TA的每日心情 | 慵懒
2025-8-1 07:20 |
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签到天数: 17 天 [LV.4]偶尔看看III
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课程介绍:
本课程在系统回顾人工智能发展史的基础上，重点介绍人工智能的核心思想、基本理论，基本方法与部分应用。 课程以英文原版教材为主，并根据人工智能、特别是机器学习领域的发展和变化，编撰和充实了大量内容。采用中英文PPT,中文讲授。
必学知识:
学习者具备一定的数据结构、算法等计算机知识，线性代数、概率论等数学知识，以及机器学习的基础知识即可。
课程目录:
├─{1}--Part I Basics Chapter 1 Introduc
│ ├─{1}--1.1 Overview of Artificial Intel
│ │ (1.1.1)--asset-v1_PekingX+20180320001+201.pdf
│ │
│ ├─{2}--1.2 Foundations of Artificial In
│ │ (1.2.1)--asset-v1_PekingX+20180320001+201.pdf
│ │ [1.2.1]--1.2 Foundations of Artificial In.mp4
│ │
│ ├─{3}--1.3 History of Artificial Intell
│ │ (1.3.1)--asset-v1_PekingX+20180320001+201.pdf
│ │ [1.3.1]--1.3 History of Artificial Intell.mp4
│ │
│ ├─{4}--1.4 The State of Artificial Inte
│ │ (1.4.1)--asset-v1_PekingX+20180320001+201.pdf
│ │ [1.4.1]--1.4 The State of Artificial Inte.mp4
│ │
│ └─{5}--1.5 Summary (小结)
│ #1.5.1#--html.pdf
│
├─{2}--Part I Basics Chapter 2 Intellig
│ ├─{1}--2.1 Approaches for Artificial In
│ │ (2.1.1)--asset-v1_PekingX+20180320001+201.pdf
│ │ [2.1.1]--2.1 Approaches for Artificial In.mp4
│ │
│ ├─{2}--2.2 Rational Agents (理性主体)
│ │ (2.2.1)--asset-v1_PekingX+20180320001+201.pdf
│ │ [2.2.1]--2.2 Rational Agents (理性主体).mp4
│ │
│ ├─{3}--2.3 Task Environments (任务环境）
│ │ (2.3.1)--asset-v1_PekingX+20180320001+201.pdf
│ │ [2.3.1]--2.3 Task Environments (任务环境）.mp4
│ │
│ ├─{4}--2.4 Intelligent Agent Structure
│ │ (2.4.1)--asset-v1_PekingX+20180320001+201.pdf
│ │ [2.4.1]--2.4 Intelligent Agent Structure.mp4
│ │
│ ├─{5}--2.5 Category of Intelligent Agen
│ │ (2.5.1)--asset-v1_PekingX+20180320001+201.pdf
│ │ [2.5.1]--2.5 Category of Intelligent Agen.mp4
│ │
│ └─{6}--2.6 Summary（小结）
│ #2.6.1#--html.pdf
│
├─{3}--Part II Searching Chapter 3 Solv
│ ├─{1}--3.1 Problem Solving Agents（问题求解A
│ │ (3.1.1)--asset-v1_PekingX+20180320001+201.pdf
│ │ [3.1.1]--3.1 Problem Solving Agents（问题求解A.mp4
│ │
│ ├─{2}--3.2 Example Problems（问题实例）
│ │ (3.2.1)--asset-v1_PekingX+20180320001+201.pdf
│ │ [3.2.1]--3.2 Example Problems（问题实例）.mp4
│ │
│ ├─{3}--3.3 Searching for Solutions（通过搜索
│ │ (3.3.1)--asset-v1_PekingX+20180320001+201.pdf
│ │ [3.3.1]--3.3 Searching for Solutions（通过搜索.mp4
│ │
│ ├─{4}--3.4 Uninformed Search Strategies
│ │ (3.4.1)--asset-v1_PekingX+20180320001+201.pdf
│ │ (3.4.2)--asset-v1_PekingX+20180320001+201.pdf
│ │ (3.4.3)--asset-v1_PekingX+20180320001+201.pdf
│ │ (3.4.4)--asset-v1_PekingX+20180320001+201.pdf
│ │ (3.4.5)--asset-v1_PekingX+20180320001+201.pdf
│ │ (3.4.6)--asset-v1_PekingX+20180320001+201.pdf
│ │ [3.4.1]--3.4 Uninformed Search Strategies.mp4
