Seminar gratis di Toronto, ON: jaringan Bayesian untuk penelitian dalam kecerdasan buatan, analisis, dan penalaran

Free Seminar Toronto, ON: Bayesian Networks Artificial Intelligence Research, Analytics, dan kesimpulan
event 2016/04/25 10:00:00
jaringan Bayesian: penelitian kecerdasan buatan, analisis, dan penalaran & amp; amp; quot; Saat ini, jaringan Bayesian telah menjadi salah satu yang paling lengkap informal diri berkelanjutan terintegrasi akuisisi, representasi dan penerapan pengetahuan melalui sistem komputer. & Amp; amp; quot; Tujuan dari lokakarya ini adalah untuk menunjukkan & amp; Bahwa amplifier (v Bouhamed 2015.); quot; Artificial Intelligence & amp; amp; quot; Seharusnya tidak dianggap sebagai teknik yang hampir magis, yang dipahami manusia terutama biasa. Kami ingin menunjukkan bagaimana para peneliti di semua bidang studi, bukan hanya ilmuwan-bisa komputer digunakan A.I. Untuk mempelajari masalah yang kompleks. Untuk tujuan ini, kami memperkenalkan jaringan Bayesian seperti platform perangkat lunak Bingkai BayesiaLab. Dalam konteks ini, kami menyajikan BayesiaLab algoritma pembelajaran diawasi penemuan pengetahuan perawatan anak bola tinggi-dimensi, dikenal. Selain itu, meskipun A.I. yang Umumnya terhubung dengan yang lain, & amp; amp; quot; Big Data & amp; amp; quot; Kami ingin membuktikan bahwa AI dapat berguna untuk memecahkan masalah yang kami memiliki sedikit informasi, jika ada. Di sini, keahlian pemodelan sangat penting, dan kami menjelaskan bagaimana bahkan jumlah minimal keahlian dapat menjadi dasar penalaran padat dibantu oleh A.I. Contoh lokakarya dapat ditemukan di taman 4, 6, dan 7 dari buku baru, Bayesian jaringan & amp; amp; BayesiaLab: pengenalan praktis untuk para peneliti, yang dapat diunduh secara gratis. Agenda: Apa Artificial Intelligence? Mengapa membangun model? Menjelaskan atau memprediksi? jaringan Bayesian sebagai bagian dari paradigma pemersatu. platform perangkat lunak BayesiaLab. Keahlian dalam pemodelan dan penalaran ketidakpastian (lihat Bab 4). pembelajaran tanpa pengawasan untuk penemuan pengetahuan di terkenal (lihat Bab 7). Optimasi Studi dengan klasifikasi manual dan diagnosis (lihat Bab 6). Target Pemirsa? Biostatistik, peneliti klinis, ilmuwan komputer, data yang ilmuwan, resolusi ilmuwan, demografi, ekologi, ekonometri, ekonom, ahli epidemiologi, mangers data, ilmuwan dan manajemen, peneliti pasar, peneliti pemasaran, analis, dan kebijakan berbagai kegiatan, pemodel ramalan, ilmuwan penelitian, manajer risiko, ilmuwan, ahli statistik, ditambah siswa sosial dan guru di bidang terkait. Tentang modus Presenter Stefan Conrady memiliki hampir 20 tahun pengalaman dalam analisis pengambilan keputusan, analisis, riset pasar, strategi produk untuk perusahaan Fortune 100 di Amerika Utara, Eropa dan Asia. Hari ini, perannya sebagai pemegang saham Bays Amerika Serikat dan Singapura, adalah pemimpin pemikiran yang dikenal jaringan aplikasi Bayesian penelitian, analisis, dan kesimpulan Dalam hal ini, Stephen baru-baru ini bersama-sama sebuah buku baru, Jaringan & amp; amp bass;.. BayesiaLab – pengenalan praktis untuk peneliti

BrightLane di 545 King St. W
Toronto, Kanada

men-download bokep secara online


Tags: , , , , , , , , , , ,