HARVARD CS50 - "Поиск" - Лекция 0: Искусственный Интеллект с Python на русском (2020)

Введение в Искусственный Интеллект с Python для Начинающих: stepik.org/a/193579/pay?promo... Курс: "Поколение Трансформеров": Нейросети для Естественного Языка (NLP)
Вне Свифта (Россия, Беларусь): stepik.org/a/175490
Свифт (Все остальные): avecademy.teachable.com/p/01596f
Практический Курс по Python:
Stepik: stepik.org/a/126242
Udemy: www.udemy.com/course/avecoder...
Аве, Кодер!
Это легендарный Гарвардский курс CS50 на русском языке: основы искусственного интеллекта с Python.
Этот курс познакомит нас с концепциями и алгоритмами, лежащими в основе современного искусственного интеллекта, мы погрузимся в идеи, которые лежат в основе таких технологий как игровые движки, распознавание рукописного ввода и машинный перевод.
В первой лекции посвященной задачам поиска, мы ознакомимся с такими алгоритмами как: Поиск в ширину, Поиск в глубину, Жадный алгоритм поиска по первому лучшему, Минимакс, A * (A star) и посмотрим на их практическое применение к решению задач нахождения выхода из лабиринта или игр с нулевой суммой, таких например, как крестики-нолики и все это на примере популярного языка программирования - Python.
Тайм-коды:
0:24 в уроке идеи, техники и алгоритмы, которые лежат в основе Искусственного Интеллекта (Artificial Intelligence)
0:30 Небольшое описание курса
3:13 алгоритм поиска. Что компьютеру делать в определенной ситуации. Проблемы различных типов и форматов
3:34 примеры: пятнашки, лабиринт, гугл карты
4:41 что из себя представляет задача поиска. Из чего состоит её алгоритм обучения
4:49 Терминология: агент (agent), состояние (state), начальное состояние (initial state),
6:16 действия (actions),
7:28 модель перехода состояний (transition model),
9:34 пространство состояний (state space),
10:04 представление в виде Графа
10:56 проверка цели (goal test),
11:51 стоимость пути (path cost),
13:41 задача поиска (search problems),
14:18 цель-решение (solution),
14:28 оптимальное решение (optimal solution),
14:46 представление набора данных, связанных с задачей:
15:07 структура данных Узел (node),
16:34 Подход, с которого надо начать решать задачу. фронтир (frontier). Все варианты решения
18:21 проверка цели
18:37 развёртывание узла - оценка всех его соседей
19:29 применение в задаче поиска
22:06 возможные проблемы. Зацикливание
24:01 улучшенный способ решить задачу поиска
25:58 Структура данных Стэк (Stack) для добавления и удаления элементов last-in first-out
26:22 применение стэка к задаче
27:51 Алгоритм поиска Depth-First Search Поиск в глубину
28:37 Алгоритм поиска Breadth-First Search Поиск в ширину
29:04 Структура данных Очередь (Queue) first-in first-out
29:12 применение очереди к задаче
30:36 эти 2 алгоритма поиска на практике. Лабиринт
36:22 код
44:00 работа кода
44:37 пример 2 maze2
48:31 пример 3 maze3
51:58 выбор при нескольких возможных вариантах
53:13 2 типа поисковых алгоритмов. Это были неинформированные поиски
53:54 информированный поиск (informed search):
54:29 Алгоритм Greedy Best-First Search Жадный поиск по первому лучшему совпадению
56:36 с помощью эвристической функции Манхэттанское расстояние
57:40 на практике
1:01:39 хорошая эвристика
1:03:43 оценка пути (расстояния) до цели
1:04:31 улучшение
1:05:23 Алгоритм A* Search Астар. Учитывает 2 вида информации
1:09:30 находит оптимальный путь, при 2 условиях
1:11:51 Алгоритмы с 2 агентами. Состязательный поиск. Adversarial Search. Крестики нолики
1:14:11 Алгоритм Minimax Минимакс
1:17:15 описание кода Game
1:23:08 вычисление алгоритма минимакс
1:23:42 рекурсия в минимакс
1:28:20 диаграмма дерево минимакс
1:30:39 псевдо-код
1:36:40 оптимизация
1:39:57 Алгоритм Alpha-Beta Pruning Альфа-Бета обрезка
1:45:25 Алгоритм Depth-Limited Minimax минимакс с ограничением глубины. Для этого добавляется функция оценки
1:48:18 на следующем уроке о Знаниях, учитываемых ИИ
Файлы: Maze.py Maze1.txt Maze2.txt Maze3.txt
github.com/AveCoders/CS50-AI_...
Плейлист целиком:
• Гарвард CS50: Введение...
Следующая лекция:
• HARVARD CS50 - "Знания...
Telegram: t.me/ave_coder_ru
VK: avecoder
#авекодер #cs50 #python
Благодарности и атрибуции:
David J. Malan
cs.harvard.edu/malan
[e-mail]
Оригинал: • Search - Lecture 0 - C...
*Публикуется с согласия Дэвида Мэлана и Гарвардского университета на редистрибуцию оригинальной работы с внесением изменений по соответствующей лицензии.
Поддержи проект:
www.donationalerts.com/r/avec...
paypal.me/avecoder
/ avecoder
BTС: 1BmLvUFiJaVpCAwhzW3ZwKzMGWoQRfxsn4
ETH: 0x6f1A488c9b12E782AEF74634a40A79b1631237aB