│ │ [3.4.2]--3.4 Uninformed Search Strategies.mp4
│ │ [3.4.3]--3.4 Uninformed Search Strategies.mp4
│ │ [3.4.4]--3.4 Uninformed Search Strategies.mp4
│ │ [3.4.5]--3.4 Uninformed Search Strategies.mp4
│ │ [3.4.6]--3.4 Uninformed Search Strategies.mp4
│ │
│ ├─{5}--3.5 Informed Search Strategies（有
│ │ (3.5.1)--asset-v1_PekingX+20180320001+201.pdf
│ │ (3.5.2)--asset-v1_PekingX+20180320001+201.pdf
│ │ [3.5.1]--3.5 Informed Search Strategies（有.mp4
│ │ [3.5.2]--3.5 Informed Search Strategies（有.mp4
│ │
│ ├─{6}--3.6 Heuristic Functions（启发式函数）
│ │ (3.6.1)--asset-v1_PekingX+20180320001+201.pdf
│ │ [3.6.1]--3.6 Heuristic Functions（启发式函数）.mp4
│ │
│ └─{7}--3.7 Summary（小结）
│ #3.7.1#--html.pdf
│
├─{4}--Part II Searching Chapter 4 Loca
│ ├─{1}--4.1 Overview（概述）
│ │ (4.1.1)--asset-v1_PekingX+20180320001+201.pdf
│ │ [4.1.1]--4.1 Overview（概述）.mp4
│ │
│ ├─{2}--4.2 Local Search Algorithms（局部搜索
│ │ (4.2.1)--asset-v1_PekingX+20180320001+201.pdf
│ │ (4.2.2)--asset-v1_PekingX+20180320001+201.pdf
│ │ (4.2.3)--asset-v1_PekingX+20180320001+201.pdf
│ │ [4.2.1]--4.2 Local Search Algorithms（局部搜索.mp4
│ │ [4.2.2]--4.2 Local Search Algorithms（局部搜索.mp4
│ │ [4.2.3]--4.2 Local Search Algorithms（局部搜索.mp4
│ │
│ ├─{3}--4.3 Optimization and Evolutionar
│ │ (4.3.1)--asset-v1_PekingX+20180320001+201.pdf
│ │ [4.3.1]--4.3 Optimization and Evolutionar.mp4
│ │
│ ├─{4}--4.4 Swarm Intelligence and Optim
│ │ (4.4.1)--asset-v1_PekingX+20180320001+201.pdf
│ │ [4.4.1]--4.4 Swarm Intelligence and Opti.mp4
│ │
│ └─{5}--4.5 Summary（小结）
│ #4.5.1#--html.pdf
│
├─{5}--Part II Searching Chapter 5 Adve
│ ├─{1}--5.1 Games（博弈）
│ │ (5.1.1)--asset-v1_PekingX+20180320001+201.pdf
│ │ [5.1.1]--5.1 Games（博弈）.mp4
│ │
│ ├─{2}--5.2 Optimal Decisions in Games（博
│ │ (5.2.1)--asset-v1_PekingX+20180320001+201.pdf
│ │ [5.2.1]--5.2 Optimal Decisions in Games（博.mp4
│ │
│ ├─{3}--5.3 Alpha-Beta Pruning（Alpha-Bet
│ │ (5.3.1)--asset-v1_PekingX+20180320001+201.pdf
│ │ [5.3.1]--5.3 Alpha-Beta Pruning（Alpha-Bet.mp4
│ │
│ ├─{4}--5.4 Imperfect Real-time Decision
│ │ (5.4.1)--asset-v1_PekingX+20180320001+201.pdf
│ │ [5.4.1]--5.4 Imperfect Real-time Decision.mp4
│ │
│ ├─{5}--5.5 Stochastic Games（随机博弈）
│ │ (5.5.1)--asset-v1_PekingX+20180320001+201.pdf
│ │ [5.5.1]--5.5 Stochastic Games（随机博弈）.mp4
│ │
│ ├─{6}--5.6 Monte-Carlo Methods（蒙特卡洛方法）
│ │ (5.6.1)--asset-v1_PekingX+20180320001+201.pdf
│ │ [5.6.1]--5.6 Monte-Carlo Methods（蒙特卡洛方法）.mp4
│ │
│ └─{7}--5.7 Summary（小结）
│ #5.7.1#--html.pdf
│
├─{6}--Part II Searching Chapter 6 Cons
│ ├─{1}--6.1 Constraint Satisfaction Prob
│ │ (6.1.1)--asset-v1_PekingX+20180320001+201.pdf
