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人工智能
课程类型：
选修课
主讲教师：
罗会兰
课程来源：
江西理工大学
建议学分：
3.00分
课程编码：
xtzx0633
课程介绍
课程目录
教师团队
第一章 绪论
s
1.1 人工智能概念
（12分钟）
s
1.2 什么是理性智能体
（12分钟）
第二章 无信息搜索策略
s
2.1.1问题求解智能体
（8分钟）
s
2.1.2问题形式化
（10分钟）
s
2.1.3 树搜索算法
（9分钟）
s
2.1.4树搜索算法的实现
（14分钟）
s
2.2.1搜索策略
（9分钟）
s
2.2.2宽度优先搜索
（15分钟）
s
2.2.3一致代价搜索
（7分钟）
s
2.3.1深度优先搜索
（16分钟）
s
2.3.2有限深度搜索
（18分钟）
s
2.3.3迭代深入搜索
（15分钟）
s
2.3.4迭代深入深度搜索性能分析
（9分钟）
s
2.4无信息搜索策略小结
（15分钟）
第三章 有信息搜索策略
s
3.1贪婪搜索算法
（18分钟）
s
3.2.1A星搜索算法
（11分钟）
s
3.2.2A星搜索算法的最优性
（12分钟）
s
3.2.3可采纳的启发式函数
（15分钟）
s
3.3爬山搜索算法
（17分钟）
s
3.4模拟退火搜索算法
（11分钟）
s
3.5遗传算法
（18分钟）
第四章 约束满足问题
s
4.1.1什么是约束满足问题
（15分钟）
s
4.1.2约束满足问题的标准搜索形式化
（13分钟）
s
4.2.1回溯搜索算法
（17分钟）
s
4.2.2回溯搜索的变量赋值顺序策略
（16分钟）
s
4.2.3回溯搜索的前向检查及约束传播
（16分钟）
s
4.2.4 AC-3弧相容算法
（13分钟）
s
4.3约束满足问题的局部搜索方法
（12分钟）
第五章 对抗搜索
s
5.1博弈及极小极大值概念
（16分钟）
s
5.2极小极大值决策算法
（15分钟）
s
5.3.1剪枝的概念
（10分钟）
s
5.3.2 alpha-beta算法
（14分钟）
s
5.3.3 alpha-beta剪枝示例
（15分钟）
s
5.4 不完美的实时决策
（15分钟）
第六章 不确定性推理
s
6.1不确定性量化
（10分钟）
s
6.2使用完全联合分布进行推理
（10分钟）
s
6.3贝叶斯规则及其应用
（11分钟）
s
6.4贝叶斯网络推理
（14分钟）
s
6.5隐马尔可夫模型
（16分钟）
s
6.6卡尔曼滤波器
（6分钟）
京公网安备 11011502004263