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人工智能原理_北京大学_王文敏

3706
3
2020-03-11 14:39:47
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https://next.xuetangx.com/course/PKU08091000777/1515653 本课程在系统回顾人工智能发展历程的基础上，重点介绍人工智能的核心思想、基本理论，基本方法与部分应用。 课程以该英文原版教材为主，并根据人工智能、特别是机器学习领域的发展和变化，编撰和充实了大量的内容。本课程共有12讲，采用双语教学，即中英文PPT和中英文作业等、中文讲授和交流。本课程面向对人工智能感兴趣的大学生、研究生、以及科技工作者。
人工智能
学习
北京大学
公开课
机器学习
专业英语
道之社 发消息
TO BELIEVE AND TO DO IT.
视频选集
（19/67）
0-0 Course Introduction（课程介绍）
04:04
1-1.1 Overview of Artificial Intelligence（人工智能概述）
09:12
1-1.2 Foundations of Artificial Intelligence（人工智能基础）
16:53
1-1.3 History of Artificial Intelligence（人工智能历史）
22:37
1-1.4 The State of Artificial Intelligence（人工智能现状）
21:17
1-2.1 Approaches for Artificial Intelligence（人工智能研究途径）
11:45
1-2.2 Rational Agents（理性主体）
09:07
1-2.3 Task Environments（任务环境）
07:10
1-2.4 Intelligent Agent Structure（Agent的结构）
07:55
1-2.5 Category of Intelligent Agents（Agent的分类）
17:29
2-3.1 Problem Solving Agents（问题求解Agent）
10:14
2-3.2 Example Problems（问题实例）
15:47
2-3.3 Searching for Solutions（通过搜索求解）
07:08
2-3.4.1 Uninformed Search Strategies（无信息搜索策略）
11:24
2-3.4.2 Uninformed Search Strategies（无信息搜索策略）
04:51
2-3.4.3 Uninformed Search Strategies（无信息搜索策略）
03:24
2-3.4.4 Uninformed Search Strategies（无信息搜索策略）
03:26
2-3.4.5 Uninformed Search Strategies（无信息搜索策略）
01:13
2-3.4.6 Uninformed Search Strategies（无信息搜索策略）
01:02
2-3.5.1 Informed Search Strategies（有信息搜索策略）
09:52
2-3.5.2 Informed Search Strategies（有信息搜索策略）
08:12
2-3.6 Heuristic Functions（启发式函数）
05:26
2-4.1 Overview（概述）
06:58
2-4.2.1 Local Search Algorithms（局部搜索算法）
13:39
2-4.2.2 Local Search Algorithms（局部搜索算法）
05:23
2-4.2.3 Local Search Algorithms（局部搜索算法）
11:34
2-4.3 Optimization and Evolutionary Algorithms（优化和进化算法）
16:17
2-4.4 Swarm Intelligence and Optimization（群体智能和优化）
14:55
2-5.1 Games（博弈）
19:34
2-5.2 Optimal Decisions in Games（博弈中的优化决策）
13:02
2-5.3 Alpha-Beta Pruning（Alpha-Beta剪枝）
08:24
2-5.4 Imperfect Real-time Decisions（不完美的实时决策）
05:39
2-5.5 Stochastic Games（随机博弈）
08:01
2-5.6 Monte-Carlo Methods（蒙特卡洛方法）
16:15
2-6.1 Constraint Satisfaction Problems（约束满足问题）
30:14
2-6.2 Constraint Propagation Inference in CSPs（约束传播：CPS中的推理）
13:36
2-6.3 Backtracking Search for CSPs（CPS的回溯搜索）
13:27
2-6.4 Local Search for CSPs（CPS局部搜索）
06:43
2-6.5 The Structure of Problems（问题的结构）
07:42
3-7.1 Overview（概述）
08:33
3-7.2 Knowledge Representation（知识表示）
15:46
3-7.3 Representation using Logic（逻辑表示）
25:53
3-7.4 Ontological Engineering（本体工程）
14:16
3-7.5 Bayesian Networks（贝叶斯网络）
36:07
4-8.1 Planning Problems（规划问题）
18:46
4-8.2 Classic Planning（经典规划）
24:59
4-8.3 Planning and Scheduling（规划与调度）
07:16
4-8.4 Real-World Planning（现实世界规划）
18:32
4-8.5 Decision-theoretic Planning（决策理论规划）
15:56
5-9.1 What is Machine Learning（什么是机器学习）
21:09
5-9.2 History of Machine Learning（机器学习的历史）
12:21
5-9.3 Why Different Perspectives（为什么需要不同的视角）
07:41
5-9.4 Three Perspectives on Machine Learning（机器学习的三个视角）
28:49
5-9.5 Applications and Terminologies（机器学习的应用及有关术语）
20:32
5-10.1 Classification（分类）
40:16
5-10.2 Regression（回归）
19:03
5-10.3 Clustering（聚类）
27:18
5-10.4 Ranking（排名）
09:52
5-10.5 Dimensionality Reduction（降维）
11:56
5-11.1 Supervised Learning Paradigm（有监督学习范式）
47:44
5-11.2 Unsupervised Learning Paradigm（无监督学习范式）
27:36
5-11.3 Reinforcement Learning Paradigm（强化学习范式）
33:52
5-11.4 Other Learning Paradigms（其他学习范式）
17:48
5-12.1 Probabilistic Models（概率模型）
35:02
5-12.2 Geometric Models（几何模型）
21:59
5-12.3 Logical Models（逻辑模型）
11:28
5-12.4 Networked Models（网络模型）
46:45

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