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人工智能原理

人工智能/人工智能/

0.0

分

视频

23.1

课时

46.20

介绍

课程概述

学习对象：对人工智能感兴趣的人员以及科技工作者。学习者最好具备一定的数据结构、算法等计算机知识，线性代数、概率论等数学知识，以及机器学习的基础知识。主要内容：本课程在系统回顾人工智能发展史的基础上，重点介绍人工智能的核心思想、基本理论，基本方法与部分应用。课程以英文原版教材为主，并根据人工智能、特别是机器学习领域的发展和变化，编撰和充实了大量内容。采用中英文PPT,中文讲授。

课程目标

通过本课程的学习，学习者能够：掌握人工智能的核心思想、基本理论，基本方法，并能简单应用到实践中。

考核评价

本课程主要考核人工智能理论和原理，考核题型为单选、多选或判断，题目数量不超过20道，满分100分，60分及格。

讲师介绍

详细介绍

人工智能是国内外著名大学计算机专业设置的骨干课之一，也是国内外著名高校和研究机构的主要研究方向之一。人工智能研究如何用计算机软件和硬件去实现Agent的感知、决策与智能行为，其理论基础表现为搜索、推理、规划和学习，应用领域包括计算机视觉、图像分析、模式识别、专家系统、自动规划、智能搜索、计算机博弈、智能控制、机器人学、自然语言处理、社交网络、数据挖掘、虚拟现实等。

课程属性：专业岗位技能课程

Part I. Basics: Chapter 1. Introduction（第I部分基础：第1章导论）

Part I. Basics: Chapter 2. Intelligent Agent（第I部分基础：第2章智能体）

Part II. Searching: Chapter 3. Solving Problems by Search(第II部分搜索：第3章通过搜索求解问题）

Part II. Searching: Chapter 4. Local Search and Swarm Intelligence（第II部分搜索：第4章局部搜索与群体智能）

Part II. Searching: Chapter 5. Adversarial Search（第II部分搜索：第5章对抗性搜索）

Part II. Searching: Chapter 6. Constraint Satisfaction Problem(第II部分搜索：第6章约束满足问题）

Part III. Reasoning: Chapter 7. Reasoning by Knowledge（第III部分推理：第7章知识推理）

Part IV. Planning: Chapter 8. Classic and Real-world Planning（第IV部分规划：第8章经典与现实世界规划）

Part V. Learning: Chapter 9. Perspectives about Machine Leaning（第V部分学习：第9章研读机器学习的视角）

Part V. Learning: Chapter 10. Tasks in Machine Learning（第V部分学习：第10章机器学习的任务）

Part V. Learning: Chapter 11. Paradigms in Machine Learning（第V部分学习：第11章机器学习的范型）