Machine Learning – Khóa học mở MIT Ware

Machine learning (ML) đang ngày càng trở thành lĩnh vực có tiềm năng ứng dụng rộng lớn mà không ai trong giới công nghệ còn có thể làm ngơ. Tuy nhiên, không phải ai cũng có may mắn được theo học machine learning chính thống ở trường. Harper Maddox, CTO của startup EdgeTheory đã chia sẻ về kinh nghiệm cá nhân của anh trong việc tự học ML ngay cả khi vô cùng bận rộn với ba con nhỏ cùng công việc tại công ty.

1-Introduction and Scope

2-Reasoning: Goal Trees and Problem Solving

3-Reasoning: Goal Trees and Rule-Based Expert Systems

4-Search: Depth-First, Hill Climbing, Beam

5-Search: Optimal, Branch and Bound, A*

6-Search: Games, Minimax, and Alpha-Beta

7-Constraints: Interpreting Line Drawings

8-Constraints: Search, Domain Reduction

9-Constraints: Visual Object Recognition

10- Introduction to Learning, Nearest Neighbors

11-Learning: Identification Trees, Disorder

12-Learning: Neural Nets, Back Propagation

13-Learning: Genetic Algorithms

14-Learning: Sparse Spaces, Phonology

15-Learning: Near Misses, Felicity Conditions

16-Learning: Support Vector Machines

17-Learning: Boosting

18-Representations: Classes, Trajectories, Transitions

19-Architectures: GPS, SOAR, Subsumption, Society of Mind

20-Probabilistic Inference I

21-Probabilistic Inference I

22-Model Merging, Cross-Modal Coupling, Course Summary

Ngoài ra, các bạn có thể tìm hiểu thêm về học trí tuệ nhân tạo tại
http://dvms.vn/tin-tuc/tin-nganh/571-tat-ca-ve-ai-tri-tue-nhan-tao-artificial-intelligence.htmlBạn có thể tìm khóa học lập trình unreal engine 4 thông qua
https://edu.toidayhoc.com/lop-hoc/hoc-lap-trinh-game-huong-dan-unreal-engine-4–