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首页 - 课程列表 - 课程详情
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人工智能：模型与算法
课程类型：
选修课
发布时间：
2020-12-30 08:46:57
主讲教师：
课程来源：
建议学分：
0.00分
课程编码：
mk000475
课程介绍
课程目录
教师团队
{1}--第一周人工智能概述
[1.1.1]--1.1可计算思想起源与发展
（16分钟）
[1.2.1]--1.2人工智能的发展简史
（30分钟）
[1.3.1]--1.3人工智能研究的基本内容
（12分钟）
"(1.4.1)--人工智能概述课件"
{2}--第二周搜索求解
[2.1.1]--2.1启发式搜索
（27分钟）
[2.2.1]--2.2对抗搜索
（17分钟）
[2.3.1]--2.3蒙特卡洛树搜索
（36分钟）
"(2.4.1)--搜索求解课件"
{3}--第三周逻辑与推理（I）
[3.1.1]--3.1命题逻辑
（18分钟）
[3.2.1]--3.2谓词逻辑
（16分钟）
[3.3.1]--3.3知识图谱推理：一阶归纳推理算法
（28分钟）
"(3.4.1)--逻辑与推理(I)课件"
{4}--第四周逻辑与推理（II）
[4.1.1]--4.1知识图谱推理：路径排序算法
（13分钟）
[4.2.1]--4.2因果推理
（32分钟）
"(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
[5.1.1]--5.1机器学习基本概念
（19分钟）
[5.2.1]--5.2线性回归分析
（10分钟）
[5.3.1]--5.3提升算法（boosting）
（17分钟）
"(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
[6.1.1]--6.1K均值聚类
（18分钟）
[6.2.1]--6.2主成分分析
（23分钟）
[6.3.1]--6.3特征人脸算法
（10分钟）
"(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
[7.1.1]--7.1逻辑斯蒂回归与分类
（20分钟）
[7.2.1]--7.2潜在语义分析
（20分钟）
[7.3.1]--7.3线性区别分析及分类
（15分钟）
"(7.4.1)--统计机器学习算法应用课件"
{8}--第八周深度学习（I）
[8.1.1]--8.1深度学习基本概念
（23分钟）
[8.2.1]--8.2前馈神经网络
（16分钟）
[8.3.1]--8.3误差后向传播(BP)
（14分钟）
"(8.4.1)--深度学习课件"
{9}--第九周：深度学习（II）
[9.1.1]--9.1卷积神经网络
（17分钟）
[9.2.1]--9.2-自然语言理解与视觉分析
（18分钟）
"(9.3.1)--深度学习课件"
{10}--第十周：强化学习
[10.1.1]--10.1强化学习定义
（25分钟）
[10.2.1]--10.2策略优化与策略评估
（18分钟）
[10.3.1]--10.3强化学习求解QLearning
（17分钟）
[10.4.1]--10.4深度强化学习
（8分钟）
"(10.5.1)--强化学习课件"
{11}--第十一周：人工智能博弈
[11.1.1]--11.1博弈相关概念
（18分钟）
[11.2.1]--11.2遗憾最小化算法
（19分钟）
[11.3.1]--11.3虚拟遗憾最小化算法
（25分钟）
[11.4.1]--11.4人工智能安全
（18分钟）
"(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
[12.1.1]--12.1记忆驱动的智能计算
（21分钟）
[12.2.1]--12.2可计算社会学
（19分钟）
[12.3.1]--12.3若干挑战
（25分钟）
"(12.4.1)--人工智能发展与挑战课件"
京公网安备 11011502004263