Основи інженерії штучного інтелекту 10-11 класи

Машинне навчання - це галузь штучного інтелекту, яка дозволяє комп'ютерним системам навчатися та покращувати свою роботу на основі досвіду без явного програмування. У цьому розділі ми розглянемо основні концепції та методи машинного навчання.

Основні поняття:

• Машинне навчання з учителем - тип навчання, де модель тренується на розмічених даних (є правильні відповіді)
• Машинне навчання без учителя - навчання на нерозмічених даних, де модель сама знаходить закономірності
• Класифікація - задача віднесення об'єкта до однієї з категорій на основі його характеристик
• Регресія - задача передбачення числового значення на основі вхідних даних

У цьому розділі ми розглянемо:

• Основні бібліотеки машинного навчання та їх практичне застосування
• Методи бінарної та багатокласової класифікації
• Лінійну та логістичну регресію
• Поліноміальну регресію та її особливості
• Практичне застосування машинного навчання в іграх

Особлива увага буде приділена практичним проєктам, таким як:

• Створення ШІ для гри "Арканоїд" з прогнозуванням положення м'ячика
• Розробка системи прийняття рішень для руху платформи
• Створення гри "Теніс" з елементами штучного інтелекту
• Програмування системи "Стрілець і ціль" з алгоритмами навчання