│ │ [6.1.1]--6.1 Constraint Satisfaction Prob.mp4
│ │
│ ├─{2}--6.2 Constraint Propagation Infer
│ │ (6.2.1)--asset-v1_PekingX+20180320001+201.pdf
│ │ [6.2.1]--6.2 Constraint Propagation Infer.mp4
│ │
│ ├─{3}--6.3 Backtracking Search for CSPs
│ │ (6.3.1)--asset-v1_PekingX+20180320001+201.pdf
│ │ [6.3.1]--6.3 Backtracking Search for CSPs.mp4
│ │
│ ├─{4}--6.4 Local Search for CSPs（CPS局部搜
│ │ (6.4.1)--asset-v1_PekingX+20180320001+201.pdf
│ │ [6.4.1]--6.4 Local Search for CSPs（CPS局部搜.mp4
│ │
│ ├─{5}--6.5 The Structure of Problems（问题
│ │ (6.5.1)--asset-v1_PekingX+20180320001+201.pdf
│ │ [6.5.1]--6.5 The Structure of Problems（问题.mp4
│ │
│ └─{6}--6.6 Summary（小结）
│ #6.6.1#--html.pdf
│
├─{7}--Part III Reasoning Chapter 7 Rea
│ ├─{1}--7.1 Overview（概述）
│ │ (7.1.1)--asset-v1_PekingX+20180320001+201.pdf
│ │ [7.1.1]--7.1 Overview（概述）.mp4
│ │
│ ├─{2}--7.2 Knowledge Representation（知识表
│ │ (7.2.1)--asset-v1_PekingX+20180320001+201.pdf
│ │ [7.2.1]--7.2 Knowledge Representation（知识表.mp4
│ │
│ ├─{3}--7.3 Representation using Logic（逻
│ │ (7.3.1)--asset-v1_PekingX+20180320001+201.pdf
│ │ [7.3.1]--7.3 Representation using Logic（逻.mp4
│ │
│ ├─{4}--7.4 Ontological Engineering（本体工程
│ │ (7.4.1)--asset-v1_PekingX+20180320001+201.pdf
│ │ [7.4.1]--7.4 Ontological Engineering（本体工程.mp4
│ │
│ ├─{5}--7.5 Bayesian Networks（贝叶斯网络）
│ │ (7.5.1)--asset-v1_PekingX+20180320001+201.pdf
│ │ [7.5.1]--7.5 Bayesian Networks（贝叶斯网络）.mp4
│ │
│ └─{6}--7.6 Summary（小结）
│ #7.6.1#--html.pdf
│
├─{8}--Part IV Planning Chapter 8 Class
│ ├─{1}--8.1 Planning Problems（规划问题）
│ │ (8.1.1)--asset-v1_PekingX+20180320001+201.pdf
│ │ [8.1.1]--8.1 Planning Problems（规划问题）.mp4
│ │
│ ├─{2}--8.2 Classic Planning（经典规划）
│ │ (8.2.1)--asset-v1_PekingX+20180320001+201.pdf
│ │ [8.2.1]--8.2 Classic Planning（经典规划）.mp4
│ │
│ ├─{3}--8.3 Planning and Scheduling（规划与调
│ │ (8.3.1)--asset-v1_PekingX+20180320001+201.pdf
│ │ [8.3.1]--8.3 Planning and Scheduling（规划与调.mp4
│ │
│ ├─{4}--8.4 Real-World Planning（现实世界规划）
│ │ (8.4.1)--asset-v1_PekingX+20180320001+201.pdf
│ │ [8.4.1]--8.4 Real-World Planning（现实世界规划）.mp4
│ │
│ ├─{5}--8.5 Decision-theoretic Planning（
│ │ (8.5.1)--asset-v1_PekingX+20180320001+201.pdf
│ │ [8.5.1]--8.5 Decision-theoretic Planning（.mp4
│ │
│ └─{6}--8.6 Summary（小结）
│ #8.6.1#--html.pdf
│
├──{9}--Part V Learning Chapter 9 Perspe
│ ├─{1}--9.1 What is Machine Learning（什么是
│ │ (9.1.1)--asset-v1_PekingX+20180320001+201.pdf
│ │ [9.1.1]--9.1 What is Machine Learning（什么是.mp4
│ │
│ ├─{2}--9.2 History of Machine Learning（
│ │ (9.2.1)--asset-v1_PekingX+20180320001+201.pdf
│ │ [9.2.1]--9.2 History of Machine Learning（.mp4
│ │
│ ├─{3}--9.3 Why Different Perspectives（为
