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哈尔滨工业大学秋季学期人工智能课程（3学分）第三次实验（不确定性推理）及其报告

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简介：
本简介针对哈尔滨工业大学秋季学期的人工智能课程第三次实验，聚焦于不确定性推理的主题。学生将通过实践加深对概率论、贝叶斯网络的理解，并完成详细的实验报告。 首先表示歉意，因为这份资源是在考试结束后上传的，所以报告不慎丢失了。不过代码仍然存在，并且已经经过助教（TA）验收确认可以正常运行。该实验的主题是贝叶斯网络问题。具体而言，需要根据课程第五部分所教授的内容完成任务：给定事件及其之间的关系，并提供每个事件的概率表（CPT），然后利用贝叶斯公式依据上述条件求出目标概率值。编程实现基于贝叶斯网络的推理过程时需要用到有向无环图和相应的CPT表格技术来构建算法框架。

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  • 哈尔滨工业大学秋季学期人工智能课程（3学分）第三次实验（不确定性推理）及其报告
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    本简介针对哈尔滨工业大学秋季学期的人工智能课程第三次实验，聚焦于不确定性推理的主题。学生将通过实践加深对概率论、贝叶斯网络的理解，并完成详细的实验报告。 首先表示歉意，因为这份资源是在考试结束后上传的，所以报告不慎丢失了。不过代码仍然存在，并且已经经过助教（TA）验收确认可以正常运行。该实验的主题是贝叶斯网络问题。具体而言，需要根据课程第五部分所教授的内容完成任务：给定事件及其之间的关系，并提供每个事件的概率表（CPT），然后利用贝叶斯公式依据上述条件求出目标概率值。编程实现基于贝叶斯网络的推理过程时需要用到有向无环图和相应的CPT表格技术来构建算法框架。
     
  • 哈尔滨工业大学2022年秋学期人工智能课程实验、作业、课件及期末复习资料.zip
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    本资源包包含哈尔滨工业大学2022年秋季学期的人工智能课程全套学习材料，包括实验指导、作业题库、课堂讲义以及期末复习要点，是学生深入理解与掌握人工智能知识的宝贵资料。 《哈尔滨工业大学2022秋季学期人工智能课程学习资源详解》 作为一门前沿科技领域，近年来全球范围内对人工智能（Artificial Intelligence, AI）的关注与研究日益增加。而我国顶尖工科院校之一的哈尔滨工业大学，在该年度开设的人工智能课程为学生提供了深入了解这一领域的宝贵机会。这份名为《哈尔滨工业大学2022秋季学期人工智能课程实验、作业、课件以及期末复习材料.zip》的学习资源包，涵盖了一系列内容，旨在帮助学生全面掌握和理解人工智能的核心概念、技术和应用。 在学习过程中，实验环节是理论与实践相结合的重要部分。通过动手操作可以加深对算法的理解，并锻炼编程能力及问题解决技巧。哈尔滨工业大学提供的实验材料可能包括基于Python或Java等语言的案例，涉及机器学习、深度学习、自然语言处理和计算机视觉等多个方向。学生可以通过这些实验亲手构建模型并解决问题，如图像分类、文本情感分析以及语音识别等。 作业是评估学习效果的关键环节。人工智能课程中的作业通常包含理论题与编程题两部分，其中理论题目可能涵盖神经网络、决策树及贝叶斯网络等内容；而编程题目则要求学生实现特定算法，例如K-means聚类和SVM分类器等。通过完成这些任务，不仅能巩固课堂所学知识，还能培养独立思考与解决问题的能力。 课件是教学内容的直观展示方式之一，有助于系统地梳理课程脉络。哈尔滨工业大学的人工智能课程可能使用PPT或PDF等形式的课件来详细讲解基本理论、主要算法及应用领域等内容。学生可以通过这些资源回顾课堂上的知识点，并提前预习以更好地理解后续内容。 期末复习材料则是备考阶段的重要工具，通常包含历年试题、模拟试卷和重点知识总结等部分，帮助学生明确考试范围并了解出题思路。通过研读这些资料可以全面复习整个学期的学习成果，在期末考核中取得理想成绩。 这份资源包不仅包括实验操作指南、作业习题集锦以及课件讲义等内容，还提供了期末复习材料，为学生们提供了一个系统而全面的学习平台。在深入学习和实践过程中不仅能掌握人工智能的基础知识，还能培养创新思维与实际应用能力，在未来的研究或职业发展中奠定坚实基础。
     
