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《人工智能:模型与算法》PPT课件 浙江大学 吴飞

人工智能:模型与算法_浙江大学
 
课件内容: 
第一周 人工智能概述 
GPT 和ChatGPT看AI发展 
1.1 可计算思想起源与发展 
1.2 人工智能的发展简史 
1.3人工智能研究的基本内容 
1.4 人工智能芯片与框架介绍 
人工智能知识点全景图:迈向智能+时代蓝皮书 
人工智能概述课件 
浙江大学计算机学院人工智能课程课件(人工智能概述) 
第一周测试 
第二周 搜索求解 
2.1启发式搜索 
2.2 对抗搜索 
2.3 蒙特卡洛树搜索 
搜索求解课件 
浙江大学计算机学院人工智能课程课件(搜索求解) 
第二周测试 
第三周 逻辑与推理(I) 
3.1 命题逻辑 
3.2 谓词逻辑 
3.3 知识图谱推理:一阶归纳推理算法 
逻辑与推理(I)课件 
浙江大学计算机学院人工智能课程课件(逻辑与推理) 
第三周测试 
第四周 逻辑与推理(II) 
4.1 知识图谱推理:路径排序算法 
4.2 因果推理 
4.3 实践课程 
逻辑与推理(II)课件 
浙江大学计算机学院人工智能课程课件(逻辑与推理) 
第四周测试 
第五周 统计机器学习:监督学习 
5.1 机器学习基本概念 
5.2 线性回归分析 
5.3提升算法(boosting) 
5.4 实践课程 
统计机器学习:监督学习课件 
浙江大学计算机学院人工智能课程课件(监督学习) 
第五周测试 
第六周 统计机器学习:无监督学习 
6.1 K均值聚类 
6.2 主成分分析 
6.3 特征人脸算法 
6.4 实践课程 
统计机器学习:无监督学习课件 
浙江大学计算机学院人工智能课程课件(无监督学习) 
第六周测试 
第七周 统计机器学习算法应用 
7.1 逻辑斯蒂回归与分类 
7.2 潜在语义分析 
7.3 线性区别分析及分类 
统计机器学习算法应用课件 
第七周测试 
第八周 深度学习(I) 
8.1 深度学习基本概念 
8.2 前馈神经网络 
8.3 误差后向传播(BP) 
8.4 实践课程 
深度学习课件 
浙江大学图灵班人工智能本科专业课件(深度学习) 
第八周测试 
第九周:深度学习(II) 
9.1 卷积神经网络 
9.2 自然语言理解与视觉分析 
9.3 实践课程 
深度学习课件 
浙江大学图灵班人工智能本科专业课件(深度学习) 
第九周测试 
第十周:强化学习 
10.1 强化学习定义 
10.2 策略优化与策略评估 
10.3 强化学习求解: Q Learning 
10.4 深度强化学习 
10.5 实践课程 
强化学习课件 
浙江大学图灵班人工智能本科专业课件(强化学习) 
第十周测试 
第十一周:人工智能博弈 
11.1 博弈相关概念 
11.2 遗憾最小化算法 
11.3 虚拟遗憾最小化算法 
11.4 人工智能安全 
人工智能博弈课件 
浙江大学图灵班人工智能本科专业课件(人工智能博弈) 
第十一周测试 
第十二周:人工智能发展与挑战 
12.1 记忆驱动的智能计算 
12.2 可计算社会学 
12.3 若干挑战 
人工智能发展与挑战课件 
第十三周:算法实验 
13.1 人工智能课程体系演变 
13.2 实验环境设置 
13.3 如何完成并测试你的实验作业 
13.4 实验作业题目 
13.5 实践课程 
算法实验的课件 
第十四周 构建人工智能育人生态促AI专业和交叉学科发展 
新一代人工智能的形成 
人工智能人才培养态势 
汇聚交叉、赋能社会 
构建人工智能育人生态促AI专业和交叉学科发展课件

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