HARVARD CS50 - “Оптимизация“ - Лекция 3 - Искусственный Интеллект с Python

Аве, Кодер! Добро пожаловать вновь на введение в искусственный интеллект с Python. В прошлый раз мы говорили о таких вещах как: условная вероятность, правило Байеса, байесовская сеть, цепи Маркова, и о многом другом. На этот раз мы рассмотрим основные принципы оптимизации задач, рассмотрим графы, алгоритмы локального поиска, задачи удовлетворения ограничений, линейные программы, поиск с возвратом (backtracking search), а также многое другое. Enjoy! Тайм-коды: 0:55 оптимизация - выбор наилучшего варианта из набора возможных вариантов 1:25 алгоритм Локальный поиск (local search) те случаи, когда выяснение того, что именно является решением и как именно выглядит цель - суть задачи 2:34 пример на практике: дома и больницы 4:07 задачи поиска в пространстве состояний (state-space landscape). Целевая функция. Функция стоимости 7:26 алгоритм Восхождение к вершине (hill climbing) 14:41 ограничение этого алгоритма - не всегда результат - самое оптимальное решение 17:51