- 1.欢迎选修本课程
- 2.Overview of Artificial Intelligence
- 3.Foundations of Artificial Intelligence
- 4.History of Artificial Intelligence
- 5.The State of The Art
- 6.Approaches for Artificial Intelligence
- 7.Rational Agents
- 8.Task Environments
- 9.Intelligent Agent Structure
- 10.Category of Intelligent Agents
- 11.Problem Solving Agents
- 12.Example Problems
- 13.Searching for Solutions
- 14.视频1:Breadth-first Search
- 15.视频2:Uniform-cost Search
- 16.视频3:Depth-first Search
- 17.视频4:Variants of Depth-first Search
- 18.视频5:Bidirectional Search
- 19.视频6:Comparing Uninformed Search Strategies
- 20.视频1:Best-first Search&Greedy Search
- 21.视频2:A_ Search&Iterative Deepening A_ Search
- 22.Heuristic Functions
- 23.Overview
- 24.视频1:Hill-Climbing Search
- 25.视频2:Local Beam Search
- 26.视频3:Tabu Search
- 27.Optimization and Evolutionary Algorithms
- 28.Swarm Intelligence and Optimization
- 29.Games
- 30.Optimal Decisions in Games
- 31.Alpha-Beta Pruning
- 32.Imperfect Real-time Decisions
- 33.Stochastic Games
- 34.Monte-Carlo Methods
- 35.Constraint Satisfaction Problems (CSPs)
- 36.Constraint Propagation_ Inference in CSPs
- 37.Backtracking Search for CSPs
- 38.Local Search for CSPs
- 39.The Structure of Problems
- 40.Overview
- 41.Knowledge Representation
- 42.Representation using Logic
- 43.Ontological Engineering
- 44.Bayesian Networks
- 45.Planning Problems
- 46.Classic Planning
- 47.Planning and Scheduling
- 48.Real-World Planning
- 49.Decision-theoretic Planning
- 50.What is Machine Learning
- 51.History of Machine Learning
- 52.Why Different Perspectives
- 53.Three Perspectives on Machine Learning
- 54.Applications and Terminologies
- 55.Classification
- 56.Regression
- 57.Clustering
- 58.Ranking
- 59.Dimensionality Reduction
- 60.Supervised Learning Paradigm
- 61.Unsupervised Learning Paradigm
- 62.Reinforcement Learning Paradigm
- 63.Other Learning Paradigms
- 64.Probabilistic Models
- 65.Geometric Models
- 66.Logical Models
- 67.Networked Models
随着智能控制学科和技术的发展及相关专业的发展,修读智能控制课程的学生与年俱增。我们总结十年教学经验,听取各方意见,吸取“百家”营养,分别于1997年、1998年在新加坡和国内出版了两部智能控制著作《Intelligent Control: Principle, Techniques and Applications》和《智能控制-基础与应用》,在本校作为教材使用,并在国内外广泛使用。
人工智能的基本内容
人工智能基本技术
基本技术:机器感知、学习、推理、搜索、决策、行为人工智能的研究内容
智能机理:神经机理;认知机理;情感机理机器感知:机器视觉;机器听觉;环境感知;跨媒体感知机器学习:符号学习;统计学习;连接学习(含深度学习);发现学习;强化学习;集成学习;迁移学习等
机器思维:机器推理;智能搜索;机器规划;模式识别;智能决策;知识图谱;知识工程与服务;跨媒体分析与推理
机器行为:智能机器人;智能无人系统;自主协同控制;人机对话交流;人机协同交互等
人工智能新技术
类脑智能:类脑模型;类脑信息处理;类脑器件;类脑计算机数据智能:大数据分析与挖掘;据驱动与知识引导相结合的智能方法;自然语言与图形图像理解为核心的认知计算;…
群体智能:蚁群算法;粒群算法;蜂群算法;群智空间混合智能:脑机接口(BCI);脑机协同;人机智能共生人工智能应用技术与领域
智能应用技术:专家系统技术;智能决策支持技术;自然语言处理技术;智能机器2人技术;…
智能应用领域:智能医疗;智能教育;智能金融;智能交通;…
本课程的主要内容
第1章:人工智能概述
概述;基本概念;产生与发展;基本内容;不同学派;研究和应用领域第2章:确定性知识系统
概述;确定性知识表示;确定性知识推理;确定性知识系统简例第3章:不确定性知识系统
概述;可信度推理;主观Bayese推理;证据理论;模糊推理;概率推理第4章:智能搜索技术
概述;状态空间搜索;与/或树搜索;博弈树搜索;进化搜索(遗传算法)第5章:机器学习
记忆学习;示例学习;决策树学习;统计学习;集成学习;粗糙集知识发现第6章:人工神经网络与连接学习
概述;生物机理;经元及神经网络的结构;浅层模型;深层模型;浅层连接学习(感知器、BP网络、Hopfield网络);深度学习(深度卷积网络)第7章:分布智能
概述;Agent的结构;多Agent系统,移动Agent第8章:智能应用简介
自然语言理解简介;专家系统简介
附录A:
新一代人工智能简介