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【人工智能】斯坦福CS221：人工智能原理与技术

3.8万

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2020-04-09 01:00:30

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这门课程是关于什么的？网络搜索，语音识别，面部识别，机器翻译，自动驾驶和自动调度有什么共同点？这些都是复杂的现实世界中的问题，人工智能（AI）的目标是使用严格的数学工具来解决这些问题。在本课程中，您将学习驱动这些应用程序的基本原理，并练习实现其中一些系统。具体主题包括机器学习，搜索，游戏，马尔可夫决策过程，约束满足，图形模型和逻辑。本课程的主要目标是为您提供解决生活中可能遇到的新AI问题的工具。

计算机科学

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致力于划水摸鱼的佛系研究生

1. Lecture 1 - Overview

01:27:26

2. Lecture 2 - Machine Learning 1 - Linear Classifiers, SGD

01:20:34

3. Lecture 3 - Machine Learning 2 - Features, Neural Networks

01:22:23

4. Lecture 4 - Machine Learning 3 - Generalization, K-means

01:23:07

5. Lecture 5 - Search 1 - Dynamic Programming, Uniform Cost Search

01:20:25

6.Lecture 6 Search 2 - A

01:21:54

7.Lecture 7 - Markov Decision Processes - Value Iteration

01:23:07

8.Lecture 8 - Markov Decision Processes - Reinforcement Learning

01:14:38

9. Lecture 9 - Game Playing 1 - Minimax, Alpha-beta Pruning

01:21:33

10. Lecture 10 - Game Playing 2 - TD Learning, Game Theory

01:19:26

11. Lecture 11 - Factor Graphs 1 - Constraint Satisfaction Problems

01:21:17

12. Lecture 13 - Bayesian Networks 1 - Inference

01:21:39

13.Lecture 14 Bayesian Networks 2 - Forward-Backward

01:11:49

14. Lecture 15 - Bayesian Networks 3 - Maximum Likelihood

01:23:45

15.Lecture 16 Logic 1 - Propositional Logic

01:18:34

16. Lecture 17 - Logic 2 - First-order Logic

01:19:55

17. Lecture 19 - Conclusion

01:01:48

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