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时长( 10:06:12) |
播放量(187523) |
@人工智能的定义 |
00:14:37
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2283 |
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@人工智能的流派 |
00:18:40
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2088 |
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@人工智能的三次浪潮1 |
00:12:10
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2087 |
|
@人工智能的三次浪潮2 |
00:09:51
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2143 |
|
@人工智能的应用 |
00:08:10
|
2100 |
|
@人工智能的知识体系 |
00:18:00
|
2121 |
|
@非确定性推理和产生式系统 |
00:11:25
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2051 |
|
@框架表示法 |
00:07:09
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1953 |
|
@一阶谓词逻辑和产生式表示法1 |
00:12:12
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2160 |
|
@一阶谓词逻辑和产生式表示法2 |
00:11:12
|
2119 |
|
@正向推理与逆向推理 |
00:16:34
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2032 |
|
@知识表示的概念 |
00:12:33
|
2185 |
|
@盲目搜索 |
00:11:46
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1943 |
|
@启发式搜索2 |
00:19:01
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1946 |
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@启发式搜索3 |
00:10:58
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1942 |
|
@搜索技术概述 |
00:16:43
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2010 |
|
@状态空间图2 |
00:17:16
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1959 |
|
@粒子群算法-1 |
00:13:24
|
1957 |
|
@粒子群算法-2 |
00:14:38
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1998 |
|
@群体智能概述 |
00:16:13
|
2040 |
|
@遗传算法的基本思想 |
00:09:00
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2313 |
|
@遗传算法流程与实例1 |
00:19:53
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2007 |
|
@K-Means |
00:15:10
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1937 |
|
@K近邻、决策树和SVM1 |
00:12:25
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1901 |
|
@K近邻、决策树和SVM2 |
00:09:58
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1990 |
|
@层次聚类和PCA1 |
00:07:31
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1920 |
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@层次聚类和PCA2 |
00:13:50
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2044 |
|
@机器学习的基本概念1 |
00:13:44
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2018 |
|
@机器学习的基本概念2 |
00:17:02
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1959 |
|
@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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1941 |
|
@有监督学习的流程、线性回归和逻辑回归2 |
00:18:31
|
1936 |
|
@典型的深度神经网络结构-1-第二部分 |
00:12:40
|
1935 |
|
@典型的深度神经网络结构-1-第一部分 |
00:11:29
|
2087 |
|
@典型的深度神经网络结构-2-第二部分 |
00:08:10
|
1939 |
|
@典型的深度神经网络结构-2-第一部分 |
00:13:05
|
1911 |
|
@典型的深度神经网络结构-3 |
00:13:55
|
1903 |
|
@动物图片智能识别 |
00:15:59
|
1943 |
|
@深度学习的核心思想 |
00:12:50
|
2003 |
|
@深度学习概述-1-第二部分 |
00:15:23
|
1940 |
|
@深度学习概述-1-第一部分 |
00:07:08
|
1944 |
|
@深度学习概述-2-第二部分 |
00:10:57
|
2071 |
|
@深度学习概述-2-第一部分 |
00:10:39
|
1981 |
|
@深度学习概述-3 |
00:15:54
|
1913 |
|
@启发式搜索1 |
00:12:19
|
2223 |
|
@状态空间图1 |
00:12:49
|
2250 |
1.1人工智能的定义 |
/
|
1993 |
|
1.2人工智能的发展历程 |
/
|
1866 |
|
1.3人工智能的知识体系 |
/
|
1898 |
|
1.4人工智能的应用 |
/
|
1865 |
第1学习单元测试答案 |
/
|
1900 |
|
第1学习单元测试 |
/
|
1904 |
|
第1学习单元-1.1人工智能的定义 |
/
|
1911 |
|
第1学习单元-1.2人工智能的发展历程 |
/
|
1979 |
|
第1学习单元-1.3人工智能的知识体系 |
/
|
1868 |
|
第2学习单元-2.1.1知识表示的概念 |
/
|
1876 |
|
第2学习单元-2.1.2一阶谓词逻辑和产生式表示法 |
/
|
1986 |
|
第2学习单元-2.1.3框架表示法 |
/
|
1875 |
|
第2学习单元-2.2.1正向推理与逆向推理 |
/
|
1933 |
|
第2学习单元-2.2.2非确定性推理和产生式系统 |
/
|
1845 |
|
第3学习单元-3.1搜获技术概述 |
/
|
1995 |
|
第3学习单元-3.2状态空间图 |
/
|
1862 |
|
第3学习单元-3.3盲目搜索 |
/
|
1877 |
|
第3学习单元-3.4启发式搜索 |
/
|
1926 |
|
第4学习单元-4.1群体智能概述 |
/
|
1889 |
|
第4学习单元-4.2遗传算法 |
/
|
1998 |
|
第4学习单元-4.3粒子群算法 |
/
|
1876 |
|
第5学习单元-5.1机器学习的基本概念 |
/
|
1848 |
|
第5学习单元-5.2有监督学习 |
/
|
1892 |
|
第5学习单元-5.3无监督学习 |
/
|
1938 |
|
第6学习单元-6.1深度学习概述 |
/
|
1845 |
|
第6学习单元-6.2深度学习的核心思想 |
/
|
1933 |
|
第6学习单元-6.3典型的深度神经网络结构 |
/
|
1983 |
|
第6学习单元-6.4动物图片智能识别案例 |
/
|
1938 |
|
2.1知识表示 |
/
|
1910 |
|
2.2知识推理 |
/
|
2180 |
|
2.3知识图谱 |
/
|
2112 |
|
3.1搜索技术概述 |
/
|
2104 |
|
3.2状态空间图 |
/
|
1906 |
|
3.3盲目搜索 |
/
|
1942 |
|
3.4启发式搜索 |
/
|
1848 |
|
4.1群体智能概述 |
/
|
2228 |
|
4.2遗传算法 |
/
|
2184 |
|
4.3粒子群算法 |
/
|
2232 |
|
5.1机器学习的基本概念 |
/
|
2116 |
|
5.2有监督学习 |
/
|
2111 |
|
5.3无监督学习 |
/
|
2098 |
|
6.1深度学习概述 |
/
|
2238 |
|
6.2深度学习的核心思想 |
/
|
2093 |
|
6.3典型的深度神经网络结构 |
/
|
2106 |
|
6.4动物图片智能识别案例 |
/
|
2129 |
|
第1学习单元-1.4人工智能的应用 |
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2372 |
|
@遗传算法流程与实例2 |
00:13:26
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2308 |
|
《人工智能导论》课程教学大纲 |
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2681 |
@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