
人工智能:模型與算法培訓(xùn)
一 人工智能概述
1.1 可計算思想起源與發(fā)展
1.2 人工智能的發(fā)展簡史
1.3人工智能研究的基本內(nèi)容
人工智能概述課件
浙江大學(xué)計算機學(xué)院人工智能課程課件(人工智能概述)
二 搜索求解
2.1啟發(fā)式搜索
2.2 對抗搜索
2.3 蒙特卡洛樹搜索
搜索求解課件
浙江大學(xué)計算機學(xué)院人工智能課程課件(搜索求解)
三 邏輯與推理(I)
3.1 命題邏輯
3.2 謂詞邏輯
3.3 知識圖譜推理:一階歸納推理算法
邏輯與推理(I)課件
浙江大學(xué)計算機學(xué)院人工智能課程課件(邏輯與推理)
四 邏輯與推理(II)
浙江大學(xué)計算機學(xué)院人工智能課程課件(邏輯與推理)
4.1 知識圖譜推理:路徑排序算法
4.2 因果推理
邏輯與推理(II)課件
五 統(tǒng)計機器學(xué)習(xí):監(jiān)督學(xué)習(xí)
5.1 機器學(xué)習(xí)基本概念
5.2 線性回歸分析
5.3提升算法(boosting)
統(tǒng)計機器學(xué)習(xí):監(jiān)督學(xué)習(xí)課件
浙江大學(xué)計算機學(xué)院人工智能課程課件(監(jiān)督學(xué)習(xí))
六 統(tǒng)計機器學(xué)習(xí):無監(jiān)督學(xué)習(xí)
6.1 K均值聚類
6.2 主成分分析
6.3 特征人臉?biāo)惴?/p>
統(tǒng)計機器學(xué)習(xí):無監(jiān)督學(xué)習(xí)課件
浙江大學(xué)計算機學(xué)院人工智能課程課件(無監(jiān)督學(xué)習(xí))
七 統(tǒng)計機器學(xué)習(xí)算法應(yīng)用
7.1 邏輯斯蒂回歸與分類
7.2 潛在語義分析
7.3 線性區(qū)別分析及分類
統(tǒng)計機器學(xué)習(xí)算法應(yīng)用課件
八 深度學(xué)習(xí)(I)
8.1 深度學(xué)習(xí)基本概念
8.2 前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
8.3 誤差后向傳播(BP)
深度學(xué)習(xí)課件
浙江大學(xué)圖靈班人工智能本科專業(yè)課件(深度學(xué)習(xí))
九:深度學(xué)習(xí)(II)
9.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
9.2 自然語言理解與視覺分析
深度學(xué)習(xí)課件
浙江大學(xué)圖靈班人工智能本科專業(yè)課件(深度學(xué)習(xí))
十:強化學(xué)習(xí)
10.1 強化學(xué)習(xí)定義
10.2 策略優(yōu)化與策略評估
10.3 強化學(xué)習(xí)求解: Q Learning
10.4 深度強化學(xué)習(xí)
強化學(xué)習(xí)課件
浙江大學(xué)圖靈班人工智能本科專業(yè)課件(強化學(xué)習(xí))
十一:人工智能博弈
11.1 博弈相關(guān)概念
11.2 遺憾小化算法
11.3 虛擬遺憾小化算法
11.4 人工智能安全
人工智能博弈課件
浙江大學(xué)圖靈班人工智能本科專業(yè)課件(人工智能博弈)
十二:人工智能發(fā)展與挑戰(zhàn)
12.1 記憶驅(qū)動的智能計算
12.2 可計算社會學(xué)
12.3 若干挑戰(zhàn)
人工智能發(fā)展與挑戰(zhàn)課件
十三:算法實驗
人工智能課程體系演變
實驗環(huán)境設(shè)置
如何完成并測試你的實驗作業(yè)
實驗作業(yè)題目
算法實驗的課件
十四 構(gòu)建人工智能育人生態(tài)促AI專業(yè)和交叉學(xué)科發(fā)展
新一代人工智能的形成
人工智能人才培養(yǎng)態(tài)勢
匯聚交叉、賦能社會
構(gòu)建人工智能育人生態(tài)促AI專業(yè)和交叉學(xué)科發(fā)展課件