人工智能导论
课程简介
本书分为三大部分，第一部分介绍了人工智能的起源、发展、概念等，并结合国家政策，介绍了人工智能发展的意义。第二部结合图形化人工智能软件讲述各种机器学习算法，让读者快速上手并实践机器学习模型。首先介绍机器学习最基本数学基础及生活中常见的案例，引出回归和分类等问题并用图形化软件快速训练、调试并测试模型。接着在逻辑回归基础上引出深度学习技术并使用此技术解决手写数字识别，文章分类等任务。接着使用决策树、随机森林和支持向量机等算法，从和线性回归完全不同的角度切入机器学习，并解决更多实际问题，如“客户流失分析”和“垃圾邮件过滤”等问题。在第二部分的最后，通过案例引入无监督学习，并用其理念解决异常检测等问题，最后借助人工智能图形化软件解决“学生作业查重”等综合案例。本部分使用机器学习模型解决大量生产、生活和工作中常见的问题。第三部分通过使用生动的图示以及吃豆人小游戏，介绍强化学习的发展及其应用。首先使用大量的图示及课本配套的动画等资源，直观讲述各类搜索算法，如深度优先，广度优先，A*等搜索。在这些算法的基础上，加大问题的不确定性，进一步引出马尔可夫决策过程，进而推导出贝尔曼公式，最终使用强化学习的方法解决问题。
本教材以新发展理念为指导，着眼于服务建设现代化经济体系和实现更高质量更充分就业需要，对接科技发展趋势和市场需求，与腾讯公司深入合作，根据实际项目需求，创作并编写了活页式、工作手册式教材并配套开发信息化资源。本书的每一章内容循序渐进，但是又相对独立，每个案例都可以作为独立的内容进行讲授。作者自主开发了开源免费图形化的人工智能工具橙现智能，填补了国内相关软件的空白。
采用“图说图解，自上而下，应用第一，实战掌握”的教学方式。“图说图解”是本教材最显而易见的特色。本教材将所有深奥难懂的人工智能原理图形化展现及讲解，让学生能够从直觉上理解而不是从概念上或者公式上所谓的理解。配合图形化的人工智能工具橙现智能，使读者能够更方便快速地入门人工智能应用技术。为了保证这一点，作者们制作了大量的原创图片用于讲解，并自主研发了开源免费的橙现智能作为工具。“自上而下”是本教材核心特色。本教材以中小微企业常见的问题为项目，从内容上看有一条以人工智能模型为主线的明线，还有两条按照“自上而下”的教学理念设计的暗线。第一条暗线就是橙现智能工具使用由大致流程的掌握到细节的掌握，保证读者能够从大局上知道自己在干什么，进而知道细节上应该怎样设置。第二条暗线就是人工智能知识和技术由宏观理解到具体技能掌握，保证读者能够从宏观上理解一个人工智能项目的流程，接着再去理解具体技术的细节。为保证这一点，本书以简单模型入手逐步深入到复杂模型，从使用“干净”数据逐步扩展到使用“脏”数据。“应用第一”是本教材培养高层次应用型人才的保障。本书通过图形化方法从概念上让读者理解算法的原理，具体操作使用橙现智能完成。为了保证这一点，作者们删除了大量的公式，增加了大量的图解。本教材以“实战掌握”为手段，保证知行合一、工学结合，保证学生能学得会，做得出，能够将所学知识应用在真实的项目中。案例大量采用中小微企业常见的问题，将新技术、新规范纳入教学内容，在实战中使学生逐步掌握人工智能技术。
人工智能导论—智慧树网
人工智能导论国家级|工学(08)/自动化类(0808)课程介绍申请学校选课随着智能时代的到来，人工智能对人类社会的影响涉及各个领域和行业，人工智能成为智能社会的基础性、颠覆性技术。本课程介绍新知识体系人工智能理念、方法与技术，共分学科与概念基础、技术基础、重点方向和领域、行业应用和伦理法律5大部分、12章及60个重要知识点。课程获评“2021年智慧树双一流高校重点学科线上一流课程”,2021年首届“智慧树杯”课程思政示范案例教学大赛卓越奖。2021年秋冬学期智慧树网混合式精品专业课程top100。2021年省级一流线上课程。2.030.04次莫宏伟、徐立芳、毛奔、毕可冰、郝勇哈尔滨工程大学人工智能导论莫宏伟人民邮电出版社2020-07-了解更多
开课8学期
2023春夏已运行2023秋冬招生中2023春夏已运行2022秋冬已结束2022春夏已结束2021秋冬已结束2021春夏已结束2020秋冬已结束2020春夏已结束更新时间：2023-07-04累计选课人
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【公开课】仅供个人兴趣学习，学校不算成绩【无学分】哦~书名作者出版社出版月份ISBN人工智能导论莫宏伟人民邮电出版社2020-07-人工智能基础
本课程推荐教材及与课程学习目标对应关系如下：
1. 授课教材：《人工智能》丁世飞编著电子工业出版社 2020年第三版ISBN：9787121363955。
（1）教材特点：《人工智能导论（第3版）》主要阐述人工智能的基本原理、方法和应用技术。全书共13章，除第1章讨论人工智能基本概念、第13章讨论人工智能的争论与展望外，其余11章按照“基本智能+典型应用+计算智能”三个模块编排内容。一个模块为人工智能经典的三大技术，分别为知识表示技术、搜索技术和推理技术，主要包括知识表示、确定性推理、搜索策略、不确定性推理；第二个模块为人工智能的典型应用领域，包括机器学习、支持向量机和专家系统；第三个模块为计算智能与群智能，包括神经计算、进化计算、模糊计算和群智能。
本课程主要选用了本教材的第一稿模块，即知识表示技术、搜索技术和推理技术中相关的内容。
（2）使用方法：本教材对应课程学习目标1-5，可以做到对课程内容前半部分的全覆盖，请同学们学习完视频之后，一定要详细阅读教材中的对应部分，并针对课后习题进行联系，能够有效提高学习质量；
2、本课程参考了大量网络上的课程。对应课程学习目标6-8，包括：
https://stanford-cs221.github.io/spring2021/
https://cse.iitkgp.ac.in/~dsamanta/courses/da/
百度飞桨师资培训的机器学习和深度学习的内容。
https://easyai.tech
此外还有参考百度百科、B站、以及知乎和CSDN等各类科技网站。
在此表示感谢！