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课程大纲

人工智能历史

  • 智能体

问题解决

  • 通过搜索解决问题
  • 超越经典搜索
  • 对抗性搜索
  • 约束满足问题

知识与推理

  • 逻辑智能体
  • 一阶逻辑
  • 一阶逻辑中的推理
  • 经典规划
  • 现实世界中的规划与行动
  • 知识表示

不确定知识与推理

  • 量化不确定性
  • 概率推理
  • 时间上的概率推理
  • 简单决策
  • 复杂决策

学习

  • 从示例中学习
  • 学习中的知识
  • 学习概率模型
  • 强化学习

沟通、感知与行动

  • 自然语言处理
  • 用于沟通的自然语言
  • 感知
  • Robotics

结论

  • 哲学基础
  • 人工智能:现状与未来

要求

具备计算、生物学、数学和物理的一般知识

 7 小时

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