Thư Viện Số
Trường Đại học Bà Rịa - Vũng Tàu
  • Trang chủ BVU
    • Giới thiệu
    • Tuyển sinh
    • Đào tạo
    • Nghiên cứu khoa học
  • Thư viện số
  • Giáo trình số
    • Giáo trình học phần
    • Audio Book
    • Bài báo khoa học
  • Bài giảng số
    • Video bài giảng
    • Slide bài giảng
    • Podcast
    • Webinar – Seminar
  • Ngân hàng đề
    • Flashcard kiến thức
    • Đề cương ôn tập
    • Trắc nghiệm học phần
    • Ngân hàng câu hỏi
    • Đề thi học phần
    • Bài tập tình huống
  • Luận văn
    • Khóa luận tốt nghiệp
    • Đồ án tốt nghiệp
    • Đề tài nghiên cứu
  • Mô phỏng
    • Thí nghiệm ảo
    • Mô phỏng kỹ thuật
    • Mô phỏng công nghệ
    • Mô phỏng kinh tế
  • Chuyên ngành
    • Công nghệ thông tin
    • Công nghệ Kỹ thuật Cơ khí
    • Công nghệ Kỹ thuật Điện - Điện tử
    • Công nghệ Kỹ thuật Hóa học
    • Công nghệ thực phẩm
    • Kỹ thuật Xây dựng
    • Ngôn ngữ Anh
    • Đông phương học
    • Kế toán
    • Quản trị kinh doanh
  • Kỹ năng
    • Kỹ năng học tập
    • Kỹ năng nghiên cứu
    • Kỹ năng thuyết trình
    • Kỹ năng số
    • Kỹ năng nghề nghiệp
    • Kỹ năng xin việc
    • Khởi nghiệp
  • Kiểm định
    • Văn bản kiểm định
    • Tiêu chuẩn kiểm định
    • Quy trình kiểm định
    • Minh chứng kiểm định
  • Tin tức
    • Giới thiệu
    • Nội quy thư viện
    • Hoạt động thư viện
    • Dịch vụ thư viện
  • Trang chủ BVU
  • Thư viện số
  • Giáo trình số
  • Bài giảng số
  • Ngân hàng đề
  • Luận văn
  • Mô phỏng
  • Chuyên ngành
  • Kỹ năng
  • Kiểm định
  • Tin tức
  • Thêm

Kết quả tìm kiếm:

Tài liệu đọc Nhập môn Học máy và khai phá dữ liệu
Tác giả: Thân Quang Khoát

Tài liệu đọc "Nhập môn Học máy và khai phá dữ liệu" bao gồm 4 chương: Chương 1 sẽ trình bày những khái niệm, bài toán cơ bản nhất, và một số vấn đề của các hệ thống có khả năng học. Chương 2 bàn luận bài toán hồi qui và mô hình tuyến tính. Một số phương pháp huấn luyện khác nhau sẽ được trình bày, gồm bình phương tối thiểu, Ridge, và LASSO. Chương 3 sẽ trình bày một số mô hình học máy để giải quyết bài toán phân loại, gồm K-NN, cây quyết định, rừng ngẫu nhiên. Chương 4 chứa các khái niệm và vấn đề cơ bản của Khai phá dữ liệu. Một ví dụ cụ thể là khai phá luật kết hợp sẽ được trình bày. Mời các bạn cùng tham khảo!

Tài liệu Kiến thức cơ bản về trí tuệ nhân tạo dành cho học sinh phổ thông
Tác giả: Nguyễn Hữu Hưng, Dương Lực

Tài liệu "Kiến thức cơ bản về trí tuệ nhân tạo dành cho học sinh phổ thông" giới thiệu lịch sử, khái niệm AI, máy học, ứng dụng (bảo mật, y tế, lái xe tự động), thuật toán phân loại, phân loại hình ảnh dựa trên các đặc trưng, hiểu về video và văn bản.

Tài liệu Kiến thức cơ bản về trí tuệ nhân tạo dành cho học sinh phổ thông

Tài liệu "Kiến thức cơ bản về trí tuệ nhân tạo dành cho học sinh phổ thông" giới thiệu lịch sử, khái niệm AI, máy học, ứng dụng (bảo mật, y tế, lái xe tự động), thuật toán phân loại.
Nguồn tài liệu: TaiLieuVN ›

Tài liệu học tập Các phương pháp điều khiển thông minh

Tài liệu về Các phương pháp điều khiển thông minh cung cấp kiến thức về điều khiển mờ, mạng nơ-ron, ứng dụng trong nhận dạng và điều khiển hệ thống.
Nguồn tài liệu: TaiLieuVN ›

Tài liệu Trọng tâm ôn tập môn Trí tuệ nhân tạo

Tài liệu ôn tập về Trí tuệ Nhân tạo (AI) gồm các nội dung về: khái niệm, lịch sử, thuật toán (học có giám sát, không giám sát, tăng cường), mạng nơ-ron và ứng dụng.
Nguồn tài liệu: TaiLieuVN ›

Bài giảng Trí tuệ nhân tạo (Artificial intelligence) - Chương 6.2: Học máy

Bài giảng Trí tuệ nhân tạo (Artificial intelligence) - Chương 6.2: Học máy. Chương này cung cấp cho sinh viên những nội dung gồm: học cây quyết định; phép biểu diễn dựa trên thuộc tính; cây quyết định; mạng nơron; biểu diễn mạng nơron; luật huấn luyện Perceptron;... Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài giảng!
Nguồn tài liệu: TaiLieuVN ›

