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)。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，从算法层面对人工智能技术“知其意，悟其理，守其则，践其行”。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。
来而不可失者，时也；蹈而不可失者，机也。人工智能不单纯是一门课程、一手技术、一项产品或一个应用，而是理论博大深厚、技术生机勃勃、产品落地牵引、应用赋能社会的综合生态体(AIecosystem)。为了加强实训，课程中安排了以搜索求解为核心的黑白棋AI算法、以线性回归为核心的图像恢复、以深度学习为核心的垃圾分类等实训题目。
注：
1)课程相关资料可访问“智海（www.aiplusx.com.cn）”和“智海-Mo平台（momodel.cn）”。
2)本课程对应ppt可以如下免费下载
链接：https://pan.baidu.com/s/1gIweAOKUDAnON5SZat03Kg
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人工智能导论模型与算法答案
人工智能导论的模型与算法是人工智能领域的基础内容。
模型是代表系统行为和性能的数学表示，通常用于描述系统如何在特定情况下做出决策。算法是解决问题的步骤或方法，它们可以是手动实现的过程，也可以是计算机程序。
常见的人工智能模型包括决策树、神经网络、支持向量机、随机森林等。常见的人工智能算法包括K-近邻算法、朴素贝叶斯算法、决策树算法、梯度下降算法、随机森林算法等。
人工智能模型和算法的选择取决于问题的特征，例如数据的大小和复杂度、目标函数的形式等。