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。
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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。
--1.1 Overview of Artificial Intelligence (人工智能概述)
--1.2 Foundations of Artificial Intelligence(人工智能基础)
--1.3 History of Artificial Intelligence(人工智能历史)
--1.4 The State of Artificial Intelligence(人工智能现状)
--1.5 Summary (小结)
--2.1 Approaches for Artificial Intelligence(人工智能研究途径)
--2.2 Rational Agents (理性主体)
--2.3 Task Environments (任务环境)
--2.4 Intelligent Agent Structure (Agent的结构)
--2.5 Category of Intelligent Agents(Agent的分类)
--2.6 Summary(小结)
--3.1 Problem Solving Agents(问题求解Agent)
--3.2 Example Problems(问题实例)
--3.3 Searching for Solutions(通过搜索求解)
--3.4 Uninformed Search Strategies(无信息搜索策略)
--3.5 Informed Search Strategies(有信息搜索策略)
--3.6 Heuristic Functions(启发式函数)
--3.7 Summary(小结)
--4.1 Overview(概述)
--4.2 Local Search Algorithms(局部搜索算法)
--4.3 Optimization and Evolutionary Algorithms (优化和进化算法)
--4.4 Swarm Intelligence and Optimization(群体智能和优化)
--4.5 Summary(小结)
--5.1 Games(博弈)
--5.2 Optimal Decisions in Games(博弈中的优化决策)
--5.3 Alpha-Beta Pruning(Alpha-Beta剪枝)
--5.4 Imperfect Real-time Decisions(不完美的实时决策)
--5.5 Stochastic Games(随机博弈)
--5.6 Monte-Carlo Methods(蒙特卡洛方法)
--5.7 Summary(小结)
--6.1 Constraint Satisfaction Problems (约束满足问题)
--6.2 Constraint Propagation: Inference in CSPs(约束传播:CPS中的推理)
--6.3 Backtracking Search for CSPs(CPS的回溯搜索)
--6.4 Local Search for CSPs(CPS局部搜索)
--6.5 The Structure of Problems(问题的结构)
--6.6 Summary(小结)
--7.1 Overview(概述)
--7.2 Knowledge Representation(知识表示)
--7.3 Representation using Logic(逻辑表示)
--7.4 Ontological Engineering(本体工程)
--7.5 Bayesian Networks(贝叶斯网络)
--7.6 Summary(小结)
--8.1 Planning Problems(规划问题)
--8.2 Classic Planning(经典规划)
--8.3 Planning and Scheduling(规划与调度)
--8.4 Real-World Planning(现实世界规划)
--8.5 Decision-theoretic Planning(决策理论规划)
--8.6 Summary(小结)
--9.1 What is Machine Learning(什么是机器学习)
--9.2 History of Machine Learning(机器学习的历史)
--9.3 Why Different Perspectives(为什么需要不同的视角)
--9.4 Three Perspectives on Machine Learning(机器学习的三个视角)
--9.5 Applications and Terminologies(机器学习的应用及有关术语)
--9.6 Summary(小结)
--10.1 Classification(分类)
--10.2 Regression(回归)
--10.3 Clustering(聚类)
--10.4 Ranking(排名)
--10.5 Dimensionality Reduction(降维)
--10.6 Summary(小结)
--11.1 Supervised Learning Paradigm(有监督学习范式)
--11.2 Unsupervised Learning Paradigm(无监督学习范式)
--11.3 Reinforcement Learning Paradigm(强化学习范式)
--11.4 Other Learning Paradigms(其他学习范式)
--11.5 Summary(小结)
--12.1 Probabilistic Models(概率模型)
--12.2 Geometric Models(几何模型)
--12.3 Logical Models(逻辑模型)
--12.4 Networked Models(网络模型)
--12.5 Summary(小结)
1989年3月取得哈工大计算机博士学位。毕业后任哈理工、哈工大副教授等。1992年出国并在日美知名公司担任主任研究员、主干研究员、中国区总工等。2009年底应邀回国,任北京大学数字视频编解码国家工程实验室广州中心副主任。2012年3月任北京大学信息工程学院常务副院长(主持工作),2013年9月至2016年3月任北京大学信息工程学院院长。攻读博士学位期间主要从事人工智能协同式问题求解的研究,目前的研究领域包括计算机视觉、多媒体检索、人工智能与机器学习。