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人工智能：模型与算法

课程类型：选修课

主讲教师：

课程来源： a

建议学分：0.00分

课程编码：aymk000475

{1}--第一周人工智能概述

s [1.1.1]--1.1可计算思想起源与发展（16分钟）

s [1.2.1]--1.2人工智能的发展简史（30分钟）

s [1.3.1]--1.3人工智能研究的基本内容（12分钟）

s "(1.4.1)--人工智能概述课件"

{2}--第二周搜索求解

s [2.1.1]--2.1启发式搜索（27分钟）

s [2.2.1]--2.2对抗搜索（17分钟）

s [2.3.1]--2.3蒙特卡洛树搜索（36分钟）

s "(2.4.1)--搜索求解课件"

{3}--第三周逻辑与推理（I）

s [3.1.1]--3.1命题逻辑（18分钟）

s [3.2.1]--3.2谓词逻辑（16分钟）

s [3.3.1]--3.3知识图谱推理：一阶归纳推理算法（28分钟）

s "(3.4.1)--逻辑与推理(I)课件"

{4}--第四周逻辑与推理（II）

s [4.1.1]--4.1知识图谱推理：路径排序算法（13分钟）

s [4.2.1]--4.2因果推理（32分钟）

s "(4.3.1)--逻辑与推理(II)课件"

{5}--第五周统计机器学习：监督学习

s [5.1.1]--5.1机器学习基本概念（19分钟）

s [5.2.1]--5.2线性回归分析（10分钟）

s [5.3.1]--5.3提升算法（boosting）（17分钟）

s "(5.4.1)--统计机器学习：监督学习课件"

{6}--第六周统计机器学习：无监督学习

s [6.1.1]--6.1K均值聚类（18分钟）

s [6.2.1]--6.2主成分分析（23分钟）

s [6.3.1]--6.3特征人脸算法（10分钟）

s "(6.4.1)--统计机器学习：无监督学习课件"

{7}--第七周统计机器学习算法应用

s [7.1.1]--7.1逻辑斯蒂回归与分类（20分钟）

s [7.2.1]--7.2潜在语义分析（20分钟）

s [7.3.1]--7.3线性区别分析及分类（15分钟）

s "(7.4.1)--统计机器学习算法应用课件"

{8}--第八周深度学习（I）

s [8.1.1]--8.1深度学习基本概念（23分钟）

s [8.2.1]--8.2前馈神经网络（16分钟）

s [8.3.1]--8.3误差后向传播(BP) （14分钟）

s "(8.4.1)--深度学习课件"

{9}--第九周：深度学习（II）

s [9.1.1]--9.1卷积神经网络（17分钟）

s [9.2.1]--9.2-自然语言理解与视觉分析（18分钟）

s "(9.3.1)--深度学习课件"

{10}--第十周：强化学习

s [10.1.1]--10.1强化学习定义（25分钟）

s [10.2.1]--10.2策略优化与策略评估（18分钟）

s [10.3.1]--10.3强化学习求解QLearning （17分钟）

s [10.4.1]--10.4深度强化学习（8分钟）

s "(10.5.1)--强化学习课件"

{11}--第十一周：人工智能博弈

s [11.1.1]--11.1博弈相关概念（18分钟）

s [11.2.1]--11.2遗憾最小化算法（19分钟）

s [11.3.1]--11.3虚拟遗憾最小化算法（25分钟）

s [11.4.1]--11.4人工智能安全（18分钟）

s "(11.5.1)--人工智能博弈课件"

{12}--第十二周：人工智能发展与挑战

s [12.1.1]--12.1记忆驱动的智能计算（21分钟）

s [12.2.1]--12.2可计算社会学（19分钟）

s [12.3.1]--12.3若干挑战（25分钟）

s "(12.4.1)--人工智能发展与挑战课件"

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