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人工智能：模型与算法
〖课程目录〗:
中国大学MOOC 人工智能：模型与算法 [1.5G]
┣━━{1}--第一周人工智能概述 [151.9M]
┃ ┣━━{1}--1.1可计算思想起源与发展 [39.6M]
┃ ┃ ┗━━[1.1.1]--1.1可计算思想起源与发展.mp4 [39.6M]
┃ ┣━━{2}--1.2人工智能的发展简史 [81.4M]
┃ ┃ ┗━━[1.2.1]--1.2人工智能的发展简史.mp4 [81.4M]
┃ ┣━━{3}--1.3人工智能研究的基本内容 [25.9M]
┃ ┃ ┗━━[1.3.1]--1.3人工智能研究的基本内容.mp4 [25.9M]
┃ ┗━━{4}--人工智能概述课件 [4.9M]
┃ ┗━━(1.4.1)--人工智能概述课件.pdf [4.9M]
┣━━{10}--第十周：强化学习 [140.8M]
┃ ┣━━{1}--10.1强化学习定义 [50.7M]
┃ ┃ ┗━━[10.1.1]--10.1强化学习定义.mp4 [50.7M]
┃ ┣━━{2}--10.2策略优化与策略评估 [38.5M]
┃ ┃ ┗━━[10.2.1]--10.2策略优化与策略评估.mp4 [38.5M]
┃ ┣━━{3}--10.3强化学习求解QLearning [32.6M]
┃ ┃ ┗━━[10.3.1]--10.3强化学习求解QLearning.mp4 [32.6M]
┃ ┣━━{4}--10.4深度强化学习 [17.4M]
┃ ┃ ┗━━[10.4.1]--10.4深度强化学习.mp4 [17.4M]
┃ ┗━━{5}--强化学习课件 [1.7M]
┃ ┗━━(10.5.1)--强化学习课件.pdf [1.7M]
┣━━{11}--第十一周：人工智能博弈 [165M]
┃ ┣━━{1}--11.1博弈相关概念 [39.5M]
┃ ┃ ┗━━[11.1.1]--11.1博弈相关概念.mp4 [39.5M]
┃ ┣━━{2}--11.2遗憾最小化算法 [35.2M]
┃ ┃ ┗━━[11.2.1]--11.2遗憾最小化算法.mp4 [35.2M]
┃ ┣━━{3}--11.3虚拟遗憾最小化算法 [44.3M]
┃ ┃ ┗━━[11.3.1]--11.3虚拟遗憾最小化算法.mp4 [44.3M]
┃ ┣━━{4}--11.4人工智能安全 [43.7M]
┃ ┃ ┗━━[11.4.1]--11.4人工智能安全.mp4 [43.7M]
┃ ┗━━{5}--人工智能博弈课件 [2.2M]
┃ ┗━━(11.5.1)--人工智能博弈课件.pdf [2.2M]
┣━━{12}--第十二周：人工智能发展与挑战 [145.8M]
┃ ┣━━{1}--12.1记忆驱动的智能计算 [44.6M]
┃ ┃ ┗━━[12.1.1]--12.1记忆驱动的智能计算.mp4 [44.6M]
┃ ┣━━{2}--12.2可计算社会学 [47.4M]
┃ ┃ ┗━━[12.2.1]--12.2可计算社会学.mp4 [47.4M]
┃ ┣━━{3}--12.3若干挑战 [49.9M]
┃ ┃ ┗━━[12.3.1]--12.3若干挑战.mp4 [49.9M]
┃ ┗━━{4}--人工智能发展与挑战课件 [3.9M]
┃ ┗━━(12.4.1)--人工智能发展与挑战课件.pdf [3.9M]
┣━━{2}--第二周搜索求解 [177.7M]
┃ ┣━━{1}--2.1启发式搜索 [59.4M]
┃ ┃ ┗━━[2.1.1]--2.1启发式搜索.mp4 [59.4M]
┃ ┣━━{2}--2.2对抗搜索 [42.4M]
┃ ┃ ┗━━[2.2.1]--2.2对抗搜索.mp4 [42.4M]
┃ ┣━━{3}--2.3蒙特卡洛树搜索 [72.7M]
┃ ┃ ┗━━[2.3.1]--2.3蒙特卡洛树搜索.mp4 [72.7M]
┃ ┗━━{4}--搜索求解课件 [3.2M]
┃ ┗━━(2.4.1)--搜索求解课件.pdf [3.2M]
┣━━{3}--第三周逻辑与推理（I） [125.4M]
┃ ┣━━{1}--3.1命题逻辑 [39.1M]
┃ ┃ ┗━━[3.1.1]--3.1命题逻辑.mp4 [39.1M]
┃ ┣━━{2}--3.2谓词逻辑 [29.8M]
┃ ┃ ┗━━[3.2.1]--3.2谓词逻辑.mp4 [29.8M]
┃ ┣━━{3}--3.3知识图谱推理：一阶归纳推理算法 [54.7M]
