ITF studiju kursi 2023/2024
Ievads mākslīgajā intelektā
09:00 - 10:30
piektdiena
16.02. - 12.04., izņemot 29.03.
100
Bakalaura
2
A104
Doc. Ēvalds Urtāns
APRAKSTS
Studiju kursa mērķis ir sniegt studentiem zināšanas un prasmes par mākslīgā intelekta un mašīnmācīšanās teorētiskajiem un praktiskajiem aspektiem, lai efektīvi tos spētu pielietot problēmsituācijās, izmantojot Python vidi un bibliotēkas.
SATURS
1.Ievads mākslīgajā intelektā
2.Ievads Python un makslīgā intelekta satvaros
3.Meklēšanas algoritmi (Timsort, Bubble Sort, DFS, BFS, Dykstra, A*)
4.Zināšanu datubāzes (Loģika, Ontoloģijas, grafi, jēdzienvektoru datubāzes)
5.Lēmumu pieņemšana (Fuzzy Logic, ID3, Random Forrest)
6.Datu dimensiju risinājumi (PCA, t-SNE, UMAP)
7.Klasterizācijas algoritmi (k-MEANS, SpectralClustering, DBSCAN)
8.Klasifikācija un Regresija (SVM, GMM)
9.Optimizācijas algoritmi (GA, MC, PSO, BayesianProcess)
10.Māksligajos neironu tīklos balstīti regresijas un klasifikācijas risinājumi (SGD, PyTorch, Tensorflow)
11.Datorredzes risinājumi (OpenCV, ConvNet, ResNet, DenseNet, Yolo)
12Nepārraudzītā mašīnmācīšanās (AE, VAE, DML)
13.Laika rindu modeļi (RNN, LSTM, Transformer T5)
14.Lielie valodas modeļi (Vaicājumu inženierija, ChatGPT, LLM, LLaMA)
15.Ģeneratīvie modeļi (GAN, Diffusion)
16.Stimulētā mašīnmācīšanās (DQN, PPO)
Adrese
Inženieru 101, LV-3601, Ventspils
Telefons
636 296 57
Epasts
venta@venta.lv