教程网首页 > 大学 > 工程建筑 》 人工智能：模型与算法
- (新)第32集 11.4 人工智能安全
- (新)第31集 11.3 虚拟遗憾最小化算法
- (新)第30集 11.2 遗憾最小化算法
- 第29集 11.1 博弈论的相关概念
- 第28集 10.4 深度强化学习
- 第27集 10.3 强化学习求解
- 第26集 10.2 策略优化与策略评估
- 第25集 10.1 强化学习的定义
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- 第23集 9.1 卷积神经网络
- 第22集 8.3 误差后向传播
- 第21集 8.2 前馈神经网络
- 第20集 8.1 深度学习基本概念
- 第19集 7.3 线性区别分析及分类
- 第18集 7.2 潜在语义分析
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- 第16集 6.2 特征人脸方法
- 第15集 6.1 K均值聚类
- 第14集 5.3 提升算法
- 第13集 5.2 线性回归分析
- 第12集 5.1 机器学习基本概念
- 第11集 4.2 因果推理
- 第10集 4.1 知识图谱推理：路径排序算法
- 第9集 3.3 知识图谱推理：一阶归纳推理算法
- 第8集 3.2 谓词逻辑
- 第7集 3.1 命题逻辑
- 第6集 2.3 蒙特卡洛树搜索
- 第5集 2.2 对抗搜索
- 第4集 2.1 启发式搜索
- 第3集 1.3 人工智能研究的基本内容
- 第2集 1.2 人工智能历史发展
- 第1集 1.1 可计算思想的起源与发展
本课程主要介绍人工智能的基本概念和基础算法，帮助学习者了解人工智能的历史和趋势、模型与方法、应用及挑战。
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