Proiect Q-Learning - Inteligenta Artificiala

Extras din proiect Cum descarc?

1.Inteligenta Artificiala
Generalitati
Scopul Inteligentei Artificiale (AI) este de a dezvolta algoritmi sau metode pentru sistemele de calcul, care sa simuleze modul de gandire uman. Evident propozitia aceasta nu trebuie luata ca o definitie riguroasa a conceptului de AI. Ceea ce trebuie totusi remarcat in aceasta propozitie este utilizarea termenului de "gandire", si nu de "inteligenta", cu scopul de a largi campul aplicatiilor care pot fi considerate ca apartinand AI, ca de exemplu perceptia, prelucrari de limbaj, ..., etc.
Un sistem AI trebuie sa fie capabil sa efectueze 3 lucruri principale : 
1. memorare de cunostinte; 
2. aplicarea cunostintelor dobandite (memorate) pentru a rezolva probleme; 
3. dobandirea de noi cunostinte prin experienta. 
De asemenea, un sistem AI este constituit din trei componente:
Fig.I.1: Schema pentru reprezentarea procesului de invatare. 
Invatarea: Procesul de invatare poate fi reprezentat grafic prin intermediul schemei din Fig.I.2. Dupa cum se vede din schema, mediul inconjurator furnizeaza anumite informatii elementului de invatare, care la randul sau utilizeaza aceasta informatie pentru a imbogati si imbunatati continutul unei baze de cunostinte, iar in final elementul de procesare utilizeaza baza de cunostinte pentru a efectua sarcina dorita. 
Fig. I.2.: Modelul unui sistem AI cu cele 3 componente ale sale. 
Informatia furnizata de mediul inconjurator sistemului de invatare (masinii) este in general, imperfecta, elementul de invatare nestiind sa umple golurile lasate de informatiile lipsa, sau, sa ignore elementele neesentiale. De aceea masina lucreaza mai mult pe baza deductiilor, ajustandu-si permanent comportamentul pe baza feedback-ului obtinut de la elementul de procesare. 
2.Retele neuronale
Retelele neuronale artificiale reprezinta un sistem de procesare al semnalelor, compus dintr-un numar mare de procesoare elementare interconectate, denumite neuroni artificial sau noduri, si care coopereaza pentru rezolvarea unei sarcini specifice.
Algoritmi si tipuri de instruire
Retelele neuronale artificiale(RNA) actioneaza cunostintele prin instruire (invatare). Invatarea presupune adaptarea parametrilor liberi ai retelei neuronale (ponderi, praguri, rata de invatare, uneori chiar forma functiei de activare sau structura retelei) ca urmare a stimulilor mediului in care se gaseste reteaua.
Tipul de invatare este determinat de maniera in care sunt ajustati parametrii liberi ai retelei neuronale.


Fisiere in arhiva (1):

  • Proiect Q-Learning - Inteligenta Artificiala.doc

Imagini din acest proiect Cum descarc?

Banii inapoi garantat!

Plateste in siguranta cu cardul bancar si beneficiezi de garantia 200% din partea Proiecte.ro.


Descarca aceast proiect cu doar 5 €

Simplu si rapid in doar 2 pasi: completezi adresa de email si platesti.

1. Numele, Prenumele si adresa de email:

Pe adresa de email specificata vei primi link-ul de descarcare, nr. comenzii si factura (la plata cu cardul). Daca nu gasesti email-ul, verifica si directoarele spam, junk sau toate mesajele.

2. Alege modalitatea de plata preferata:



* La pretul afisat se adauga 19% TVA.


Hopa sus!