  • 哈尔滨工业大学2023年秋季学期《计算机视觉》课程（人工智能专业）作业与实验代码.zip
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    该资源为哈尔滨工业大学2023年秋季学期《计算机视觉》课程的人工智能专业的学生作业和实验代码集合，涵盖多项核心项目实践。 《计算机视觉》是人工智能专业中的核心课程之一，涵盖图像处理、模式识别及机器学习等多个领域的知识。2023年秋季哈尔滨工业大学开设的这门课旨在帮助学生深入理解计算机如何解析与利用视觉信息，并将其应用于实际问题中。“哈工大人工智能专业2023秋《计算机视觉》课程作业及实验代码.zip”这一压缩包包含了学生们在该学期完成的各项作业和实验代码，这些资源对于理解和掌握计算机视觉技术至关重要。 通过分析作业部分可以更好地理解基础知识。例如，学生需要进行图像的基本操作如灰度化、二值化以及直方图均衡等预处理步骤以改善图像质量和提取关键信息；同时还会学习特征检测方法，包括边缘和角点的识别（Canny、Sobel算法及Harris角点），这些技术在物体识别与理解中起着重要作用。 实验代码则进一步探讨了更高层次的概念，比如使用深度学习模型进行图像分类或对象检测。卷积神经网络(CNN)是其中一种常用的方法，它可以通过从输入图像提取特征来进行准确的分类和定位任务（例如AlexNet、VGG及ResNet）。此外，学生还会接触到目标检测框架如YOLO和Faster R-CNN，这些工具能够同时识别并定位图像中的多个对象。 除了上述内容外，实验还可能涉及图像分割技术，即通过全卷积网络(FCN)或U-Net等方法将图像划分为具有不同语义含义的区域。这种技能在医学影像分析和自动驾驶场景理解等领域有着广泛的应用价值。 此外，在压缩包中还可以找到一些特定任务相关的代码实现，例如图像配准、三维重建以及光学字符识别（OCR）技术等等。这些作业与实验不仅帮助学生将理论知识转化为实践能力，而且有助于提升他们的编程技巧，并为解决复杂问题打下坚实的基础。 总而言之，《计算机视觉》课程的作业和实验资料提供了丰富的学习机会，涵盖了从基础预处理到高级深度学习模型的应用等多个方面。对于希望深入了解并掌握该领域的学者而言，这些材料无疑是宝贵的资源。通过研究这些代码实例不仅可以加深对理论知识的理解，还能提升解决实际问题的能力。
     
  • 哈尔滨工业大学人工智能课程期末试题
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    本课程为哈尔滨工业大学开设的人工智能领域期末考试题目集锦，涵盖机器学习、深度学习、自然语言处理等多个方面，旨在全面评估学生的理论知识与实践能力。 这是2019年学长的考试题，大家可以参考《人工智能：一种现代方法》这本书来学习。一般情况下，考试的最后一道题目都是关于贝叶斯网络的，建议大家加强概率方面的知识学习。
     
  • 哈尔滨工业大学-数值分析课程实验报告
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    本实验报告为哈尔滨工业大学数值分析课程设计，涵盖多项数值计算方法及其应用，旨在通过编程实现算法解决实际数学问题，提升学生理论联系实践的能力。 哈工大数值分析上机实验报告，包括程序和报告。
     
  • 哈尔滨工业大学的人工智能课程讲义
    优质
    《哈尔滨工业大学的人工智能课程讲义》是基于该校人工智能专业教学经验编写的教材，内容涵盖了机器学习、深度学习、自然语言处理等核心领域，旨在为学生提供全面而深入的学习资料。 哈尔滨工业大学的《人工智能》课件PPT与大家分享。
     
  • 哈尔滨工业大学实验方法课第二次大作业
    优质
    本课程为哈尔滨工业大学开设的实验方法课中第二次大作业的内容概要，涵盖实验设计、数据分析及报告撰写等环节，旨在提升学生的实践能力和科研素养。 哈工大硕士课程：实验方法及数字信号分析第二次大作业。
     
  • 哈尔滨工业大学（威海）OS实验报告
    优质
    本实验报告为哈尔滨工业大学（威海）操作系统课程设计，涵盖了进程管理、内存分配等核心内容，旨在加深学生对操作系统的理解和实践能力。 哈工大威海OS实验，周广禄老师版，这是我自己的作品，希望能对下载的同学提供一些帮助。
     
  • 哈尔滨工业大学编译原理实验三语义分析实验报告
    优质
    本实验报告为哈尔滨工业大学《编译原理》课程第三部分语义分析的实践总结，涵盖了实验目的、过程及结果分析。文档详尽记录了学生对编程语言语义的理解与应用，体现了理论知识向实际操作转化的过程。 这是哈工大编译原理实验语义分析的实验指导书，自我感觉还是不错的。