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！
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目录1.人工智能概述2.一阶谓词逻辑知识表示法3.产生式表达和框架表示法4.确定性推理5.不确定性推理6.模糊推理方法7.搜索求解策略8.遗传算法及其应用9.群智能算法及其应用10.BP神经网络和Hopfield神经网络11.深度神经网路12.专家系统及知识图谱13.机器学习14.智能体系统1.人工智能概述2.一阶谓词逻辑知识表示法3.产生式表达和框架表示法4.确定性推理5.不确定性推理6.模糊推理方法7.搜索求解策略8.遗传算法及其应用9.群智能算法及其应用10.BP神经网络和Hopfield神经网络11.深度神经网路12.专家系统及知识图谱13.机器学习14.智能体系统感觉作者写的不错的,别忘了点赞关注加收藏哦(一键三连)!你的支持会带给我极大的动力,写出更多优秀文章!
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