人工智能是计算机科学的一门前沿与交叉学科，本课程全面介绍人工智能的基础理论和基本技术。通过本课程的学习，要求学生能够了解人工智能的发展及其研究领域；掌握知识表示的各种方法，基本的问题求解技术以及基本的推理技术；并理解人工神经网络的基本结构和学习方法且能够初步理解专家系统、机器学习、自然语言处理等应用领域的知识。
Overview
Syllabus
- 1.绪论
- 1.1人工智能的定义与发展
- 1.2智能的本质
- 1.3人工智能各学派的认知观
- 1.4人工智能的研究与应用领域
- 资源推荐
- 2.知识表示
- 2.1知识的基本概念
- 2.2状态空间法
- 2.3问题归约法
- 2.4谓词逻辑法
- 3.搜索推理技术
- 3.1图搜索策略
- 3.2盲目搜索策略
- 3.3启发式搜索策略
- 3.4消解原理
- 4.计算智能
- 4.1概述
- 4.2神经网络
- 4.3进化计算
- 4.4蚁群算法
- 4.5模拟退火算法
- 4.6博弈搜索策略
- 5.专家系统
- 5.1专家系统概述
- 5.2专家系统结构
- 5.3专家系统的应用与发展概况
- 5.4专家系统实例
- 6.机器学习
- 6.1机器学习的基本概念
- 6.2记忆学习
- 6.3归纳学习
- 6.4解释学习
- 6.5神经学习
- 7.自然语言理解
- 7.1自然语言理解概述
- 7.2词法分析
- 7.3句法分析
- 7.4 统计语言建模
- 7.5信息检索
Taught by
Tianjin University of Finance & Economics
