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时长( 10:06:12) |
播放量(187362) |
@人工智能的定义 |
00:14:37
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2279 |
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@人工智能的流派 |
00:18:40
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2083 |
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@人工智能的三次浪潮1 |
00:12:10
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2083 |
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@人工智能的三次浪潮2 |
00:09:51
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2140 |
|
@人工智能的应用 |
00:08:10
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2097 |
|
@人工智能的知识体系 |
00:18:00
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2117 |
|
@非确定性推理和产生式系统 |
00:11:25
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2049 |
|
@框架表示法 |
00:07:09
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1952 |
|
@一阶谓词逻辑和产生式表示法1 |
00:12:12
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2158 |
|
@一阶谓词逻辑和产生式表示法2 |
00:11:12
|
2118 |
|
@正向推理与逆向推理 |
00:16:34
|
2030 |
|
@知识表示的概念 |
00:12:33
|
2183 |
|
@盲目搜索 |
00:11:46
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1942 |
|
@启发式搜索2 |
00:19:01
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1944 |
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@启发式搜索3 |
00:10:58
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1941 |
|
@搜索技术概述 |
00:16:43
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2008 |
|
@状态空间图2 |
00:17:16
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1957 |
|
@粒子群算法-1 |
00:13:24
|
1956 |
|
@粒子群算法-2 |
00:14:38
|
1997 |
|
@群体智能概述 |
00:16:13
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2039 |
|
@遗传算法的基本思想 |
00:09:00
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2312 |
|
@遗传算法流程与实例1 |
00:19:53
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2006 |
|
@K-Means |
00:15:10
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1935 |
|
@K近邻、决策树和SVM1 |
00:12:25
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1899 |
|
@K近邻、决策树和SVM2 |
00:09:58
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1989 |
|
@层次聚类和PCA1 |
00:07:31
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1917 |
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@层次聚类和PCA2 |
00:13:50
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2041 |
|
@机器学习的基本概念1 |
00:13:44
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2016 |
|
@机器学习的基本概念2 |
00:17:02
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1957 |
|
@有监督学习的流程、线性回归和逻辑回归1 |
00:09:53
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1940 |
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@有监督学习的流程、线性回归和逻辑回归2 |
00:18:31
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1935 |
|
@典型的深度神经网络结构-1-第二部分 |
00:12:40
|
1933 |
|
@典型的深度神经网络结构-1-第一部分 |
00:11:29
|
2085 |
|
@典型的深度神经网络结构-2-第二部分 |
00:08:10
|
1937 |
|
@典型的深度神经网络结构-2-第一部分 |
00:13:05
|
1909 |
|
@典型的深度神经网络结构-3 |
00:13:55
|
1902 |
|
@动物图片智能识别 |
00:15:59
|
1941 |
|
@深度学习的核心思想 |
00:12:50
|
2000 |
|
@深度学习概述-1-第二部分 |
00:15:23
|
1937 |
|
@深度学习概述-1-第一部分 |
00:07:08
|
1941 |
|
@深度学习概述-2-第二部分 |
00:10:57
|
2069 |
|
@深度学习概述-2-第一部分 |
00:10:39
|
1979 |
|
@深度学习概述-3 |
00:15:54
|
1910 |
|
@启发式搜索1 |
00:12:19
|
2222 |
|
@状态空间图1 |
00:12:49
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2249 |
1.1人工智能的定义 |
/
|
1991 |
|
1.2人工智能的发展历程 |
/
|
1865 |
|
1.3人工智能的知识体系 |
/
|
1897 |
|
1.4人工智能的应用 |
/
|
1864 |
第1学习单元测试答案 |
/
|
1898 |
|
第1学习单元测试 |
/
|
1902 |
|
第1学习单元-1.1人工智能的定义 |
/
|
1910 |
|
第1学习单元-1.2人工智能的发展历程 |
/
|
1978 |
|
第1学习单元-1.3人工智能的知识体系 |
/
|
1866 |
|
第2学习单元-2.1.1知识表示的概念 |
/
|
1874 |
|
第2学习单元-2.1.2一阶谓词逻辑和产生式表示法 |
/
|
1984 |
|
第2学习单元-2.1.3框架表示法 |
/
|
1873 |
|
第2学习单元-2.2.1正向推理与逆向推理 |
/
|
1931 |
|
第2学习单元-2.2.2非确定性推理和产生式系统 |
/
|
1844 |
|
第3学习单元-3.1搜获技术概述 |
/
|
1994 |
|
第3学习单元-3.2状态空间图 |
/
|
1861 |
|
第3学习单元-3.3盲目搜索 |
/
|
1876 |
|
第3学习单元-3.4启发式搜索 |
/
|
1924 |
|
第4学习单元-4.1群体智能概述 |
/
|
1887 |
|
第4学习单元-4.2遗传算法 |
/
|
1997 |
|
第4学习单元-4.3粒子群算法 |
/
|
1874 |
|
第5学习单元-5.1机器学习的基本概念 |
/
|
1847 |
|
第5学习单元-5.2有监督学习 |
/
|
1891 |
|
第5学习单元-5.3无监督学习 |
/
|
1937 |
|
第6学习单元-6.1深度学习概述 |
/
|
1844 |
|
第6学习单元-6.2深度学习的核心思想 |
/
|
1932 |
|
第6学习单元-6.3典型的深度神经网络结构 |
/
|
1981 |
|
第6学习单元-6.4动物图片智能识别案例 |
/
|
1936 |
|
2.1知识表示 |
/
|
1909 |
|
2.2知识推理 |
/
|
2178 |
|
2.3知识图谱 |
/
|
2110 |
|
3.1搜索技术概述 |
/
|
2103 |
|
3.2状态空间图 |
/
|
1905 |
|
3.3盲目搜索 |
/
|
1941 |
|
3.4启发式搜索 |
/
|
1847 |
|
4.1群体智能概述 |
/
|
2226 |
|
4.2遗传算法 |
/
|
2183 |
|
4.3粒子群算法 |
/
|
2231 |
|
5.1机器学习的基本概念 |
/
|
2114 |
|
5.2有监督学习 |
/
|
2109 |
|
5.3无监督学习 |
/
|
2097 |
|
6.1深度学习概述 |
/
|
2237 |
|
6.2深度学习的核心思想 |
/
|
2091 |
|
6.3典型的深度神经网络结构 |
/
|
2105 |
|
6.4动物图片智能识别案例 |
/
|
2127 |
|
第1学习单元-1.4人工智能的应用 |
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2371 |
|
@遗传算法流程与实例2 |
00:13:26
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2306 |
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《人工智能导论》课程教学大纲 |
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2680 |
@人工智能的定义
1.1人工智能的定义
第1学习单元测试答案