┃ ┃ ┗━━[3.3.1]--3.3知识图谱推理：一阶归纳推理算法.mp4 [54.7M]
┃ ┗━━{4}--逻辑与推理(I)课件 [1.7M]
┃ ┗━━(3.4.1)--逻辑与推理(I)课件.pdf [1.7M]
┣━━{4}--第四周逻辑与推理（II） [97.2M]
┃ ┣━━{1}--4.1知识图谱推理：路径排序算法 [35.8M]
┃ ┃ ┗━━[4.1.1]--4.1知识图谱推理：路径排序算法.mp4 [35.8M]
┃ ┣━━{2}--4.2因果推理 [59.5M]
┃ ┃ ┗━━[4.2.1]--4.2因果推理.mp4 [59.5M]
┃ ┗━━{3}--逻辑与推理(II)课件 [1.9M]
┃ ┗━━(4.3.1)--逻辑与推理(II)课件.pdf [1.9M]
┣━━{5}--第五周统计机器学习：监督学习 [100.4M]
┃ ┣━━{1}--5.1机器学习基本概念 [39.7M]
┃ ┃ ┗━━[5.1.1]--5.1机器学习基本概念.mp4 [39.7M]
┃ ┣━━{2}--5.2线性回归分析 [23.9M]
┃ ┃ ┗━━[5.2.1]--5.2线性回归分析.mp4 [23.9M]
┃ ┣━━{3}--5.3提升算法（boosting） [35.4M]
┃ ┃ ┗━━[5.3.1]--5.3提升算法（boosting）.mp4 [35.4M]
┃ ┗━━{4}--统计机器学习：监督学习课件 [1.5M]
┃ ┗━━(5.4.1)--统计机器学习：监督学习课件.pdf [1.5M]
┣━━{6}--第六周统计机器学习：无监督学习 [119.8M]
┃ ┣━━{1}--6.1K均值聚类 [35.7M]
┃ ┃ ┗━━[6.1.1]--6.1K均值聚类.mp4 [35.7M]
┃ ┣━━{2}--6.2主成分分析 [44.7M]
┃ ┃ ┗━━[6.2.1]--6.2主成分分析.mp4 [44.7M]
┃ ┣━━{3}--6.3特征人脸算法 [37.5M]
┃ ┃ ┗━━[6.3.1]--6.3特征人脸算法.mp4 [37.5M]
┃ ┗━━{4}--统计机器学习：无监督学习课件 [1.9M]
┃ ┗━━(6.4.1)--统计机器学习：无监督学习课件.pdf [1.9M]
┣━━{7}--第七周统计机器学习算法应用 [122.1M]
┃ ┣━━{1}--7.1逻辑斯蒂回归与分类 [41M]
┃ ┃ ┗━━[7.1.1]--7.1逻辑斯蒂回归与分类.mp4 [41M]
┃ ┣━━{2}--7.2潜在语义分析 [48.5M]
┃ ┃ ┗━━[7.2.1]--7.2潜在语义分析.mp4 [48.5M]
┃ ┣━━{3}--7.3线性区别分析及分类 [30.9M]
┃ ┃ ┗━━[7.3.1]--7.3线性区别分析及分类.mp4 [30.9M]
┃ ┗━━{4}--统计机器学习算法应用课件 [1.7M]
┃ ┗━━(7.4.1)--统计机器学习算法应用课件.pdf [1.7M]
┣━━{8}--第八周深度学习（I） [110.9M]
┃ ┣━━{1}--8.1深度学习基本概念 [50.4M]
┃ ┃ ┗━━[8.1.1]--8.1深度学习基本概念.mp4 [50.4M]
┃ ┣━━{2}--8.2前馈神经网络 [32.6M]
┃ ┃ ┗━━[8.2.1]--8.2前馈神经网络.mp4 [32.6M]
┃ ┣━━{3}--8.3误差后向传播(BP) [25.6M]
┃ ┃ ┗━━[8.3.1]--8.3误差后向传播(BP).mp4 [25.6M]
┃ ┗━━{4}--深度学习课件 [2.3M]
┃ ┗━━(8.4.1)--深度学习课件.pdf [2.3M]
┣━━{9}--第九周：深度学习（II） [67.3M]
┃ ┣━━{1}--9.1卷积神经网络 [34M]
┃ ┃ ┗━━[9.1.1]--9.1卷积神经网络.mp4 [34M]
┃ ┣━━{2}--9.2自然语言理解与视觉分析 [31.1M]
┃ ┃ ┗━━[9.2.1]--9.2-自然语言理解与视觉分析.mp4 [31.1M]
┃ ┗━━{3}--深度学习课件 [2.3M]
┃ ┗━━(9.3.1)--深度学习课件.pdf [2.3M]
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发表于 2021-1-5 00:42:02
发表于 2021-2-2 21:24:20
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