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課程簡介

人工智能歷史

  • 智能體

問題解決

  • 通過搜索解決問題
  • 超越經典搜索
  • 對抗性搜索
  • 約束滿足問題

知識與推理

  • 邏輯智能體
  • 一階邏輯
  • 一階邏輯中的推理
  • 經典規劃
  • 現實世界中的規劃與行動
  • 知識表示

不確定知識與推理

  • 量化不確定性
  • 概率推理
  • 時間上的概率推理
  • 簡單決策
  • 複雜決策

學習

  • 從示例中學習
  • 學習中的知識
  • 學習概率模型
  • 強化學習

溝通、感知與行動

  • 自然語言處理
  • 用於溝通的自然語言
  • 感知
  • Robotics

結論

  • 哲學基礎
  • 人工智能:現狀與未來

最低要求

具備計算、生物學、數學和物理的一般知識

 7 小時

人數


每位參與者的報價

客戶評論 (3)

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