CS 221 - Yapay Zeka

İkiz kardeşim Afshine ve ben, 2019 baharında Stanford'da asistanlık (TA) yaptığım CS 221 dersinin içeriğini kapsayan bu resimli Yapay Zeka özet notlarını oluşturduk. Bunların, bu dersin gelecekteki tüm öğrencileri ve Yapay Zeka ile ilgilenen herkes için yararlı olacağını (umarız!) düşünüyoruz.

Ders özetleri

Refleks
Refleks
  • Özellik vektörü, skor, marj, artık (residual)
  • Doğrusal tahminciler, doğrusal olmayan tahminciler
  • Kayıp minimizasyonu, stokastik gradyan inişi, geri yayılım, düzenlileştirme
PDF Web
Durumlar
Durumlar
  • Ağaç arama, grafik arama, A* arama
  • Maliyet öğrenme, gevşetme (relaxation)
  • Markov karar süreçleri, oyun oynama
PDF Web
Değişkenler
Değişkenler
  • Kısıt memnuniyet problemi, geri izleme (backtracking) araması
  • Işın araması (beam search), Gibbs örneklemesi
  • Bayes ağları, olasılıksal programlama, çıkarım
PDF Web
Mantık
Mantık
  • Gösterimler, bilgi tabanı, ileri çıkarım, kural özellikleri
  • Önermeler mantığı, modus ponens, çözümleme kuralı, birleşik normal form
  • Birinci dereceden mantık, ikame, birleştirme (unification)
PDF Web

Bu ders özetlerini kendi dilinizde görmek ister misiniz? GitHub'da çevirmemize yardımcı olabilirsiniz!