│ │ (9.3.1)--asset-v1_PekingX+20180320001+201.pdf
│ │ [9.3.1]--9.3 Why Different Perspectives（为.mp4
│ │
│ ├─{4}--9.4 Three Perspectives on Machin
│ │ (9.4.1)--asset-v1_PekingX+20180320001+201.pdf
│ │ [9.4.1]--9.4 Three Perspectives on Machin.mp4
│ │
│ ├─{5}--9.5 Applications and Terminologi
│ │ (9.5.1)--asset-v1_PekingX+20180320001+201.pdf
│ │ [9.5.1]--9.5 Applications and Terminologi.mp4
│ │
│ └─{6}--9.6 Summary（小结）
│ #9.6.1#--html.pdf
├─{10}--Part V Learning Chapter 10 Tasks
│ ├─{1}--10.1 Classification（分类）
│ │ (10.1.1)--asset-v1_PekingX+20180320001+201.pdf
│ │ [10.1.1]--10.1 Classification（分类）.mp4
│ │
│ ├─{2}--10.2 Regression（回归）
│ │ (10.2.1)--asset-v1_PekingX+20180320001+201.pdf
│ │ [10.2.1]--10.2 Regression（回归）.mp4
│ │
│ ├─{3}--10.3 Clustering（聚类）
│ │ (10.3.1)--asset-v1_PekingX+20180320001+201.pdf
│ │ [10.3.1]--10.3 Clustering（聚类）.mp4
│ │
│ ├─{4}--10.4 Ranking（排名）
│ │ (10.4.1)--asset-v1_PekingX+20180320001+201.pdf
│ │ [10.4.1]--10.4 Ranking（排名）.mp4
│ │
│ ├─{5}--10.5 Dimensionality Reduction（降维
│ │ (10.5.1)--asset-v1_PekingX+20180320001+201.pdf
│ │ [10.5.1]--10.5 Dimensionality Reduction（降维.mp4
│ │
│ └─{6}--10.6 Summary（小结）
│ #10.6.1#--html.pdf
│
├─{11}--Part V Learning Chapter 11 Parad
│ ├─{1}--11.1 Supervised Learning Paradig
│ │ (11.1.1)--asset-v1_PekingX+20180320001+201.pdf
│ │ [11.1.1]--11.1 Supervised Learning Paradig.mp4
│ │
│ ├─{2}--11.2 Unsupervised Learning Parad
│ │ (11.2.1)--asset-v1_PekingX+20180320001+201.pdf
│ │ [11.2.1]--11.2 Unsupervised Learning Parad.mp4
│ │
│ ├─{3}--11.3 Reinforcement Learning Para
│ │ (11.3.1)--asset-v1_PekingX+20180320001+201.pdf
│ │ [11.3.1]--11.3 Reinforcement Learning Para.mp4
│ │
│ ├─{4}--11.4 Other Learning Paradigms（其他
│ │ (11.4.1)--asset-v1_PekingX+20180320001+201.pdf
│ │ [11.4.1]--11.4 Other Learning Paradigms（其他.mp4
│ │
│ └─{5}--11.5 Summary（小结）
│ #11.5.1#--html.pdf
│
├─{12}--Part V Learning Chapter 12 Model
│ ├─{1}--12.1 Probabilistic Models（概率模型）
│ │ (12.1.1)--asset-v1_PekingX+20180320001+201.pdf
│ │ [12.1.1]--12.1 Probabilistic Models（概率模型）.mp4
│ │
│ ├─{2}--12.2 Geometric Models（几何模型）
│ │ (12.2.1)--asset-v1_PekingX+20180320001+201.pdf
│ │ [12.2.1]--12.2 Geometric Models（几何模型）.mp4
│ │
│ ├─{3}--12.3 Logical Models（逻辑模型）
│ │ (12.3.1)--asset-v1_PekingX+20180320001+201.pdf
│ │ [12.3.1]--12.3 Logical Models（逻辑模型）.mp4
│ │
│ ├─{4}--12.4 Networked Models（网络模型）
│ │ (12.4.1)--asset-v1_PekingX+20180320001+201.pdf
│ │ [12.4.1]--12.4 Networked Models（网络模型）.mp4
│ │
│ └─{5}--12.5 Summary（小结）
│ #12.5.1#--html.pdf
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发表于 2025-7-28 14:41:34
发表于 2025-7-28 15:40:22
