个人介绍
人工智能导论

主讲教师:周志强

第1期

学校: 南阳理工学院
开课院系: 软件学院
课程编号: 2103030702
学分: 3
课时: 56
课程介绍
    课程编号:2103030702
    本课程总共56学时,其中理论32学时,实验24学时。

    人工智能是迅速发展的新兴学科,已经成为许多高新技术产品的核心技术。人工智能模拟人类智能解决问题,几乎在所有领域都有非常广泛的应用。
    本课程为入门级人工智能课程,适合初学者,可以帮助初学者实现“零基础”学习人工智能。本课程采用浙江工业大学王万良教授编著的专业教材《人工智能导论》(第4版),紧紧围绕人工智能的基本思想、基本理论、基本方法及其应用展开,并融合了人工智能的一些前沿内容。
    通过本课程的学习,可以掌握知识表示、确定性和不确定性推理、搜索、进化计算、群智能、人工神经网络、专家系统、机器学习等基本理论与实用方法,了解深度学习、知识图谱等人工智能研究前沿内容,通过人工智能应用实例及虚拟仿真实验,可以提高应用人工智能理论解决工程问题的能力。
参考教材


[1]王万良.人工智能导论(第4版),高等教育出版社,20177月(教材官网

[2]朱福喜.人工智能(第3版),清华大学出版社,20172

[3]李德毅,人工智能导论,中国科学技术出版社,2018

[4]Stuart Russell and Peter Norvig, “Artificial Intelligence – A Modern Approach (3rd ed)”, . Prentice Hall, Dec. 11, 2009.