Tài liệu đọc Nhập môn Học máy và khai phá dữ liệu

Tài liệu đọc "Nhập môn Học máy và khai phá dữ liệu" bao gồm 4 chương: Chương 1 sẽ trình bày những khái niệm, bài toán cơ bản nhất, và một số vấn đề của các hệ thống có khả năng học. Chương 2 bàn luận bài toán hồi qui và mô hình tuyến tính. Một số phương pháp huấn luyện khác nhau sẽ được trình bày, gồm bình phương tối thiểu, Ridge, và LASSO. Chương 3 sẽ trình bày một số mô hình học máy để giải quyết bài toán phân loại, gồm K-NN, cây quyết định, rừng ngẫu nhiên. Chương 4 chứa các khái niệm và vấn đề cơ bản của Khai phá dữ liệu. Một ví dụ cụ thể là khai phá luật kết hợp sẽ được trình bày. Mời các bạn cùng tham khảo!

Nguồn tài liệu: TaiLieuVN ›

Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu: Chương 8 - Nguyễn Nhật Quang

Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu: Chương 8, chương này cung cấp cho học viên những nội dung về: phân lớp; mạng nơron nhân tạo (Artificial neural network); các ứng dụng điển hình của mạng nơron nhân tạo; cấu trúc và hoạt động của một nơ-ron; kiến trúc mạng nơron nhân tạo;... Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài giảng!
Nguồn tài liệu: TaiLieuVN ›

Báo cáo kết quả thực hiện đề tài cơ sở Cấp viện Cơ học năm 2017: Ứng dụng mạng nơron nhân tạo vào bài toán dự báo

Báo cáo tập trung trình bày các nội dung chính sau: Giới thiệu về mạng nơron nhân tạo, một số giải thuật tối ưu trọng số mạng nơron nhân tạo, xây dựng phần mềm dự báo bằng mạng nơron nhân tạo. Với phương pháp nghiên cứu; Phân tích, thống kê và tính toán các tư liệu thu thập được; Mô hình hóa bài toán dự báo bằng việc phát triển chương trình tính toán ngôn ngữ Fortran.
Nguồn tài liệu: TaiLieuVN ›

Báo cáo kết quả thực hiện đề tài cơ sở Cấp viện Cơ học năm 2019: Xây dựng hệ thống thử nghiệm dự báo mực nước trên nền tảng WebGIS bằng mô hình mạng nơron nhân tạo hồi tiếp

Trong những năm gần đây, các hiện tượng thiên tai xảy ra thường xuyên và có xu thế cực đoan hơn. Việc đo đạc, dự báo, cảnh báo lũ lụt là một hoạt động hết sức quan trọng và có ý nghĩa thiết thực giúp cho các ngành sản xuất cũng như ổn định đời sống của người dân cả nước. Báo cáo tập trung trình bày các nội dung chính sau: Mô hình mạng thần kinh nhân tạo hồi tiếp, WebGIS và cơ sở dữ liệu; Xây dựng hệ thống dự báo; Thử nghiệm hệ thống dự báo cho một số lưu vực.
Nguồn tài liệu: TaiLieuVN ›

Giáo trình Chẩn đoán kỹ thuật - Đại học Kinh tế Kỹ thuật Công nghiệp

Giáo trình Chẩn đoán kỹ thuật gồm có 5 chương với những nội dung chính sau: Chương 1 - Lý thuyết cơ bản về chẩn đoán kỹ thuật, Chương 2 - Một số dạng mô hình hệ thống chẩn đoán kỹ thuật, Chương 3 - Một số mô hình nhận dạng sử dụng trong chẩn đoán kỹ thuật, Chương 4 - Mạng nơron nhân tạo và một số ứng dụng trong chẩn đoán kỹ thuật, Chương 5 - Giám sát quá trình và chẩn đoán kỹ thuật tàu thủy.
Nguồn tài liệu: TaiLieuVN ›

Đề cương chi tiết học phần Trí tuệ nhân tạo

Học phần bao gồm các kiến thức cơ bản về logic tư duy, suy diễn; nguyên tắc hoạt động của não bộ cũng như trí thông minh qua hình thức tư duy không chắc chắn (tư duy mờ); kiến thức về máy học qua mạng nơ ron và máy hỗ trợ vector; Phương thức và nguyên tắc xây dựng các hệ điều khiển và nhận dạng qua trí thông minh nhân tạo (qua mạng nơron cùng các hệ tư duy logic).
Nguồn tài liệu: TaiLieuVN ›
Trường Đại học Bà Rịa - Vũng Tàu

Thông tin liên hệ

Địa chỉ:  CS 1: Số 80 Trương Công Định, Phường Vũng Tàu, TP. HCM.
CS 2:  Số 01 Trương Văn Bang, Phường Tam Thắng, TP. HCM.
CS 3:  Số 951 Bình Giã, Phường Rạch Dừa, TP. HCM.
Số điện thoại:  (+84) 64.353 22 22
Email:  dhbrvt@bvu.edu.vn

TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÀ RỊA - VŨNG TÀU

  • Trang chủ
  • Đào tạo
  • Tuyển sinh
  • Nghiên cứu khoa học

Thư viện số

  • Giáo trình số
  • Ngân hàng đề
  • Luận văn
  • Chuyên ngành
Phát triển bởi:DLib Hub