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麻省理工学院公开课:人工智能
本课程共22集 翻译完 欢迎学习

讲师:美国

课程介绍:本课程学习人工智能,以授课形式讲述什么人工智能,人工智能的重要性和其未来,包括如何进行博弈、图像识别、以及机器学习方面的内容

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课程列表
【第1集】01 什么是人工智能(课程介绍)
【第2集】02 推理:目标树与问题求解
【第3集】03 推理:目标树与基于规则的专家系统
【第4集】04 搜索:深度优先、爬山、束搜索
【第5集】05 搜索:最优、分支限界、A*
【第6集】06 搜索:博弈、极小化极大、α-β
【第12集】12 学习:神经网络、反向传播
【第14集】14 学习:稀疏空间、音韵学
【第15集】15 学习:相近差错、妥适条件
【第18集】18 表示:分类、轨迹、过渡
【第19集】19 架构:GPS、SOAR、包容架构、心智社会
【第22集】22 模型融合、跨通道偶合、课程总结
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