課程大綱： 人工智能：模型與算法培訓
一 人工智能概述
1.1 可(ke)計算思想起源(yuan)與發(fa)展
1.2 人工智(zhi)能的發展簡史
1.3人工(gong)智能研(yan)究的基本內容(rong)
人工智能概述課件
浙(zhe)江(jiang)大(da)學計(ji)算(suan)機學院人工(gong)智(zhi)(zhi)能(neng)課程課件(jian)（人工(gong)智(zhi)(zhi)能(neng)概述）
二 搜索求解
2.1啟發式搜索
2.2 對抗搜索
2.3 蒙(meng)特卡洛樹(shu)搜(sou)索
搜索求解課件
浙江大學計算機學院(yuan)人工智能課(ke)程課(ke)件（搜索求解）
三 邏輯與推理（I）
3.1 命題邏輯
3.2 謂詞邏輯
3.3 知識圖(tu)譜推(tui)理：一階歸納推(tui)理算法
邏輯與推理(li)(I)課件
浙(zhe)江大學(xue)計算機學(xue)院人工(gong)智能課(ke)程課(ke)件（邏輯與推理）
四 邏輯(ji)與推理（II）
浙江(jiang)大學(xue)計算機學(xue)院人(ren)工智能課程課件（邏輯與推(tui)理(li)）
4.1 知識圖譜推理：路(lu)徑排序(xu)算法(fa)
4.2 因果推理
邏輯(ji)與推理(II)課件
五 統計機(ji)器學(xue)習(xi)：監督學(xue)習(xi)
5.1 機(ji)器學習基本(ben)概(gai)念
5.2 線性回歸分析
5.3提升算法（boosting）
統計機(ji)器(qi)學習：監督學習課件
浙江大學(xue)(xue)計算機學(xue)(xue)院(yuan)人工智能(neng)課程課件（監督學(xue)(xue)習）
六(liu) 統計機器學習：無監(jian)督學習
6.1 K均值聚類
6.2 主(zhu)成(cheng)分(fen)分(fen)析
6.3 特征人臉算法
統計機器學(xue)習(xi)：無(wu)監(jian)督學(xue)習(xi)課(ke)件
浙江大(da)學(xue)(xue)計算機學(xue)(xue)院(yuan)人(ren)工(gong)智能課程課件（無監督學(xue)(xue)習）
七 統計機器(qi)學習算(suan)法應用
7.1 邏輯(ji)斯蒂回歸與分類(lei)
7.2 潛在語義分析
7.3 線性區別分(fen)析及分(fen)類
統計機器學(xue)習算法應用課件(jian)
八 深度學習（I）
8.1 深度學習基本概念
8.2 前饋(kui)神經網絡(luo)
8.3 誤差后向傳播(BP)
深度學習課件
浙江大學(xue)圖靈班人工智能本科專(zhuan)業課件（深度(du)學(xue)習）
九：深度學(xue)習（II）
9.1 卷積神經網絡(luo)
9.2 自然(ran)語言理解與視覺分析
深度學習課件
浙江大學(xue)圖靈(ling)班人(ren)工智(zhi)能本科專(zhuan)業課(ke)件(jian)（深度學(xue)習）
十：強化學習
10.1 強化(hua)學習定義
10.2 策(ce)略優化與(yu)策(ce)略評估
10.3 強化(hua)學習(xi)求解(jie): Q Learning
10.4 深度(du)強(qiang)化(hua)學習
強化學習課件
浙(zhe)江大學(xue)圖靈班人工智能本科專業課件（強(qiang)化學(xue)習）
十一：人工智能博弈
11.1 博弈(yi)相關概念(nian)
11.2 遺(yi)憾小化算法
11.3 虛擬遺憾小化算法
11.4 人工(gong)智能安全
人工智能博弈課件
浙江大學圖靈班人工智能本科專業課件（人工智能博弈）
十二：人工智能發展與挑戰
12.1 記(ji)憶驅(qu)動(dong)的智能計算
12.2 可計算(suan)社會學
12.3 若干挑戰
人(ren)工智能發展(zhan)與挑戰課件(jian)
十三：算法實驗
人(ren)工智能課程體(ti)系演變
實驗環境設置
如(ru)何完(wan)成(cheng)并測試你的實(shi)驗作業
實驗作業題目
算法實驗的課件
十四 構建(jian)人工智能(neng)育(yu)人生態促AI專業和(he)交叉(cha)學科(ke)發展
新一代人工智(zhi)能的形成
人(ren)工(gong)智能(neng)人(ren)才培養態(tai)勢
匯聚交叉、賦能社會
構建人工智能育人生態促AI專業和交叉學科發展課(ke)件
加入高級會員獲得助教答疑
