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人工智能(2020秋)
课程类型：
选修课
发布时间：
2020-12-30 08:46:40
主讲教师：
课程来源：
建议学分：
0.00分
课程编码：
mk000472
课程介绍
课程目录
教师团队
{1}--第一章绪论
s
[1.1.1]--1.1人工智能概念
（12分钟）
s
[1.2.1]--1.2理性智能体
（12分钟）
{2}--第二章无信息搜索策略
s
[2.10.1]--2.3.3迭代深入搜索
（15分钟）
s
[2.11.1]--2.3.4迭代深入深度搜索性能分析
（9分钟）
s
[2.12.1]--2.4无信息搜索策略小结
（15分钟）
s
[2.1.1]--2.1.1问题求解智能体
（8分钟）
s
[2.2.1]--2.1.2问题形式化
（10分钟）
s
[2.3.1]--2.1.3树搜索算法
（9分钟）
s
[2.4.1]--2.1.4树搜索算法的实现
（14分钟）
s
[2.5.1]--2.2.1搜索策略
（9分钟）
s
[2.6.1]--2.2.2宽度优先搜索
（15分钟）
s
[2.7.1]--2.2.3一致代价搜索
（7分钟）
s
[2.8.1]--2.3.1深度优先搜索
（16分钟）
s
[2.9.1]--2.3.2有限深度搜索
（18分钟）
{3}--第三章有信息搜索策略
s
[3.1.1]--3.1贪婪搜索算法
（18分钟）
s
[3.2.1]--3.2.1A星搜索算法
（11分钟）
s
[3.3.1]--3.2.2A星搜索算法的最优性
（12分钟）
s
[3.4.1]--3.2.3可采纳的启发式函数
（15分钟）
s
[3.5.1]--3.3爬山搜索算法
（17分钟）
s
[3.6.1]--3.4模拟退火搜索算法
（11分钟）
s
[3.7.1]--3.5遗传算法
（18分钟）
{4}--第四章约束满足问题
s
[4.1.1]--4.1.1什么是约束满足问题
（15分钟）
s
[4.2.1]--4.1.2约束满足问题的标准搜索形式化
（13分钟）
s
[4.3.1]--4.2.1回溯搜索算法
（17分钟）
s
[4.4.1]--4.2.2回溯搜索的变量赋值顺序策略
（16分钟）
s
[4.5.1]--4.2.3回溯搜索的前向检查及约束传播
（16分钟）
s
[4.6.1]--4.2.4AC-3弧相容算法
（13分钟）
s
[4.7.1]--4.3约束满足问题的局部搜索方法
（12分钟）
{5}--第五章对抗搜索
s
[5.1.1]--5.1博弈及极小极大值概念
（16分钟）
s
[5.2.1]--5.2极小极大值决策算法
（15分钟）
s
[5.3.1]--5.3.1剪枝的概念
（10分钟）
s
[5.4.1]--5.3.2alpha-beta算法
（14分钟）
s
[5.5.1]--5.3.3alpha-beta剪枝示例
（15分钟）
s
[5.6.1]--5.4不完美的实时决策
（15分钟）
{6}--第六章不确定性推理
s
[6.1.1]--6.1不确定性量化
（10分钟）
s
[6.2.1]--6.2使用完全联合分布进行推理
（10分钟）
s
[6.3.1]--6.3贝叶斯规则及其应用
（11分钟）
s
[6.4.1]--6.4贝叶斯网络推理
（14分钟）
s
[6.5.1]--6.5隐马尔可夫模型
（16分钟）
s
[6.6.1]--6.6
（6分钟）
京公网安备 11011502004263