آموزش کتاب هوش مصنوعی راسل (حل تمرین)

توضیحات محصول

آموزش کتاب هوش مصنوعی راسل (حل تمرین)

آموزش کتاب هوش مصنوعی راسل حل تمرین استاد ابوالفضل گیلک موسسه بابان (دکتر گیلک دانشگاه صنعتی شریف)  به عنوان بهترین ، پرمخاطب ترین و محبوب ترین کلاس این درس در ایران با ساخت رتبه‌های 1 تا 10 و 100 درصدهای متعدد در 30 سال گذشته ویژه کنکور ارشد کامپیوتر و مهندسی فناوری اطلاعات برگزار می شود.

مزیت بزرگ، علت موفقیت و شهرت بسیار زیاد این کلاس ساختار درست و تدریس و تشریح صحیح بر اساس کتاب مرجع معرفی شده وزارت علوم و دانشگاه صنعتی شریف یعنی راسل و نورویگ است.

این کلاس بر اساس جدیدترین تغییرات کنکور با بررسی جزئیات کنکور تهیه و تنظیم شده است.

درس هوش مصنوعی جزئیات کنکوری زیادی دارد و هرسال دانشجویان موسسه بابان به 100 درصد سوالات این درس پاسخ می‌دن که علت فقط آگاهی از همان جزئیات است.

بهترین آموزش کتاب هوش مصنوعی راسل در ایران

شیوه تدریس و نتایج این کلاس فوق العاده است، در این کلاس به شما یاد می‌دهیم چگونه سوالات و تست‌های زمان‌بر را که در حالت عادی به زمان بالایی برای حل نیاز دارند، به شیوه خلاقانه و در کوتاهترین زمان حل کنید. تست‌هایی که نیاز به 10 دقیقه زمان برای حل دارند را در کمتر از 30 ثانیه پاسخ خواهید داد.

درس هوش مصنوعی یکی از مهمترین و امن‌ترین دروس کنکور ارشد مهندسی کامپیوتر و مهندسی فناوری اطلاعات است که بهترین منبع ، بهترین کتاب ، بهترین کلاس و بهترین فیلم آموزشی هوش مصنوعی از نگاه دانشجویان و مصاحبه رتبه های برتر کنکور ارشد کامپیوتر کتاب ، کلاس و فیلم آموزشی هوش مصنوعی استاد ابوالفضل گیلک موسسه بابان است.

برای شنیدن مصاحبه رتبه‌های برتر کنکور ارشد کامپیوتر و آی تی و دانشجویان عزیز خانواده صمیمی بابان در قسمت نظرات کتاب، کلاس و فیلم آموزشی هوش مصنوعی به صورت صوتی روی دکمه پلی کلیک کنید.

از سوی وزارت علوم، تحقیقات و فناوری منبع درس هوش مصنوعی کتاب راسل و نورویگ معرفی شده‌است.

این کلاس شامل بیانی جامع، شیوا، کامل و دقیق در بخش حل فوق تشریحی تمرین‌های کتاب هوش مصنوعی راسل ویراست سوم و چهارم خواهد بود.

در سال‌های اخیر طراحان کنکور توجه زیادی به مطالب مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی، عامل‌های هوشمند، حل مساله با جستجو، جستجوی آگاهانه و اکتشاف و مساله‌های ارضای محدودیت داشته‌اند، به طور میانگین ۳ تا ۴ تست از ۷ تست مطرح شده در درس هوش مصنوعی در سال‌های اخیر از مطالب مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی، عامل‌های هوشمند، حل مساله با جستجو، جستجوی آگاهانه و اکتشاف و مساله‌های ارضای محدودیت بوده است. بنابراین مطالب مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی، عامل‌های هوشمند، حل مساله با جستجو، جستجوی آگاهانه و اکتشاف و مساله‌های ارضای محدودیت از اهمیت بالایی برخودار است.

در سال‌های اخیر طراحان کنکور توجه زیادی به مباحث مفاهیم اولیه، عامل‌های هوشمند، حل مساله با جستجو، جستجوی آگاهانه و اکتشاف و مساله‌های ارضای محدودیت، جستجوی خصمانه(بازی‌ها)، عامل‌های منطقی، منطق مرتبه اول، استنتاج در منطق مرتبه اول و نمایش دانش، برنامه‌ریزی و شبکه‌های باور بیزین جهت طرح سوال در درس هوش مصنوعی داشته‌اند.

شیوه ما در تدریس، یادگیری همراه با حل مساله است. نقطه ضعف اغلب دوره‌های آموزشی این است که دانشجوها مطلب درسی را یاد می‌گیرند ولی توانایی حل مساله ندارند. جهت‌گیری ما از همان ابتدا، توانایی حل مساله است. دانشجویان کلاس بعد از چند جلسه اول خواهند دید که چگونه اعتماد به نفس و توانایی حل مساله را پیدا کرده اند. ریاضیات پایه به درسی شیرین و تا حدودی ساده تبدیل می‌شود.

با توجه به گستردگی درس هوش مصنوعی و اهمیت بسیار بالای این درس به دانشجویان توصیه می‌کنیم برای این درس در کلاس آنلاین یا آفلاین هوش مصنوعی شرکت کنند.

اگر نیاز به تهیه کتاب به صورت فیزیکی دارید می توانید به سایت انتشارات بابان مراجعه نمایید.

در صورت نیاز به راهنمایی در خصوص کلاس ها و نحوه خرید با ما در ارتباط باشید.

فهرست مطالب آموزش کتاب هوش مصنوعی راسل (حل تمرین)

فصل اول: مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی

فصل دوم: عامل‌های هوشمند

فصل سوم:  حل مساله با جستجو

فصل چهارم: جستجوی محلی

فصل پنجم: جستجوی خصمانه (بازی‌ها)

فصل ششم: مساله‌های ارضای محدودیت

فصل هفتم: عامل‌های منطقی

فصل هشتم: منطق مرتبه اول

فصل نهم: استنتاج در منطق مرتبه اول

فصل دهم: برنامه‌ریزی کلاسیک

فصل یازدهم: نمایش دانش و شبکه‌های باور بیزین

فصل دوازدهم تا پازنزدهم کتاب مرجع راسل ویراست چهارم: یادگیری ماشین و فرآیندهای تصمیم‌گیری مارکوف

مفاهیم و قضایای احتمال و معرفی توزیع‌های مهم

عدم قطعیت

استنتاج احتمالی

• معرفی شبکه بیز و نحوه محاسبه‌ی احتمال
• تعیین استقلال‌های شرطی از روی ساختار شبکه بیز: الگوریتم D-Separation
• تحلیل روش استنتاج به کمک شمارش و الگوریتم Variable Elimination
• روش‌های نمونه‌برداری از متغیرهای تصادفی (روش Prior، روش Rejection، روش likelihood weighting و روش گیبس)

یادگیری ماشین

• مفاهیم اولیه
• الگوریتم Naïve Bayes
• الگوریتم Decision Tree

فرآیندهای تصمیم‌گیری مارکوف

• الگوریتم Value Iteration
• الگوریتم Policy Iteration

کانال فیلم های آموزش هوش مصنوعی در آپارات