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《人工智能导论》- AI: 2019秋季 - 南开大学软件学院

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简介:
《人工智能导论》课程由南开大学软件学院于2019年秋季开设,旨在为学生提供全面了解AI基础理论与技术应用的平台。 人工智能导论期末考试题型主要包括选择、填空、判断、问答及证明等形式。复习时应注重理解课堂上关于传统人工智能、博弈论与新人工智能部分的示例内容,而非死记硬背概念。 博弈论复习要点包括: 1. 基本概念:博弈理论涉及占优策略和纳什均衡等核心思想。 2. 对抗算法原理:了解minimax 算法、alpha-beta剪枝以及蒙特卡洛树搜索的基本运作机制。 关于人工智能的定义,可以参考以下说明: - 智能机器能够在各类环境中自主地或与人交互执行各种拟人的任务。 - 从科学的角度来看,AI 是有关知识表示和获取的知识体系(Nilsson);即研究如何使计算机完成过去只有人才能做到的智能工作(Winston)。 定义2:人工智能作为一门学科,在计算机科学研究领域关注的是智能的研究、设计及应用。

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客服
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  • 》- AI: 2019 -
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    《人工智能导论》课程由南开大学软件学院于2019年秋季开设,旨在为学生提供全面了解AI基础理论与技术应用的平台。 人工智能导论期末考试题型主要包括选择、填空、判断、问答及证明等形式。复习时应注重理解课堂上关于传统人工智能、博弈论与新人工智能部分的示例内容,而非死记硬背概念。 博弈论复习要点包括: 1. 基本概念:博弈理论涉及占优策略和纳什均衡等核心思想。 2. 对抗算法原理:了解minimax 算法、alpha-beta剪枝以及蒙特卡洛树搜索的基本运作机制。 关于人工智能的定义,可以参考以下说明: - 智能机器能够在各类环境中自主地或与人交互执行各种拟人的任务。 - 从科学的角度来看,AI 是有关知识表示和获取的知识体系(Nilsson);即研究如何使计算机完成过去只有人才能做到的智能工作(Winston)。 定义2:人工智能作为一门学科,在计算机科学研究领域关注的是智能的研究、设计及应用。
  • 专业
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    南开大学软件学院的人工智能专业致力于培养具备创新思维和实践能力的高级人才,课程涵盖机器学习、数据挖掘及自然语言处理等前沿领域。 南开大学软件学院的人工智能专业。
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    本简介提供关于山东大学软件学院在2018至2019学年第2学期《人工智能导论》课程期末考试题目相关信息的概览,包括试卷结构、考察范围等。 山东大学软件学院2018-2019第二学期人工智能导论试题回忆版。考完立即复刻下来,内容绝对真实可靠。
  • 山东机器实验课程
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    《智能机器人导论》是山东大学软件学院的一门创新性实验课程,旨在通过理论与实践结合的方式,引导学生探索机器人的感知、决策和行动机制,激发学生的科研兴趣和技术创新能力。 山东大学软件学院智能机器人导论的实验报告由lz老师指导,助教负责具体的实验部分。由于疫情原因,原本计划在学校进行硬件操作的实验全部改为使用ROS进行。实验内容主要参考网上发布的博客教程,步骤清晰易懂,按照指示操作即可顺利完成。
  • 山东》简答题与名词解释汇总
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    本资料汇集了山东大学软件学院《人工智能导论》课程中的重要简答题和名词解释,旨在帮助学生深入理解并掌握人工智能的基础理论及其应用。 山东大学软件学院大三上学期的软件工程专业人工智能课题组整理了《人工智能导论》(第五版)课本中的简答题和名词解释。这些内容是根据孟老师的PPT自己总结出来的,较为全面。考试前几周可以参考这份资料复习,重要的题目已用红色标出。
  • ;河习与复习资料
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    《软件工程导论》是针对河南大学软件学院学生编写的教材辅助资料,全面覆盖了软件工程学习的重点和难点,并提供丰富的复习资源。 整理好的所有软件工程导论资料包括课件、期末复习题以及小组大项目;简称“软件工程导论全家桶”。资源内容如下: 1. 日常学习的课件; 2. 软件工程项目,包含展示材料及详细的项目说明书等; 3. 雨课堂和学堂云平台上的所有习题整理版; 4. 整理好的复习题目。 这些资料非常适合期末复习使用。无论是为了达到60分顺利通过考试还是争取高分保研,只要刷完所有的练习题并掌握其中的知识点,那么在期末考试中就能轻松过关。
  • 山东2022年春试题及答案
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    本资料为山东大学于2022年春季发布的《人工智能导论》课程试题及其参考答案,涵盖该课程的核心知识点与考试重点。 山东大学信息学院2022年春季学期人工智能导论试题及答案可以在相关博客上找到详细的题库解析。
  • 机器习课程作业.7z
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    这是一个包含南开大学人工智能学院学生提交的机器学习课程作业的压缩文件集合,内容涵盖了各种机器学习项目的实践与理论研究。 南开大学人工智能学院的机器学习课程作业包含在文件“南开大学人工智能学院机器学习大作业.7z”中。
  • 机器习课程作业.7z
    优质
    这是一个包含南开大学人工智能学院学生提交的机器学习课程作业的压缩文件集合,内容涵盖各种项目和实验报告。 第一次作业要求实现感知机算法,并在sklearn中的breast_cancer数据集上进行测试。具体来说,需要手写一个最基础的感知机模型 $y=\text{sign}(\vec{w}\cdot \vec{x} + b)$,其中损失函数定义为误分类点到决策边界的总距离。应使用随机梯度下降法对参数 $\vec{w}$ 和偏置项 $b$ 进行优化。 第二次作业要求实现K近邻算法,并同样在sklearn的breast_cancer数据集上进行测试。具体来说,需要手写一个最基础版本的K近邻模型(无需使用KD树),其中K值可自行选择。 第三次作业任务是实现朴素贝叶斯分类器。需编写最基本的朴素贝叶斯算法来完成这项工作。
  • PPT教
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    本课程为《人工智能导论》提供全面的教学支持,包含详尽的PPT课件,涵盖基础理论、技术应用及未来趋势等内容。 人工智能导论PPT课件是大学期间所上的人工智能导论课程老师使用的教学材料。