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人工智能导论
1.4人工智能的应用
1.4人工智能的应用
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chengyong
2021-10-12 上传
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目录
1
@人工智能的定义
2
@人工智能的流派
3
@人工智能的三次浪潮1
4
@人工智能的三次浪潮2
5
@人工智能的应用
6
@人工智能的知识体系
7
@非确定性推理和产生式系统
8
@框架表示法
9
@一阶谓词逻辑和产生式表示法1
10
@一阶谓词逻辑和产生式表示法2
11
@正向推理与逆向推理
12
@知识表示的概念
13
@盲目搜索
14
@启发式搜索2
15
@启发式搜索3
16
@搜索技术概述
17
@状态空间图2
18
@粒子群算法-1
19
@粒子群算法-2
20
@群体智能概述
21
@遗传算法的基本思想
22
@遗传算法流程与实例1
23
@K-Means
24
@K近邻、决策树和SVM1
25
@K近邻、决策树和SVM2
26
@层次聚类和PCA1
27
@层次聚类和PCA2
28
@机器学习的基本概念1
29
@机器学习的基本概念2
30
@有监督学习的流程、线性回归和逻辑回归1
31
@有监督学习的流程、线性回归和逻辑回归2
32
@典型的深度神经网络结构-1-第二部分
33
@典型的深度神经网络结构-1-第一部分
34
@典型的深度神经网络结构-2-第二部分
35
@典型的深度神经网络结构-2-第一部分
36
@典型的深度神经网络结构-3
37
@动物图片智能识别
38
@深度学习的核心思想
39
@深度学习概述-1-第二部分
40
@深度学习概述-1-第一部分
41
@深度学习概述-2-第二部分
42
@深度学习概述-2-第一部分
43
@深度学习概述-3
44
@启发式搜索1
45
@状态空间图1
46
1.1人工智能的定义
47
1.2人工智能的发展历程
48
1.3人工智能的知识体系
49
1.4人工智能的应用
50
第1学习单元测试答案
51
第1学习单元测试
52
第1学习单元-1.1人工智能的定义
53
第1学习单元-1.2人工智能的发展历程
54
第1学习单元-1.3人工智能的知识体系
55
第2学习单元-2.1.1知识表示的概念
56
第2学习单元-2.1.2一阶谓词逻辑和产生式表示法
57
第2学习单元-2.1.3框架表示法
58
第2学习单元-2.2.1正向推理与逆向推理
59
第2学习单元-2.2.2非确定性推理和产生式系统
60
第3学习单元-3.1搜获技术概述
61
第3学习单元-3.2状态空间图
62
第3学习单元-3.3盲目搜索
63
第3学习单元-3.4启发式搜索
64
第4学习单元-4.1群体智能概述
65
第4学习单元-4.2遗传算法
66
第4学习单元-4.3粒子群算法
67
第5学习单元-5.1机器学习的基本概念
68
第5学习单元-5.2有监督学习
69
第5学习单元-5.3无监督学习
70
第6学习单元-6.1深度学习概述
71
第6学习单元-6.2深度学习的核心思想
72
第6学习单元-6.3典型的深度神经网络结构
73
第6学习单元-6.4动物图片智能识别案例
74
2.1知识表示
75
2.2知识推理
76
2.3知识图谱
77
3.1搜索技术概述
78
3.2状态空间图
79
3.3盲目搜索
80
3.4启发式搜索
81
4.1群体智能概述
82
4.2遗传算法
83
4.3粒子群算法
84
5.1机器学习的基本概念
85
5.2有监督学习
86
5.3无监督学习
87
6.1深度学习概述
88
6.2深度学习的核心思想
89
6.3典型的深度神经网络结构
90
6.4动物图片智能识别案例
91
第1学习单元-1.4人工智能的应用
92
@遗传算法流程与实例2
93
《人工智能导论》课程教学大纲
详细信息
所属分类：
江开本科 - 人工智能（本科）
人群：
知识体系：
信息技术
主讲老师：
程勇
版权归属：
江苏开放大学版权
关键词
人工智能
