【25春】人工智能概论与应用

邹华兴

目录

  • 1 人工智能简介
    • 1.1 什么是人工智能
    • 1.2 人工智能的发展历史
    • 1.3 人工智能的分类
    • 1.4 人工智能存在的问题
  • 2 人工智能应用
    • 2.1 开启智慧未来
    • 2.2 你的家比你更懂你
    • 2.3 语言识别和处理
    • 2.4 人工智能与娱乐
    • 2.5 智慧交通与智能交通系统
    • 2.6 AI在医疗领域中的应用
    • 2.7 总结与展望：人工智能的未来在你手中
  • 3 高教社资源
    • 3.1 第一章 绪论
      • 3.1.1 第一章课件
      • 3.1.2 第一课时
      • 3.1.3 第二课时
    • 3.2 第二章 知识表示
      • 3.2.1 第二章课件
    • 3.3 第三章 智能搜索
      • 3.3.1 第三章课件
      • 3.3.2 实验一 Prim算法
      • 3.3.3 实验二 Dijkstra算法
      • 3.3.4 实验三 A*算法
    • 3.4 第四章 自动推理
      • 3.4.1 第四章课件
      • 3.4.2 实验四 洗衣机模糊推理系统
    • 3.5 第五章 机器学习
      • 3.5.1 第五章课件
      • 3.5.2 实验五 梯度下降
    • 3.6 第六章 深度学习
      • 3.6.1 第六章课件
    • 3.7 第七章 卷积神经网络
      • 3.7.1 第七章 卷积神经网络课件
    • 3.8 第八章 循环神经网络
      • 3.8.1 第八章课件
    • 3.9 第九章 自然语言处理
      • 3.9.1 第九章课件
    • 3.10 第十章 分布式智能
      • 3.10.1 第十章课件
    • 3.11 第十一章 智能机器人
      • 3.11.1 第十一章课件
    • 3.12 第十二章 人工智能前沿
      • 3.12.1 第十二章课件
  • 4 第一章 绪论
    • 4.1 第一章课件
    • 4.2 第一课时
    • 4.3 第二课时
  • 5 第二章 知识表示
    • 5.1 第二章课件
  • 6 第三章 智能搜索
    • 6.1 第三章课件
    • 6.2 实验一 Prim算法
    • 6.3 实验二 Dijkstra算法
    • 6.4 实验三 A*算法
  • 7 第四章 自动推理
    • 7.1 第四章课件
    • 7.2 实验四 洗衣机模糊推理系统
  • 8 第五章 机器学习
    • 8.1 第五章课件
    • 8.2 实验五 梯度下降
  • 9 第六章 深度学习
    • 9.1 第六章课件
  • 10 第七章 卷积神经网络
    • 10.1 第七章 卷积神经网络课件
  • 11 第八章 循环神经网络
    • 11.1 第八章课件
  • 12 第九章 自然语言处理
    • 12.1 第九章课件
  • 13 第十章 分布式智能
    • 13.1 第十章课件
  • 14 第十一章 智能机器人
    • 14.1 第十一章课件
  • 15 第十二章 人工智能前沿
    • 15.1 第十二章课件
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