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） 译
【第2集】02 推理：目标树与问题求解 译
【第3集】03 推理：目标树与基于规则的专家系统 译
【第4集】04 搜索：深度优先、爬山、束搜索 译
【第5集】05 搜索：最优、分支限界、A* 译
【第6集】06 搜索：博弈、极小化极大、α-β 译
【第7集】07 约束：解释线条图 译
【第8集】08 约束：搜索、域缩减 译
【第9集】09 约束：视觉对象识别 译
【第10集】10 学习介绍、最近邻 译
【第11集】11 学习：识别树、无序 译
【第12集】12 学习：神经网络、反向传播 译
【第13集】13 学习：遗传算法 译
【第14集】14 学习：稀疏空间、音韵学 译
【第15集】15 学习：相近差错、妥适条件 译
【第16集】16 学习：支持向量机 译
【第17集】17 学习：boosting算法 译
【第18集】18 表示：分类、轨迹、过渡 译
【第19集】19 架构：GPS、SOAR、包容架构、心智社会 译
【第20集】20 概率推理I 译
【第21集】21 概率推理II 译
【第22集】22 模型融合、跨通道偶合、课程总结 译
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