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人工智能
人工智能//
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课时
30.00
介绍
目录

课程概述

本门课程以帮助大家建构完整正确的人工智能知识体系为目标,从“认识你自己”这一人工智能的根本任务出发,系统阐述机器学习、神经网络、符号智能、进化计算、群智能、行为智能这六大人工智能实现途径的基本思想与主要方法,以及综合运用这些途径解决实际问题的思路,从而获得人工智能技术的思维方式与基本能力,在此基础上感受探索人类智能与实现人工智能的乐趣。

课程目标

考核评价

讲师介绍

刘峡壁

详细介绍

     本课程特色是:

    1. 注重人工智能核心技术体系的构建,讲解全面完整,涵盖机器学习、神经网络、符号智能、进化计算、群智能、行为智能六大核心技术途径;

    2. 从“认识你自己”出发,将上述内容有机结合为一个整体,便于系统的理解和掌握;

    3. 注重结合不同技术途径解决实际问题的思路的培养,通过实际案例来例示其基本思路。

    4. 注重人工智能思维模式的建构,注意区分原理与应用,强调人工智能技术与非人工智能技术的区别;

    5. 注意人工智能技术创新思维的培养和建构。

        本课程从2008年起,在北京理工大学研究生课程中每年持续讲授至今,年均选课研究生人数>120人。获得兵工高校优秀教材二等奖、北京理工大学教育教学成果奖奖励,获得北京理工大学研究生骨干课程、精品课程项目支持。

       课程中有部分素材来源于网络或参考资料,其转载目的在于更好的达到教学目标,如有未标明出处的地方,请联系课程教师,我们会立即采取必要措施。在此感谢作品的作者及单位,谢谢!

人工智能概述
AI=认识你自己

(561s)

第一章 机器学习
1. 学习即变化

(709s)

2. 监督学习就是学函数

(630s)

3. 非监督学习(聚类):发现数据的分布规律

(1293s)

4. 非监督学习(关联规则挖掘):找出数据之间的联系

(932s)

5. 强化学习:犯错误也是学习

(974s)

第二章 神经网络
1. 大脑与人工神经网络

(756s)

6. 人工大脑:神经网络的物理实现

(1152s)

5. 自组织特征映射网络

(552s)

2. 前馈网络:需要函数表示方法,就要想到它

(919s)

3. 深度与宽度网络:越复杂越好

(1055s)

4. 反馈网络

(918s)

第三章 符号智能
1. 符号智能:从问题求解到专家系统再到知识工程

(921s)

6. 自然语言理解

(981s)

2. 问题求解与机器博弈

(881s)

5. 不确定性推理

(1329s)

4. 逻辑推理

(1146s)

3. 知识表示与获取

(872s)

第四章 进化计算
1. 进化计算:模拟从猿到人

(816s)

2. DNA计算:生物界的暴力搜索

(777s)

3. 遗传类算法:模拟基因的进化

(958s)

4. 进化类算法:模拟性状的进化

(904s)

第五章 群智能
1. 群智能:自然界中的计算之美

(890s)

2. 蚁群优化算法:从蚂蚁觅食中寻找灵感

(682s)

3. 粒子群优化算法:大雁飞行教会了我们什么

(821s)

4. 量子计算:物理界的暴力搜索

(867s)

第六章 行为智能
1. 行为智能:从感知到行动

(907s)

2. 行为智能:智能体结构

(1060s)

第七章 案例剖析
1. AlphaGo围棋博弈系统

(827s)

2. UFES IARA自动驾驶汽车

(873s)

3. 微软小冰聊天机器人

(949s)

课程总结
课程总结

(1027s)

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