[@avecoder]

Практический Курс по Python: Stepik: stepik.org/a/126242 Udemy: www.udemy.com/course/avecoder-advanced-python/?referralCode=270C5D0661A966B53743

[@onebytesiteit30-75]

Ты серьезно? Ваууу. Это огромная работа. А нука дайте этому каналу сотку тысяч подписоты!!!!

[@avecoder]

Все будет. Мы еще только начинаем

[@muhammadk2103]

Я не единственный восхитился этим???

[@user-br4gt7xu2j]

просто коммент, чтобы поднять хороший канал в рейтинге

[@avecoder]

Благодарю. Можешь и расшарить ))

[@sense3247]

Благодарю за Ваш труд!

[@avecoder]

Без проблем. Рад, что зашло

[@David-jw8ft]

Спасибо за то что перевели!

[@highscreenka]

Ваша работа бесценна! Спасибо и низкий поклон!

[@zoom8346]

Это огромная работа! Спасибо за это

[@aleksandramalakutsko401]

Очень качественный перевод! Спасибо огромноЕ!

[@warhammerua]

О ДА, спасибо большое, ждем весь курс!!!

[@avecoder]

Вторая лекция уже на подходе. Не пропусти!

[@sergeizakharenko4424]

Огромное спасибо за видео!

[@iraira2706]

Большое спасибо! очень качественная лекция.

[@veteer]

Большое спасибо за перевод, продолжайте, у вас хорошо получается)

[@avecoder]

Новая серия уже в разработке ;)

[@y18kotov]

Отлично. Большое спасибо

[@imozgg5458]

Спасибо за перевод, подписался.

[@funpixelstory2773]

Огромное спасибо за труд!!!

[@avecoder]

Спасибо за поддержку!

[@luizabern1144]

Мои восхищения!

[@avecoder]

Это прекрасно, когда есть такая поддержка!

[@user-iz9sj1nn5q]

Благодарю! Очень интересный и полезный курс. Невозможно оторваться. И лектор очень интересно и доходчиво, наглядно рассказывает и показывает (думал позже начать изучать, когда достаточно изучу программирование, но на удивление было все понятно, даже в коде) и автор канала очень хорошо озвучивает. + Отдельная благодарность за такие подробные таймкоды (не приходится самому их делать). Лайк и подписка, очень классный канал! Желаю море подписчиков.

[@avecoder]

Спасибо. Свежая лекция уже на подходе. За таймкоды отдельная благодарность одному подписчику.

