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Peking University

人工智能原理

Peking University via XuetangX

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Overview

  人工智能是国内外著名大学计算机专业设置的骨干课之一，也是国内外著名高校和研究机构的主要研究方向之一。人工智能研究如何用计算机软件和硬件去实现Agent的感知、决策与智能行为，其理论基础表现为搜索、推理、规划和学习，应用领域包括计算机视觉、图像分析、模式识别、专家系统、自动规划、智能搜索、计算机博弈、智能控制、机器人学、自然语言处理、社交网络、数据挖掘、虚拟现实等。

     本课程在系统回顾人工智能发展历程的基础上，重点介绍人工智能的核心思想、基本理论，基本方法与部分应用。 课程以该英文原版教材为主，并根据人工智能、特别是机器学习领域的发展和变化，编撰和充实了大量的内容。本课程共有12讲，采用双语教学，即中英文PPT和中英文作业等、中文讲授和交流。本课程面向对人工智能感兴趣的大学生、研究生、以及科技工作者。

Syllabus

  • Part I. Basics: Chapter 1. Introduction（第I部分 基础：第1章 导论）
    • 1.1 Overview of Artificial Intelligence (人工智能概述)
    • 1.2 Foundations of Artificial Intelligence(人工智能基础)
    • 1.3 History of Artificial Intelligence(人工智能历史)
    • 1.4 The State of Artificial Intelligence(人工智能现状)
    • 1.5 Summary (小结)
  • Part I. Basics: Chapter 2. Intelligent Agent（第I部分 基础：第2章 智能体）
    • 2.1 Approaches for Artificial Intelligence(人工智能研究途径)
    • 2.2 Rational Agents (理性主体)
    • 2.3 Task Environments (任务环境）
    • 2.4 Intelligent Agent Structure （Agent的结构）
    • 2.5 Category of Intelligent Agents（Agent的分类）
    • 2.6 Summary（小结）
  • Part II. Searching: Chapter 3. Solving Problems by Search(第II部分 搜索：第3章 通过搜索求解问题）
    • 3.1 Problem Solving Agents（问题求解Agent）
    • 3.2 Example Problems（问题实例）
    • 3.3 Searching for Solutions（通过搜索求解）
    • 3.4 Uninformed Search Strategies（无信息搜索策略）
    • 3.5 Informed Search Strategies（有信息搜索策略）
    • 3.6 Heuristic Functions（启发式函数）
    • 3.7 Summary（小结）
  • Part II. Searching: Chapter 4. Local Search and Swarm Intelligence（第II部分 搜索：第4章 局部搜索与群体智能）
    • 4.1 Overview（概述）
    • 4.2 Local Search Algorithms（局部搜索算法）
    • 4.3 Optimization and Evolutionary Algorithms (优化和进化算法）
    • 4.4 Swarm Intelligence and Optimization(群体智能和优化)
    • 4.5 Summary（小结）
  • Part II. Searching: Chapter 5. Adversarial Search（第II部分 搜索：第5章 对抗性搜索）
    • 5.1 Games（博弈）
    • 5.2 Optimal Decisions in Games（博弈中的优化决策）
    • 5.3 Alpha-Beta Pruning（Alpha-Beta剪枝）
    • 5.4 Imperfect Real-time Decisions（不完美的实时决策）
    • 5.5 Stochastic Games（随机博弈）
    • 5.6 Monte-Carlo Methods（蒙特卡洛方法）
    • 5.7 Summary（小结）
  • Part II. Searching: Chapter 6. Constraint Satisfaction Problem(第II部分 搜索：第6章 约束满足问题）
    • 6.1 Constraint Satisfaction Problems (约束满足问题)
    • 6.2 Constraint Propagation: Inference in CSPs（约束传播：CPS中的推理）
    • 6.3 Backtracking Search for CSPs（CPS的回溯搜索）
    • 6.4 Local Search for CSPs（CPS局部搜索）
    • 6.5 The Structure of Problems（问题的结构）
    • 6.6 Summary（小结）
  • Part III. Reasoning: Chapter 7. Reasoning by Knowledge（第III部分 推理：第7章 知识推理）
    • 7.1 Overview（概述）
    • 7.2 Knowledge Representation（知识表示）
    • 7.3 Representation using Logic（逻辑表示）
    • 7.4 Ontological Engineering（本体工程）
    • 7.5 Bayesian Networks（贝叶斯网络）
    • 7.6 Summary（小结）
  • Part IV. Planning: Chapter 8. Classic and Real-world Planning（第IV部分 规划：第8章 经典与现实世界规划）
    • 8.1 Planning Problems（规划问题）
    • 8.2 Classic Planning（经典规划）
    • 8.3 Planning and Scheduling（规划与调度）
    • 8.4 Real-World Planning（现实世界规划）
    • 8.5 Decision-theoretic Planning（决策理论规划）
    • 8.6 Summary（小结）
  • Part V. Learning: Chapter 9. Perspectives about Machine Leaning（第V部分 学习：第9章 研读机器学习的视角）
    • 9.1 What is Machine Learning（什么是机器学习）
    • 9.2 History of Machine Learning（机器学习的历史）
    • 9.3 Why Different Perspectives（为什么需要不同的视角）
    • 9.4 Three Perspectives on Machine Learning（机器学习的三个视角）
    • 9.5 Applications and Terminologies（机器学习的应用及有关术语）
    • 9.6 Summary（小结）
  • Part V. Learning: Chapter 10. Tasks in Machine Learning（第V部分 学习：第10章 机器学习的任务）
    • 10.1 Classification（分类）
    • 10.2 Regression（回归）
    • 10.3 Clustering（聚类）
    • 10.4 Ranking（排名）
    • 10.5 Dimensionality Reduction（降维）
    • 10.6 Summary（小结）
  • Part V. Learning: Chapter 11. Paradigms in Machine Learning（第V部分 学习：第11章 机器学习的范型）
    • 11.1 Supervised Learning Paradigm（有监督学习范式）
    • 11.2 Unsupervised Learning Paradigm（无监督学习范式）
    • 11.3 Reinforcement Learning Paradigm（强化学习范式）
    • 11.4 Other Learning Paradigms（其他学习范式）
    • 11.5 Summary（小结）
  • Part V. Learning: Chapter 12. Models in Machine Learning(第V部分 学习：第12章 机器学习的模型）
    • 12.1 Probabilistic Models（概率模型）
    • 12.2 Geometric Models（几何模型）
    • 12.3 Logical Models（逻辑模型）
    • 12.4 Networked Models（网络模型）
    • 12.5 Summary（小结）

Taught by

Wenmin Wang

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