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人工智能基础_大连理工大学

课程类型：选修课

发布时间：2024-11-27 10:53:01

主讲教师：

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建议学分：0.00分

课程编码：mk004901

课程介绍

课程目录

教师团队

{1}--光影双面相伴前行----人工智能发展历程（第1章）

[1.1.1]--人工智能发展历程.mp4 （23分钟）

{2}--多领域的交叉学科----机器学习（第2章）

[2.1.1]--01机器学习入门.mp4 （10分钟）

[2.1.2]--02机器学习准备1数据预处理.mp4 （8分钟）

[2.1.3]--03机器学习准备2特征工程.mp4 （20分钟）

[2.1.4]--04机器学习方法.mp4 （14分钟）

[2.1.5]--05应用场景与挑战.mp4 （5分钟）

[2.2.1]--01 非线性特征.mp4 （15分钟）

[2.2.2]--02 随机梯度下降.mp4 （7分钟）

[2.2.3]--03 特征模板.mp4 （14分钟）

{3}--数据分析基本方法----分类聚类（第3章）

[3.1.1]--01 线性分类器.mp4 （18分钟）

[3.1.2]--02 回归概述.mp4 （16分钟）

[3.1.3]--03 决策树分类.mp4 （13分钟）

[3.1.4]--04 决策树分类实例ID3.mp4 （4分钟）

[3.1.5]--05 KNN分类.mp4 （9分钟）

[3.2.1]--01贝叶斯公式基础.mp4 （4分钟）

[3.2.2]--02贝叶斯公式.mp4 （12分钟）

[3.2.3]--03贝叶斯分类.mp4 （12分钟）

[3.3.1]--01聚类概述.mp4 （6分钟）

[3.3.2]--02 K均值算法.mp4 （14分钟）

[3.3.3]--03 K均值算法实例.mp4 （3分钟）

[3.3.4]--04 K均值算法讨论.mp4 （14分钟）

[3.4.1]--K中心算法.mp4 （11分钟）

[3.4.2]--层次聚类算法.mp4 （7分钟）

[3.4.3]--密度聚类算法.mp4 （7分钟）

{4}--打开智能时代大门----深度学习（第4章）

[4.1.1]--01深度学习入门.mp4 （15分钟）

[4.1.2]--02 深度学习发展历程.mp4 （5分钟）

[4.1.3]--03 为什么使用深度学习.mp4 （10分钟）

[4.2.1]--01全连接网络1.mp4 （12分钟）

[4.2.2]--02全连接网络2.mp4 （9分钟）

[4.2.3]--03反向传播算法.mp4 （18分钟）

{5}--从计算机视觉讲起----卷积神经网络（第5章）

[5.1.1]--01 图像识别概述.mp4 （4分钟）

[5.1.2]--02 早期图像识别技术.mp4 （8分钟）

[5.1.3]--03 中期图像识别技术.mp4 （12分钟）

[5.2.1]--01 卷积神经网络.mp4 （17分钟）

[5.2.2]--02 经典CNN结构探索.mp4 （3分钟）

[5.2.3]--03 CNN实例LeNet.mp4 （10分钟）

[5.2.4]--04 AlexNet.mp4 （14分钟）

[5.2.5]--05 ZFNet.mp4 （2分钟）

[5.3.1]--01 VGG.mp4 （10分钟）

[5.3.2]--02 GoogLeNet-Inception.mp4 （10分钟）

{6}--自然语言处理技术----循环神经网络（第6章）

[6.1.1]--01-语言处理技术基本概念.mp4 （7分钟）

[6.1.2]--02-词级分析.mp4 （7分钟）

[6.1.3]--03-句章级分析.mp4 （6分钟）

[6.1.4]--04-NLP应用分析-文本分类与聚类、情感分析.mp4 （7分钟）

[6.1.5]--05-NLP应用分析-信息抽取.mp4 （15分钟）

[6.1.6]--06-NLP应用分析3-自动文摘、自动问答.mp4 （16分钟）

[6.1.7]--07-自然语言处理难点.mp4 （2分钟）

[6.2.1]--01-词向量概念.mp4 （7分钟）

[6.2.2]--02词向量学习模型.mp4 （7分钟）

[6.2.3]--03-词向量学习模型的优化.mp4 （5分钟）

[6.2.4]--04-句子向量.mp4 （7分钟）

[6.3.1]--01-循环神经网络简介.mp4 （5分钟）