[5]Stuart Russell等著,殷建平等译:《人工智能:一种现代的方法 (3)》,清华大学出版社,2013111日。


课程评价

教学资源
课程章节 | 文件类型   | 修改时间 | 大小 | 备注
1.1 绪论简介
视频
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2023-05-15 22.45MB
1.2 智能的概念
视频
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2023-05-15 37.44MB
1.3 智能的特征
视频
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2023-05-15 22.68MB
1.4 人工智能的定义
视频
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2023-05-15 49.23MB
1.5 人工智能的发展简史
视频
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2023-05-15 27.34MB
1.6 人工智能研究的基本内容
视频
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2023-05-15 37.05MB
2.1 命题逻辑
视频
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2023-05-15 65.45MB
2.2 谓词
视频
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2023-05-15 104.09MB
2.3 谓词公式
视频
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2023-05-15 206.37MB
2.4 谓词公式的性质
视频
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2023-05-15 65.65MB
2.5 一阶谓词逻辑知识表示法
视频
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2023-05-15 26.79MB
2.6 一阶谓词逻辑知识表示法特点
视频
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2023-05-15 32.80MB
3.1 产生式
视频
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2023-05-15 144.81MB
3.2 产生式系统
视频
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2023-05-15 88.13MB
3.3 产生式系统的例子
视频
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2023-05-15 151.44MB
3.4 产生式表示法的特点
视频
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2023-05-15 34.24MB
3.5 框架表示法
视频
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2023-05-15 118.30MB
4.1 推理方式及其分类
视频
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2023-05-15 20.41MB
4.2 归结演绎推理
视频
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2023-05-15 6.40MB
4.3 谓词公式化为子句集1
视频
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2023-05-15 104.13MB
4.4 谓词公式化为子句集2
视频
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2023-05-15 114.60MB
4.5 归结反演
视频
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2023-05-15 124.14MB
4.6 鲁滨逊归结原理
视频
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2023-05-15 117.93MB
4.7 应用归结原理求问题
视频
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2023-05-15 77.39MB
5.1 不确定推理
视频
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2023-05-15 107.78MB
5.2 可信度方法
视频
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2023-05-15 27.32MB
5.3 概率分配函数
视频
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2023-05-15 121.89MB
5.4 信任函数_似然函数
视频
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2023-05-15 70.19MB
5.5 基于证据理论的推理
视频
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2023-05-15 126.09MB
5.6 基于证据理论的推理实例
视频
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2023-05-15 119.15MB
6.1 模糊逻辑提出
视频
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2023-05-15 96.44MB
6.2 模糊集合
视频
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2023-05-15 57.00MB
6.3 模糊集合的定义和表示方法
视频
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2023-05-15 63.12MB
6.4 隶属函数
视频
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2023-05-15 70.87MB
7.1 模糊关系及其合成
视频
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2023-05-15 25.15MB
7.2 模糊推理
视频
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2023-05-15 67.58MB
7.3 模糊决策
视频
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2023-05-15 20.43MB
7.4 模糊推理应用
视频
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2023-05-15 109.20MB
8.1 搜索的概念
视频
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2023-05-15 23.05MB
8.2 状态空间知识表示方法
视频
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2023-05-15 23.84MB
8.3 启发式图搜索策略—启发式策略
视频
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2023-05-15 70.73MB
8.4 启发式图搜索策略—启发信息和估价函数
视频
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2023-05-15 149.34MB
8.5 启发式图搜索策略—A搜索算法
视频
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2023-05-15 66.96MB
8.6 启发式图搜索策略—A_搜索算法及其特性
视频
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2023-05-15 55.43MB
9.1 基本遗传算法
视频
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2023-05-15 204.99MB
9.2 编码
视频
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2023-05-15 82.25MB
9.3 适应度函数的尺度变换
视频
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2023-05-15 63.75MB
9.4 选择
视频
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2023-05-15 89.27MB
9.5 交叉、变异
视频
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2023-05-15 169.16MB
9.6 遗传算法的一般步骤
视频
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2023-05-15 56.37MB
9.7 遗传算法的特点
视频
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2023-05-15 7.85MB
10.1 蚁群算法基本思想
视频
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2023-05-15 77.31MB
10.2 基本蚁群算法模型
视频
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2023-05-15 35.34MB
10.3 蚁群算法参数选择
视频
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2023-05-15 112.83MB
10.4 蚁群算法的应用
视频
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2023-05-15 89.01MB
11.1 专家系统的基本概念
视频
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2023-05-15 58.83MB
11.2 专家系统的特点
视频
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2023-05-15 96.54MB
11.3 专家系统的工作原理
视频
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2023-05-15 70.15MB
11.4 知识获取的主要过程与模式
视频
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2023-05-15 11.32MB
12.1 专家系统的建立
视频
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2023-05-15 135.13MB
12.2 专家系统的实例
视频
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2023-05-15 158.99MB
12.3 专家系统的开发工具
视频
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2023-05-15 112.83MB
13.1 机器学习
视频
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2023-05-15 46.02MB
13.2 学习系统的基本组成
视频
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2023-05-15 121.61MB
13.3 机器学习的分类
视频
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2023-05-15 199.76MB
14.1 人工神经网络
视频
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2023-05-15 70.04MB
14.2 神经元的结构
视频
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2023-05-15 227.83MB
14.3 神经元的数学模型
视频
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2023-05-15 142.60MB
14.4 神经网络的结构与工作方式
视频
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2023-05-15 82.75MB
15.1 BP神经网络的结构
视频
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2023-05-15 25.34MB
15.2 BP学习算法两个问题
视频
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2023-05-15 60.28MB
15.3 BP学习算法基本思想
视频
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2023-05-15 127.71MB
15.4 BP学习算法学习算法
视频
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2023-05-15 80.30MB
15.5 BP学习算法的实现
视频
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2023-05-15 94.14MB
15.6 BP神经网络在模式识别中的应用
视频
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2023-05-15 153.17MB
16.1 离散型Hopfield神经网络模型
视频
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2023-05-15 29.00MB
16.2 离散型Hopfield神经网络工作方式和工作过程
视频
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2023-05-15 83.64MB
16.3 离散型Hopfield神经网络网络的稳定性
视频
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2023-05-15 79.22MB
16.4 连续型Hopfield神经网络
视频
.mp4
2023-05-15 130.51MB
16.5 Hopfield神经网络在联想记忆中的应用
视频
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2023-05-15 114.24MB
16.6 Hopfield神经网络优化方法
视频
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2023-05-15 40.18MB
17.2 深度学习概述
视频
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2023-05-15 493.96MB
课程章节
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