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介绍
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课程概述
本课程强化实用性人工智能技术方法的落地应用，又紧密结合AI领域研究前沿、技术发展和未来趋势，在内容设计和教学组织上注重理论知识和创新意识、工程观念和动手能力的全面提升。追求更宽广的视野、更深邃的内涵，每节课的知识脉络设计都着力于营造意趣盎然的精彩课堂。 主要特点包括： 1）内容组织和知识脉络设计精巧用心——层层递进，环环相扣； 2）教学情境创设注重学习体验——以趣导课，以疑启思； 3）任务导行、案例驱动——激发灵感，创新思维。
课程目标
考核评价
讲师介绍
详细介绍
本课程系统、深入地介绍人工智能的理论方法、领域应用和前沿技术，主要内容包括：知识表示与因果推理、语言文本分析、集成学习及大数据分类与预测、智能推荐新技术、社交媒体的图模型计算与传播机制、博弈论与智能决策方法、复杂系统网络建模与控制决策等。注重对智能媒体计算相关的语言文本、智能推荐、互联网传播等场景下的实战应用分析。
适合于研究生或高年级本科生中有志于从事人工智能相关方向研究和应用的人员。通过本课程的学习，能加强AI技术理论、工程实践研发能力的提升，锻炼技术创新、思维创新的学术思考能力，开拓前瞻性学术视野。
第1章 AI核心技术与前沿综述
第2章 集成学习算法
第3章 智能博弈对抗与决策方法
第4章 不确定性人工智能与因果推理
第5章 NLP之词嵌入方法：Word2Vec及其它
第6章 NLP之Transformer详解及BERT文本分类
第7章 NLP之图神经网络方法与应用
第8章 智能推荐算法
第9章 复杂网络传播的图模型计算
第10章 总结与展望
学堂在线
586
门课
7
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