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！
AI 人工智能教程
人工智能❮首页下一节❯目录本教程涵盖了人工智能和机器学习的基础知识，在简单的JavaScript代码中包含许多示例、解决方案和公式。
人工智能人工智能表明机器可以在以下方面模仿人类：
谈话思考学习规划了解人类智能大约7万年前，人类大脑开始发展"认知智能"：
能够理解数字能够理解一种语言能够理解抽象思维语言创建的认知智能：
头脑单词数字数字认知智能还创造了：
数字计数计算计算机人工智能是人类需要进行复杂计算的结果。
这只能使用高速计算机来实现。
数学人工智能涉及的主要数学分支有：
线性函数线性图形线性代数概率统计数据这些章节提供了有关数据科学项目（机器学习/深度学习）中使用的数学分支的内容。
线性代数AI专家离不开这个代数：
AI使用标量AI使用向量AI使用矩阵AI使用张量线性图形直线表示笔直线性图是一条直线通常，线性图显示线性函数概率概率是关于某事发生的可能性概率是一个介于0和1之间的数字
统计如何收集、分析、解释和呈现数据。
最常见的是什么？最值得期待的是什么？什么是最正常的？AI人工智能科学集群回归感知器培训机器学习感知器识别训练测试TensorFlow.js教程操作Visor模型JavaScript图形画布Plotly.jsChart.js谷歌图表❮首页下一节❯