课程描述
Udemy Academy 出版的 Python 模糊逻辑终极初学者指南。了解基本理论并使用 skfuzzy 库实现模糊系统！分步实施。
模糊逻辑是一种可用于在计算机中模拟人类推理过程的技术。它可以应用于多个领域，例如：工业自动化、医学、市场营销、家庭自动化等。一个典型的例子是在工业设备中的使用，可以随着设备升温或降温自动调节温度。设备的其他例子有：真空吸尘器（根据污垢的程度和程度调节吸力）、洗碗机和洗衣机（调节水和肥皂的用量）、数码相机（调节自动对焦）、空气。空调（根据环境调节温度）和微波炉（根据食物种类调节功率）。在本课程中，您将学习模糊逻辑的基本理论，主要是使用 skfuzzy 库实现简单的模糊系统。所有的实现都将使用Python编程语言一步步完成！下面你可以看到主要内容，分为三个部分：
第 1 部分：关于模糊逻辑的基本直觉。您将了解以下主题：语言变量、前提、结果、隶属函数、模糊化和模糊化的数学计算。
第 2 部分：模糊系统的实现。您将运行两个示例：计算餐厅给出的小费（基于食物质量和服务质量）和计算真空吸尘器的吸力（基于表面类型和污垢量）。
第 3 部分：使用模糊 c 均值算法进行聚类。我们根据信用卡限额和总报表对银行的客户进行分类。您将了解模糊逻辑如何应用于机器学习领域。
所有实施都是使用 Google Colab 在线逐步完成的，因此您不必担心在您的设备上安装库。最后，您将能够使用模糊逻辑创建自己的项目！
您将在《Python 模糊逻辑终极初学者指南》课程中学到什么：
- 理解模糊逻辑的理论概念，例如：语言变量、前提、结论、隶属度、模糊化和模糊化
- 使用以下方法学习模糊化计算：中心、平分线、MOM、SOM 和 LOM。
- 使用 skfuzzy 库实现模糊系统
- 模拟一个模糊系统来选择餐厅的小费百分比。
- 模糊系统模拟，根据表面类型和污垢量调节真空吸尘器的吸力
- 使用模糊c均值算法实现数据聚类
本课程适合哪些人：
- 任何对模糊逻辑感兴趣的人。
- 正在学习人工智能或数据科学课程的学生。
- 希望增加人工智能算法知识的数据科学家。
课程规格
- 出版商：乌迪米
- 讲师：Jones Granatyr，IA 专家学院，Eduardo Alexandre Franciscon
- 英语语言
- 培训级别：入门级
- 课程数量：33
- 培训时长：4小时8分钟
课程主题 2022/7 年底
课程先决条件
基本的Python编程
图片
Python 介绍视频中的模糊逻辑终极初学者指南
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安装指南
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英文字幕
画质：720p
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