課程簡介

人工智慧歷史

  • 智慧代理

問題解決

  • 通過 Search 解決問題
  • 超越古典 Search
  • 對抗性 Search
  • 約束滿足問題

知識和推理

  • 邏輯代理
  • 一階邏輯
  • 一階邏輯中的推理
  • 經典規劃
  • 在現實世界中進行規劃和行動
  • 知識表示

不確定的知識和推理

  • 量化不確定性
  • 概率推理
  • 隨時間推移的概率推理
  • 做出簡單的決定
  • 做出複雜的決策

學習

  • 從例子中學習
  • 學習中的知識
  • 學習概率模型
  • Reinforcement Learning

溝通、感知和行動;

  • 自然語言處理
  • 用於交流的自然語言
  • 知覺
  • Robotics

結論

  • 哲學基礎
  • 人工智慧:現在和未來

最低要求

計算機、生物學、數學 和物理的一般知識

  7 時間:
 

人數


開始於

結束於


Dates are subject to availability and take place between 09:30 and 16:30.
Open Training Courses require 5+ participants.

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