教育工作者和医务人员等面临的各种问题。本学习课程的重点是构建问题的状态空间图并使用无信息和启发式信息搜索算法（搜索）搜索问题解决方案，使用不同的知识表示方案表示有关问题的知识（知识表示）以及发现和概括过去收集的数据模型，以将它们应用于分类、预测、查找数据相似性等任务中的新数据（机器学习）。实施具有完美信息的双人游戏，其中计算机与人对战，是搜索学习课程中要教授的概念的实际应用。与数据集的选择、分析和处理相关的实际工作确保了机器学习知识的加强。该学习课程采用翻转课堂方式：学生独立学习电子学习课程中提供的学习材料，利用课堂时间以两人一组或小组的形式解决实践任务。课堂上提供的实际任务既可以手动解决，也可以使用免费提供的专用计算机工具（例如 Orange、Segrada、Protégé-Frame 等）解决。课程在能力和技能方面的目标和目的
Microsoft Azure AI 基础知识
自然语言处理 • 使用语言服务进行文本分析的基础知识 • 使用语言服务进行问答的基础知识 • 对话语言理解的基础知识 • Azure AI 语音的基础知识 • 语言翻译的基础知识 文档智能和知识挖掘 • Azure AI 文档智能的基础知识 • 知识挖掘和 Azure AI 搜索的基础知识 生成式 AI • 生成式 AI 的基础知识 • Azure AI Studio 简介 • 负责任的生成式 AI
金融服务中的人工智能基础
金融服务中人工智能基础的专业证书是一项7级UCD认可的计划，旨在为金融服务专业人士配备知识和技能，以在当今的金融市场中导航和领导，在此，AI工具和技术正在改变景观。您将学习如何优化工作流程，保持监管变化，并推动组织内的真实，有影响力的创新。
商业领袖的人工智能基础知识
摘要 人工智能 (AI) 既吸引人又令人费解。因此，解释其优点和缺点对于充分教育读者是必要的。在有限的范围内，《商业领袖的人工智能基础知识》是四本系列丛书中的第一本，确实为读者提供了详细的解释和实用指导。其作者 I. Almeida 是 Now Next Later AI 的首席转型官，Now Next Later AI 是一家咨询、培训和出版公司，支持组织制定该领域的战略、转型和治理。本书围绕培养对人工智能、数据和数据管理、机器学习、深度学习、模型选择和评估以及生成式人工智能（专注于内容创建的人工智能子领域）的一般理解展开。它指导读者如何在现实世界中实际应用这些概念以获得最佳结果。不可否认，作为一本实用指南，它并非旨在完全提供人工智能采用的全球视角、其对各种领导风格和组织文化的具体影响以及其对能源网的影响。然而，尽管有这些局限性，这本书确实为实际理解和应用打开了大门。
塔夫脱 - 哈特利计划基本原则：
这一过程中的一个核心考虑因素是计划的非流动性容忍度。这一概念指的是计划投资于那些难以快速出售且不打折或罚款的资产的能力，例如房地产、私募股权、私人信贷和其他非公开交易的资产。这些投资通常提供比公开交易资产更高的回报率，但需要将其锁定更长的时间（即非流动性溢价）。一般而言，定期提款要求较高的计划比更健康的计划收获这种非流动性溢价的能力较小。
人工智能基础第 10 章
版权声明：本课程幻灯片中展示的大多数示例和图像均取自 [Russell & Norwig，《人工智能，一种现代方法》，第 3 版，Pearson]，包括上述书中的明确图表，因此其版权由作者保留。其他一些材料（文本、图表、示例）的作者（按字母顺序排列）：Pieter Abbeel、Bonnie J. Dorr、Anca Dragan、Dan Klein、Nikita Kitaev、Tom Lenaerts、Michela Milano、Dana Nau、Maria Simi，他们保留其版权。未经作者许可，这些幻灯片不得公开展示。1 / 64
优化理论的基本原理，适用于机器学习
近年来，计算机视觉，机器人技术，机器学习和数据科学一直是一些为技术取得重大进展做出贡献的关键领域。任何在上述领域看论文或书籍的人都将被一个奇怪的术语所付诸实践，其中涉及异国情调的术语，例如内核PCA，脊回归，套索回归，支持向量机（SVM），Lagrange乘数，KKT条件等。支持向量机可以追赶牛以某种超级套索抓住他们吗？不！，但是人们会很快发现，在术语后面，总是带有新的场（也许是为了使局外人远离俱乐部），这是许多“经典”线性代数和优化理论中的技术。是主要的挑战：为了了解和使用机器学习，计算机视觉等的工具，需要在线性代数和优化理论中具有企业背景。说实话，还应包括一些概率理论和统计数据，但我们已经有足够的能力与之抗衡。说实话，还应包括一些概率理论和统计数据，但我们已经有足够的能力与之抗衡。
植物生物化学和生物技术的基本原理
处理。二氧化碳了解生物分子和法规的合成途径。二氧化碳赋予植物组织培养的各种技术/基础知识和植物生物技术的概念。CO4理解具有不同类型的分子标记物和标记辅助选择的转基因作物的概念和应用。
