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人工智能术语能力网络...
可解释性可解释性是指数据科学问题解决方法以人们可以理解的方式解释其结果和发现的能力。可解释性的具体要求因目标群体和背景而异。这些可能包括，例如，有义务披露所使用的算法和方法以及它们所基于的数据源和流程（“完整性”），提供清晰易懂的解释（“可解释性”），并继续改进可解释性（在数据保护法和其他准则允许的范围内）。总体而言，可解释性旨在确保数据科学问题解决方法公平、可信和可接受，并以符合社会利益的方式使用它们。
第四学期人工智能（AI）学分
第一单元 - 介绍 9 介绍 - 定义 - 人工智能的未来 - 智能代理的特征 - 典型的智能代理 - 典型人工智能问题的解决方法。第二单元 - 问题解决方法 9 问题解决方法 - 搜索策略 - 不知情 - 知情 - 启发式 - 局部搜索算法和优化问题 - 使用部分观察进行搜索 - 约束满足问题 - 约束传播 - 回溯搜索 - 游戏玩法 - 游戏中的最佳决策 - Alpha - Beta 剪枝 - 随机游戏。第三单元 - 知识表示 9 一阶谓词逻辑 – Prolog 编程 – 统一 – 前向链接 – 后向链接 – 解析 – 知识表示 - 本体工程-类别和对象 – 事件 - 心理事件和心理对象 - 类别推理系统 - 使用默认信息进行推理。第四单元 - 软件代理 9 智能代理架构 – 代理通信 – 谈判和讨价还价 – 代理之间的争论 – 多代理系统中的信任和声誉。第五单元 - 应用 9 人工智能应用 – 语言模型 – 信息检索- 信息提取 – 自然语言处理 - 机器翻译 – 语音识别 – 机器人 – 硬件 – 感知 – 规划 – 移动。
NREL 的概述演示
GitHub：• 自述文件：详细模型设置 • Wiki：数据和方法 • 问题：问题记录及其解决方法 • 讨论：问答、常见问题解答和众包解决方案论坛 • https://github.com/NREL/dgen
连续建模良好实践指南
8.1 案例研究 1：高温测温.................................................................................................39 8.1.1 物理问题...............................................................................................................39 8.1.2 数学公式...............................................................................................................40 8.1.3 解决方法...............................................................................................................43 8.1.4 模型验证.......................................................................................................43 8.1.5 模拟.......................................................................................................................44 8.1.6 进一步的结果.......................................................................................................48 8.1.7 下一步的发展.......................................................................................................51
连续建模良好实践指南 - NPL 出版物
8.1 案例研究 1：高温测温.................................................................................................39 8.1.1 物理问题...............................................................................................................39 8.1.2 数学公式...............................................................................................................40 8.1.3 解决方法...............................................................................................................43 8.1.4 模型验证.......................................................................................................43 8.1.5 模拟.......................................................................................................................44 8.1.6 进一步的结果.......................................................................................................48 8.1.7 下一步的发展.......................................................................................................51
________ NPO/日期向 N912 提交 NNPP 申请...
对 MIDN 的技术能力、问题解决方法（思维过程）和自信心进行初步评估。与候选人一起审查成绩单。应使用 Khan Academy CALC AB 和 PHYS 1 课程挑战进行此评估。________ NPO/日期
运输顾问 - 开普敦
o 定量研究和问题解决方法，包括运输数据挖掘和分析、制定运输计划、财务和经济分析、创建财务模型和其他分析。 o 定性研究和问题解决方法，包括文献综述、商业案例、可行性研究、商业计划和战略的制定。 • 为客户和合作伙伴起草报告和其他形式的文件。 • 准备演示文稿以记录关键发现、项目成果和/或项目方法。 • 如有需要，通过对与专业领域无关的项目进行研究、分析、撰写报告或其他协助，支持更广泛的实践作为资源。 • 协助项目协调、项目物流和管理。 • 参加客户会议并做出贡献。 • 协助、贡献并负责项目可交付成果或可交付成果的组成部分。 • 对可交付成果进行合理的分析和构建。