32. 声音模型和语言模型
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《人工智能概论》视频课程，第32讲：声音模型和语言模型。
来自中国大学MOOC平台：https://www.icourse163.org/course/BUU-1461546165。
《人工智能概论》课程是一门引领大家进入人工智能领域的基础课程，了解人工智能的概念和发展简史，理解人工智能三大流派的主要特点，并熟悉人工智能的主要研究内容和应用领域，包括计算机视觉、语音智能与自然语言处理等。同时，本课程对人工智能中使用的主要关键技术进行了介绍，主要包括：知识表示、专家系统、知识图谱、搜索技术、机器学习、人工神经网络和深度学习、机器人与智能驾驶等等。课程突出应用性，并提供了多个实践环节的演示视频。本课程可以供人文社科、理工类等学科、专业的朋友学习。
人工智能概论
（32/99）
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简介
订阅合集
01. 人工智能概念的提出
05:41
02. 智能的层次
07:11
03. 图灵与图灵测试
06:58
04. 人工智能的第一次繁荣期
08:58
05. 人工智能的第二次繁荣期
06:12
06. 人工智能的复苏期
07:33
07. 人工智能的第三次繁荣期
10:48
08. 符号主义学派
07:49
09. 连接主义学派
03:58
10. 行为主义学派
06:29
11. 人工智能的研究内容
08:34
12. 人工智能的核心技术
03:35
13. 人工智能的应用
07:38
14. 人工智能的未来
05:52
15. 计算机视觉概述
03:17
16. 计算机视觉的发展史
10:42
17. Marr 视觉计算理论
02:48
18. 计算机视觉的研究内容
05:38
19. 计算机视觉的应用
08:02
20. 计算机视觉企业简介
06:31
21. 计算机视觉实战演示_实战
07:09
22. 自然语言处理概述
04:41
23. 词法分析
16:33
24. 句法分析
11:27
25. 自然语言生成概述
12:43
26. AI 自动诗词创作
09:58
27. 机器翻译概述
07:41
28. 基于语料库的机器翻译技术
09:44
29. 问答系统
10:52
30. 语音处理概述
01:43
31. 语音识别
06:56
32. 声音模型和语言模型
10:02
33. 语音合成
08:46
34. 语音与 NLP 企业简介
05:14
35. 自然语言处理实验_文本分类实战
04:27
36. 知识与知识表示概述
10:14
37. 一阶谓词逻辑
08:03
38. 产生式表示法
07:35
39. 产生式系统
05:56
40. 框架表示法
09:12
41. 自动推理概述
07:23
42. 专家系统概述
09:10
43. 专家系统的结构
08:14
44. 典型专家系统
05:48
45. 知识图谱概述
10:40
46. 知识图谱的发展史
07:03
47. 典型知识图谱
12:55
48. 知识图谱的构建
04:24
49. 问题求解概述
04:50
50. 状态空间
10:17
51. 盲目搜索
10:41
52. 启发式搜索概述
08:35
53. A算法与A*算法
11:20
54. 博弈树搜索
14:09
55. α-β剪枝法
10:13
56. 遗传算法概述
13:16
57. 遗传算法应用案例
07:29
58. 机器学习概述
11:52
59. 回归
20:00
60. 分类
18:03
61. 分类算法之 Logistic 回归
10:23
62. 分类算法之决策树
14:01
63. 分类算法之朴素贝叶斯方法
11:29
64. 分类算法之 KNN 方法
12:42
65. 图像分类任务
51:04
66. 使用 KNN 完成图像分类_实战
57:19
67. 分类算法之支持向量机
10:57
68. 无监督学习概述
08:05
69. 聚类
12:52
70. 强化学习概述
09:33
71. 机器学习实战演示_实战
04:23
72. 文本分类概述
04:50
73. 向量空间模型
13:27
74. 人工神经网络概述
14:17
75. 感知机
05:53
76. 多层人工神经网络
19:31
77. 深度人工神经网络
10:12
78. 卷积神经网络
14:10
79. 常见卷积神经网络
07:53
80. LeNet
15:41
81. AlexNet
44:19
82. VGG网络
29:45
83. GoogLeNet
29:47
84. ResNet
22:55
85. 常见卷积神经网络的比较
07:51
86. 深度学习开发框架
01:28
87. PyTorch 简介
41:32
88. 全连接神经网络_灰度图像分类_实战
38:13
89. 全连接神经网络_彩色图像分类_实战
15:27
90. 卷积神经网络_图像分类_实战
42:59
91. 使用预训练模型
30:30
92. 使用特征提取进行图像分类
08:12
93. 使用微调模型进行图像分类
17:01
94. 深度学习实战智能问答系统_实战
10:14
95. 机器人简介
09:45
96. 机器人中的智能技术
07:40
97. 智能机器人的应用
13:08
98. 智能驾驶概述
09:53
99. 智能驾驶系统与测试
14:57
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