[@user-iz9sj1nn5q]

​@@avecoder Отлично! Буду ждать.

[@iritaka]

Это лекции-самородки! А мне интересно делать таймкоды, так лучше систематизируется материал и усваивается на ура) Ну и конечно была надежда, что кому-то еще как раз они пригодятся

[@avecoder]

@@iritaka Мне, мне пригодятся! ))

[@iritaka]

@@avecoder Супер!)) Буду делать тогда ко всем

[@ghebodne2644]

Следующие два часа будут полезнее и вкуснее мёда)

[@chel7619]

Спасибо огромное!!!

[@user-zj4ub3cx3z]

ЖППЛС)))) и вот я тут! Спасибо за ролик.

[@avecoder]

Буквально сегодня вышел свежий ролик из серии

[@user-np4ns8bz6l]

Отличное видео!

[@avecoder]

Спасибо. Будет больше

[@nik01aich]

Дядька, та ты еще и скрипты на гит залил, та ты ваще красава!!!

[@user-gd9ro2uf1u]

это ТОП, конечно

[@dmitrykhorev3137]

Спасибо!

[@avecoder]

Пожалуйста!

[@foraworldwithoutwar7590]

Спасибо!!!

[@Affrit]

Спасибо, очень интересно.

[@avecoder]

Ждите выход следующей лекции. Уже совсем скоро!

[@alexart863]

Лайк, подписка !

[@msc_Noname]

Человек, который это всё перевёл! Как ты этому научился?!!! 😍

[@avecoder]

много практиковался

[@msc_Noname]

@@avecoder ты нереально крут!!! 😍

[@avecoder]

@@msc_Noname спасибо за теплые слова.

[@dmitriyivanov9107]

Спасибо большое, хотелось бы увидеть ваш перевод полного курса

[@avecoder]

Спасибо, мне тоже :)

[@sense3247]

38:00 Это для упрощения понимания сделано так? Почему нельзя было воспользоваться методом pop() в методе remove()? def remove(self): if self.empty(): raise Exception('empty frontier') else: return self.frontier.pop()

[@avecoder]

Возможно, потому что про Питон как таковой в CS50 рассказывают отдельно.

[@user-maximilianno]

Посмотрел всего 47 минут, а чувство, что стал умнее в 2 раза.

[@parallelsplay855]

Мне интересно, на какой стадии изучения питона этот курс становится полезен? Я, вот, начал изучать ЯП только пару дней назад, и сюда попал по ссылке с Пикабу. Мне сейчас стоит смотреть лекции? Или через пару месяцев? Или пару лет?..

[@avecoder]

лучше посмотри сначала просто для общего развития. Потом бери плейлист с питоном и библиотеками для начинающих, к тому моменту как освоишь начнется курс введение в машинное обучение и дата сайнс

[@parallelsplay855]

@@avecoder Ок, спасибо

[@mRelby13]

Благодарю за перевод и озвучку! Как по мне, лекцию можно было бы хоть и слегка, но все же сократить. Ну эт такое.. не критично. А вот что немного бесит, так это то, что условно первые десять минут тебе объясняют все, как 5-летнему ребенку, а на 11-й минуте резкий обрыв, ведь на 11-й минуте начинают рассказывать что-то из высшей математики))

[@user-vk4si1oz7w]

А сколько всего серий будет? Лайк, подписка.

[@avecoder]

7, потом наверное MIT

[@user-un4vr3bz5m]

люди если вы случайно зашли на этот канал просьба сразу подписаться

[@zelmanfeig5404]

Теперь понятно, почему у нас, до сих пор, нет летающих автомобилей, потому что все разработки заканчиваются игрой в "крестики - нолики".

[@nosferatu9042]

Точно

[@m1kus960]

Посмотрел первые 3 лекции, ничего не понятно

[@qazwsxqaz3163]

Много пустой болтовни! Суть основная нераскрыта! Слишком много слов, нет конретики!!!

[@sirserkovsirserkov5114]

Спасибо!

[@user-lilya]

Спасибо!