[6.3.2]--02-循环神经网络内部单元.mp4 （7分钟）

[6.3.3]--03-循环神经网络公式描述.mp4 （3分钟）

[6.3.4]--04-循环神经网络的训练.mp4 （6分钟）

[6.3.5]--05-循环神经网络总结.mp4 （4分钟）

[6.4.1]--01-RNN问题.mp4 （3分钟）

[6.4.2]--02-LSTM.mp4 （9分钟）

[6.4.3]--03-门限循环单元GRU.mp4 （3分钟）

[6.4.4]--04-RNN其他变种.mp4 （5分钟）

[6.4.5]--05-RNN模型应用.mp4 （9分钟）

[6.4.6]--06-动画解析RNN、LSTM、GRU.mp4 （3分钟）

{7}--寻寻觅觅找到答案----搜索问题（第7章）

[7.1.1]--01搜索策略.mp4 （6分钟）

[7.1.2]--02搜索的应用.mp4 （2分钟）

[7.1.3]--03状态空间表示法.mp4 （4分钟）

[7.1.4]--04基于状态空间的搜索技术.mp4 （3分钟）

[7.1.5]--05状态空间搜索.mp4 （17分钟）

[7.2.1]--06一般图的搜索算法.mp4 （10分钟）

[7.2.2]--07盲目搜索.mp4 （9分钟）

[7.2.3]--08深度优先搜索.mp4 （12分钟）

[7.2.4]--09有界深度搜索和迭代加深搜索.mp4 （5分钟）

[7.2.5]--10搜索最优策略的比较.mp4 （4分钟）

[7.3.1]--11启发式搜索.mp4 （3分钟）

[7.3.2]--12启发式搜索算法A.mp4 （16分钟）

[7.3.3]--13实现启发式搜索的关键因素和A算法.mp4 （16分钟）

[7.3.4]--14迭代加深A算法.mp4 （5分钟）

[7.3.5]--15爬山法和回溯策略.mp4 （10分钟）

[7.4.1]--16问题规约.mp4 （5分钟）

[7.4.2]--17与或图表示.mp4 （15分钟）

[7.4.3]--18与或图的启发式搜索.mp4 （17分钟）

[7.4.4]--19AO算法应用的若干问题.mp4 （5分钟）

{8}--双人对战获胜诀窍----博弈问题（第8章）

[8.1.1]--01博弈.mp4 （17分钟）

[8.1.2]--02极大极小过程.mp4 （11分钟）

[8.1.3]--03α-β过程.mp4 （13分钟）

{9}--大千世界存入电脑----知识表示（第9章）

[9.1.1]--01 命题逻辑.mp4 （5分钟）

[9.1.2]--02 谓词逻辑.mp4 （11分钟）

[9.1.3]--03 谓词逻辑表示举例.mp4 （15分钟）

[9.1.4]--04 一阶谓词逻辑表示法的特点.mp4 （3分钟）

[9.2.1]--05 产生式表示法.mp4 （2分钟）

[9.2.2]--06 产生式系统的组成.mp4 （6分钟）

[9.2.3]--07 产生式系统的推理方法.mp4 （3分钟）

[9.2.4]--08 产生式表示法中知识表示特点.mp4 （3分钟）

[9.3.1]--09 语义网络表示法.mp4 （7分钟）

[9.3.2]--10 语义网络表示知识的方法及步骤.mp4 （5分钟）

[9.3.3]--11 语义网络的推理过程.mp4 （6分钟）

[9.3.4]--12 知识表示小结.mp4 （2分钟）

{10}--如何读懂福尔摩斯----逻辑推理（第10章）

[10.1.1]--01-确定性推理.mp4 （3分钟）

[10.1.2]--02-确定性推理中的逻辑基础分类.mp4 （9分钟）

[10.1.3]--03-推理的其它分类.mp4 （5分钟）

[10.1.4]--04-推理的控制策略.mp4 （7分钟）

[10.2.1]--05-谓词与个体.mp4 （4分钟）

[10.2.2]--06-谓词公式.mp4 （19分钟）

[10.2.3]--07-置换与合一.mp4 （12分钟）

[10.3.1]--08-自然演绎推理.mp4 （6分钟）

[10.3.2]--09-归结演绎推理.mp4 （2分钟）

[10.3.3]--10-子句集及其化简.mp4 （17分钟）

[10.4.1]--11-鲁滨逊归结原理.mp4 （2分钟）

[10.4.2]--12-命题逻辑的归结.mp4 （10分钟）

[10.4.3]--13-谓词逻辑的归结.mp4 （22分钟）

[10.4.4]--14-归结反演推理的归结策略.mp4 （18分钟）

[10.4.5]--15-用归结反演求取问题的答案.mp4 （5分钟）