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文檔簡介

人工智能：模型與算法教學大綱從邏輯推理、搜索求解、監(jiān)督學習、無監(jiān)督學習、深度學習、強化學習和博課程概述人工智能(ArtificialAI)是以機器為載體所展示出來的人類智(MachineIntelligence)能等方法來實現(xiàn)。(AI。AI算法、以線性回歸為核心的圖像恢復、以深度學習為核心的垃圾分類等實訓題目。授課目標使能和賦能的手段和方法。課程大綱第一周人工智能概述可計算思想起源與發(fā)展人工智能的發(fā)展簡史人工智能概述課件第一周測試第二周搜索求解啟發(fā)式搜索對抗搜索搜索求解課件第二周測試第三周邏輯與推理（I）命題邏輯謂詞邏輯邏輯與推理(I)課件第三周測試第四周邏輯與推理（II）知識圖譜推理：路徑排序算法因果推理邏輯與推理(II)課件第四周測試第五周統(tǒng)計機器學習：監(jiān)督學習機器學習基本概念線性回歸分析提升算法（boosting）統(tǒng)計機器學習：監(jiān)督學習課件第五周測試第六周統(tǒng)計機器學習：無監(jiān)督學習統(tǒng)計機器學習：無監(jiān)督學習課件K均值聚類主成分分析第六周測試第七周統(tǒng)計機器學習算法應用邏輯斯蒂回歸與分類潛在語義分析線性區(qū)別分析及分類第七周測試第八周深度學習（I）深度學習基本概念前饋神經(jīng)網(wǎng)絡誤差后向傳播深度學習課件第八周測試第九周：深度學習（II）卷積神經(jīng)網(wǎng)絡深度學習課件第九周測試第十周：強化學習強化學習定義策略優(yōu)化與策略評估強化學習求解QLearning強化學習課件第10周測試第十一周：人工智能博弈博弈相關概念遺憾最小化算法虛擬遺憾最小化算法人工智能博弈課件11周測試第十二周：人工智能發(fā)展與挑戰(zhàn)記憶驅動的智能計算可計算社會學若干挑戰(zhàn)人工智能發(fā)展與挑戰(zhàn)課件第十三周：算法實驗實驗環(huán)境設置實驗作業(yè)題目算法實驗的課件預備知識學習者具備一定的線性代數(shù)和概率論的基本知識，掌握一定的程序設計方法。參考資料吳飛《人工智能導論：模型與算法》，高等教育出版社 (書號：978-7-04-053466-5)（普通高中教科

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