人工智能引论
主讲教师：谢榕
| 学校： | 武汉大学 |
| 开课院系： | 计算机学院 |
| 课程英文名称： | Artificial Intelligence |
| 课程编号： | ZJ1602335 |
课程介绍
《人工智能》是研究智能信息处理技术、开发具有智能特性的各类应用系统的核心技术。通过本课程的学习，学生能够了解人工智能的基本概念和基本原理，掌握传统人工智能的知识表示方法和搜索求解策略，掌握计算智能的基本知识与方法，包括人工神经网络、深度机器学习、遗传进化算法、群体智能算法等主要内容，掌握人工智能的确定推理技术和不确定性推理，了解人工智能语言，如Prolog等，熟悉人工智能的主要应用，包括知识图谱、机器人规划、无人系统、人脸识别、自然语言理解等内容，了解人工智能的发展学派和当前主要前沿方向，为智能信息分析、专家系统以及智能决策支持系统等各类智能系统的建立和开发奠定基础。
课程章节
参考教材
1、蔡自兴、刘丽珏、蔡竞峰、陈白帆，人工智能及其应用（第五版），清华大学出版社，2016
2、Stuart Russell, Peter Norvig, 人工智能：一种现代的方法（第3版）, 人民邮电出版社，2010
3、M. Tim Jones, Artificial Intelligence: A Systems Approach, Infinity Science Press, 2008
4、Wolfgang Ertel, Nathanael T. Black, Introduction to Artificial Intelligence, Springer, 2011
教学资源
| 课程章节 | | 文件类型 | | 修改时间 | | 大小 | | 备注 | |
| 1.1 什么是人工智能? |
视频
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2021-09-06 | 380.97MB | ||
| 1.2 人类智能与人工智能 |
视频
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2021-09-06 | 86.30MB | ||
| 1.3 人工智能的研究与应用领域 |
视频
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2021-09-06 | 131.50MB | ||
| 1.4 人工智能的发展阶段与未来 |
视频
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2021-09-06 | 242.16MB | ||
| 1.5 总结 |
视频
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2021-09-06 | 38.14MB | ||
| 1.6 复习专用：知识图谱 |
视频
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2021-09-13 | 7.89MB | ||
| 2.1 知识与知识表示 |
视频
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2021-09-06 | 69.10MB | ||
| 2.2 状态空间法 |
视频
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2021-09-06 | 111.11MB | ||
| 2.3 问题归约法 |
视频
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2021-09-06 | 211.83MB | ||
| 2.4 谓词逻辑法 |
视频
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2021-09-06 | 153.30MB | ||
| 2.5 语义网络法 |
视频
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2021-09-06 | 124.13MB | ||
| 2.6 总结 |
视频
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2021-09-06 | 247.77MB | ||
| 2.7 复习专用：知识图谱 |
视频
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2021-09-06 | 10.88MB | ||
| 3.1 概述 |
视频
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2021-09-06 | 96.56MB | ||
| 3.2 图搜索策略 |
视频
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2021-09-06 | 89.19MB | ||
| 3.3 盲目搜索 |
视频
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2021-09-06 | 222.99MB | ||
| 3.4 启发式搜索 |
视频
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2021-09-06 | 190.16MB | ||
| 3.5 总结 |
视频
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2021-09-06 | 93.03MB | ||
| 3.6 复习专用：知识图谱 |
视频
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2021-09-06 | 7.48MB | ||
| 4.1 生物学动因 |
视频
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2021-09-06 | 130.77MB | ||
| 4.2 神经元模型 |
视频
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2021-09-06 | 45.08MB | ||
| 4.3 人工神经网络结构 |
视频
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2021-09-06 | 94.01MB | ||
| 4.4 常见人工神经网络 |
视频
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2021-09-06 | 359.62MB | ||
| 4.5 人工神经网络的应用与研究 |
视频
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2021-09-06 | 128.10MB | ||
| 4.6 总结 |
视频
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2021-09-06 | 134.61MB | ||
| 4.7 复习专用：知识图谱 |
视频
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2021-09-06 | 8.99MB | ||
| 5.1 机器学习概述 |
视频
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2021-09-09 | 239.11MB | ||
| 5.2 机器学习系统 |
视频
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2021-09-07 | 323.84MB | ||
| 5.3 传统机器学习方法 |
视频
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2021-09-07 | 337.52MB | ||
| 5.4 机器学习方法 |
视频
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2021-09-07 | 231.51MB | ||
| 5.5 机器学习的应用与研究 |
视频
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2021-09-07 | 59.89MB | ||
| 5.6 总结 |
视频
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2021-09-09 | 139.85MB | ||
| 5.7 复习专用：知识图谱 |
视频
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2021-09-06 | 7.31MB | ||
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视频
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2021-09-06 | 8.87MB | |||
| 6.1 深度学习概述 |
视频
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2022-10-26 | 439.69MB | ||
| 6.2 深度学习基础 |
视频
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2021-12-03 | 140.09MB | ||
| 6.3 深度学习开发框架 |
视频
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2021-12-03 | 109.08MB | ||
| 6.4 人工神经网络 |
视频
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2022-10-25 | 805.35MB | ||
| 6.5 深度学习常用模型 |
视频
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2021-12-03 | 300.73MB | ||
| 6.6 深度强化学习 |
视频
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2021-12-03 | 49.09MB | ||
| 7.1 概述 |
视频
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2021-09-06 | 45.76MB | ||
| 7.2 遗传算法基本机理 |
视频
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2021-09-06 | 148.03MB | ||
| 7.3 遗传算法求解步骤 |
视频
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2021-09-06 | 111.80MB | ||
| 7.4 遗传算法求解举例 |
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2021-09-06 | 8.29MB | ||
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2021-09-06 | 67.34MB | |||
| 7.6 复习专用：知识图谱 |
视频
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2021-09-06 | 8.29MB | ||
| 9.1 知识推理技术概述 |
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2021-09-06 | 87.51MB | ||
| 9.2 消解原理 |
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2021-09-06 | 285.07MB | ||
| 9.3 规则演绎系统 |
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2021-09-06 | 192.05MB | ||
| 9.4 知识推理技术应用 |
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2021-09-06 | 69.48MB | ||
| 9.5 总结 |
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2021-09-06 | 45.76MB | ||
| 9.6 复习专用：知识图谱 |
视频
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2021-09-06 | 6.29MB | ||
| 10.1 概述 |
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2021-09-06 | 116.50MB | ||
| 10.2 概率推理 |
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2021-11-15 | 118.76MB | ||
| 10.3 主观Bayes方法 |
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2021-09-06 | 144.63MB | ||
| 10.4 可信度方法 |
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2021-09-06 | 78.97MB | ||
| 10.5 证据理论 |
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2021-09-06 | 129.11MB | ||
| 10.6 总结 |
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2021-09-06 | 8.93MB | ||
| 10.7 复习专用：知识图谱 |
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2021-09-06 | 8.61MB |
视频