人工智能：模型与算法
人工智能(ArtificialIntelligence，简称AI)是以机器为载体所展示出来的人类智能，因此人工智能也被称为机器智能(MachineIntelligence)。
人类一直不懈努力，让机器模拟人类在视觉、听觉、语言和行为等方面的某些功能以提升生产能力、帮助人类完成更为复杂或有危险的工作，更多造福人类社会。对人类智能的模拟可通过以符号主义为核心的逻辑推理、以问题求解为核心的探询搜索、以数据驱动为核心的机器学习、以行为主义为核心的强化学习和以博弈对抗为核心的决策智能等方法来实现。
本课程成体系介绍人工智能的基本概念和基础算法，可帮助学习者掌握人工智能脉络体系，体会具能、使能和赋能。课程内容包括如下：人工智能概述、搜索求解、逻辑与推理、监督学习、无监督学习、深度学习、强化学习、博弈对抗。授课过程中也会介绍人工智能在自然语言理解(词向量与机器翻译等)和视觉分析（图像分类与视觉对象定位等）等方面的应用。
人工智能于1956年从达特茅斯学院出发，踏上了人类历史发展舞台，今天正发挥“头雁”效应，推动人类社会变革，“其作始也简，其将毕也必巨”。
人工智能
人工智能本目录下的人工智能是计算机学院开设的课程，请注意，另一个人工智能为信电系的课程。
关于大程人工智能课是一个偏向大程的课程，吴飞老师18-19年的大程分别为
黑白棋AI（老传统，持续了多年）图像恢复深度学习，本学年额外提供了华为Atlas200的AI芯片，但是使用者很少（太难用了）。大程每个15分，共占45分。第一个和第三个都可以组1-2人队伍，对成绩没有影响，推荐组队。
关于理论平心而论，理论课讲的有些枯燥，内容多且杂，不知重点在哪，所以听课人数很少。
slides质量也不敢恭维，很多内容都是书本/论文的照片，难以看清且无法搜索。
关于考试期末考试是比较有难度的，会考到相当一部分的概率论与数理统计的知识，这在课程上强调很少。
期末考试的计算题都是slides上原生例子，基本不加改动，所以对于老师给出的重点还是需要尽量把握。
吴飞老师和助教很好，班级分数整体很不错，老师和助教会尽力调分。
重点：以上课程经验仅针对吴飞老师的课程而言
重点：以上课程经验仅针对吴飞老师的课程而言
重点：以上课程经验仅针对吴飞老师的课程而言
文件列表人工智能-CSAIChecklist.md教材习题部分参考答案.pdf试卷AI_18-19_summer.Answer.pdfAI_18-19_summer.pdfAI_2016-2017Spring-answer.pdfAI_2016-2017Spring.pdf