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人工智能原理与实践
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【第1集】Pybullet安装
【第2集】通用强化学习框架
【第4集】裂缝检测实践(上)
【第5集】裂缝检测实践(下)
【第6集】1.1 绪论
【第7集】2.1 强化学习的基本概念
【第8集】2.2 马尔可夫决策问题模型(上)
【第9集】2.2 马尔可夫决策问题模型(下)
【第10集】2.3 强化学习值函数(上)(上)
【第11集】2.3 强化学习值函数(上)(下)
【第12集】2.3 强化学习值函数(下)(上)
【第13集】2.3 强化学习值函数(下)(下)
【第14集】2.4 从值函数计算最优策略(上)
【第15集】2.4 从值函数计算最优策略(下)
【第16集】3.1 动态规划算法(上)(上)
【第17集】3.1 动态规划算法(上)(下)
【第18集】3.1动态规划算法(下)(上)
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【第20集】3.2蒙特卡罗算法(上)
【第21集】3.2蒙特卡罗算法(下)
【第22集】3.3 时差分方法
【第23集】3.4 Q-Learning算法
【第24集】4.1 人脑神经网络和人工神经网络(上)
【第25集】4.1 人脑神经网络和人工神经网络(下)
【第26集】4.2 人工神经元(上)
【第27集】4.2 人工神经元(下)
【第28集】4.3 前馈神经网络
【第29集】5.1 多层神经网络的参数学习(上)
【第30集】5.1 多层神经网络的参数学习(下)
【第31集】5.2 梯度下降方法(上)
【第32集】5.2 梯度下降方法(下)
【第33集】5.3 反向传播算法(上)
【第34集】5.3 反向传播算法(下)
【第35集】6.1 多机器人集群(上)
【第36集】6.1 多机器人集群(下)
【第37集】6.2 多智能体信息融合
【第38集】6.3 多智能体协调的学习控制方法
【第39集】7.1 搜索-问题定义
【第40集】7.2 搜索-树搜索
【第41集】7.3 搜索-广度优先
【第42集】7.4 搜索-深度优先(上)
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【第44集】7.5 搜索-一致代价
【第45集】8.1 启发搜索-启发函数(上)
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【第48集】8.2 启发搜索-A*算法(下)
【第49集】8.3 博弈搜索-对抗游戏
【第50集】8.4 博弈搜索-MINMAX算法(上)
【第51集】8.4 博弈搜索-MINMAX算法(下)
【第52集】8.5 博弈搜索-alpha_beta算法(上)
【第53集】8.5 博弈搜索-alpha_beta算法(下)
【第54集】9.1 约束满足-问题定义
【第55集】9.2 约束满足-回溯搜索
【第56集】9.3 约束满足-约束传播
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