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人工智能基础
本课程共70集 翻译完 欢迎学习

课程介绍:人工智能作为智能科学与技术专业的专业核心课,是计算机科学的一个分支,主要研究如何利用计算机来模拟人类的智能活动。其主要任务是建立智能信息处理理论,从定性角度拓展计算机的能力。它是一门综合性、实践性、创新性和广泛性的科学应用领域。本课程通过绪论、盲目搜索、知情搜索、博弈中的搜索、经典逻辑推理、不确定性推理、专家系统七部分内容,介绍人工智能的基本知识、基本概念、基本特点以及人工智能的应用领域,启发开拓学生思路,使之了解人工智能的概念和人工智能的发展,了解国际人工智能的主要流派和路线,了解国内人工智能研究的基本情况,熟悉人工智能的研究领域。掌握盲目搜索、知情搜索和博弈中搜索的基本原理、知识表示方法和相关算法;掌握规则演绎系统和产生式系统的推理技术;掌握运用概率推理、可信度方法、证据理论、模糊理论进行不确定性推理;了解专家系统的原理、建立和使用方法。

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课程列表
【第1集】1.1人工智能的基本概念
【第2集】1.2人工智能的发展简史
【第3集】1.3人工智能研究的基本内容
【第4集】1.4未来人工智能社会畅想
【第5集】2.1引子
【第6集】2.2搜索问题
【第7集】2.2搜索问题
【第8集】2.3搜索问题的表示
【第9集】2.4解的搜索
【第10集】2.4解的搜索
【第11集】2.4解的搜索
【第12集】2.5盲目搜索
【第13集】2.5盲目搜索
【第14集】2.5盲目搜索
【第15集】2.5盲目搜索
【第16集】2.6小结
【第17集】3.1启发搜索
【第18集】3.2知情搜索--找到任何解
【第19集】3.2知情搜索--找到任何解
【第20集】3.2知情搜索--找到任何解
【第21集】3.3知情搜索--找到最优解
【第22集】3.3知情搜索--找到最优解
【第23集】3.3知情搜索--找到最优解
【第24集】3.3知情搜索--找到最优解
【第25集】3.4知情搜索--高级搜索算法:约束满足搜索
【第26集】3.5小结
【第27集】4.1博弈原理
【第28集】4.1博弈原理
【第29集】4.1博弈原理
【第30集】4.2博弈树及其评估
【第31集】4.2博弈树及其评估
【第32集】4.2博弈树及其评估
【第33集】4.3极小化极大算法
【第34集】4.3极小化极大算法
【第35集】5.1 逻辑与知识表示
【第36集】5.1 逻辑与知识表示
【第37集】5.1 逻辑与知识表示
【第38集】5.2 自然演绎推理
【第39集】5.2 自然演绎推理
【第40集】5.2 自然演绎推理
【第41集】5.3 归结演绎推理
【第42集】5.3 归结演绎推理
【第43集】5.3 归结演绎推理
【第44集】5.3 归结演绎推理
【第45集】5.3 归结演绎推理
【第46集】5.3 归结演绎推理
【第47集】6.1产生式系统
【第48集】6.1产生式系统
【第49集】6.1产生式系统
【第50集】6.2 可信度方法
【第51集】6.2 可信度方法
【第52集】6.2 可信度方法
【第53集】6.2 可信度方法
【第54集】6.3 证据理论
【第55集】6.3 证据理论
【第56集】6.3 证据理论
【第57集】7.1 模糊理论
【第58集】7.1 模糊理论
【第59集】7.1 模糊理论
【第60集】7.1 模糊理论
【第61集】7.1 模糊理论
【第62集】7.2 模糊推理
【第63集】7.2 模糊推理
【第64集】7.2 模糊推理
【第65集】8.1 专家系统简介
【第66集】8.2 专家系统的工作原理
【第67集】8.3 知识获取的主要过程与模式
【第68集】8.4 专家系统的建立
【第69集】8.5 两个著名的专家系统的案例
【第70集】8.6 专家系统的开发工具
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