学堂在线 × 王文敏教授- 人工智能原理与核心算法

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人工智能原理
　 {3}--Part II Searching Chapter 3 Solv
　 {6}--Part II Searching Chapter 6 Cons
　 {12}--Part V Learning Chapter 12 Model
　 {1}--Part I Basics Chapter 1 Introduc
　 {10}--Part V Learning Chapter 10 Tasks
　 {2}--Part I Basics Chapter 2 Intellig
　 {9}--Part V Learning Chapter 9 Perspe
　 {8}--Part IV Planning Chapter 8 Class
　 {11}--Part V Learning Chapter 11 Parad
　 {7}--Part III Reasoning Chapter 7 Rea
　 {4}--Part II Searching Chapter 4 Loca
　 {5}--Part II Searching Chapter 5 Adve
　　 {6}--6.6 Summary（小结）
　　 {3}--6.3 Backtracking Search for CSPs
　　 {2}--6.2 Constraint Propagation Infer
　　 {5}--6.5 The Structure of Problems（问题
　　 {4}--6.4 Local Search for CSPs（CPS局部搜
　　 {1}--6.1 Constraint Satisfaction Prob
　　 {1}--1.1 Overview of Artificial Intel
　　 {5}--1.5 Summary (小结)
　　 {4}--1.4 The State of Artificial Inte
　　 {2}--1.2 Foundations of Artificial In
　　 {3}--1.3 History of Artificial Intell
　　 {5}--12.5 Summary（小结）
　　 {1}--12.1 Probabilistic Models（概率模型）
　　 {4}--12.4 Networked Models（网络模型）
　　 {3}--12.3 Logical Models（逻辑模型）
　　 {2}--12.2 Geometric Models（几何模型）
　　 {2}--3.2 Example Problems（问题实例）
　　 {4}--3.4 Uninformed Search Strategies
　　 {6}--3.6 Heuristic Functions（启发式函数）
　　 {5}--3.5 Informed Search Strategies（有
　　 {1}--3.1 Problem Solving Agents（问题求解A
　　 {3}--3.3 Searching for Solutions（通过搜索
　　 {7}--3.7 Summary（小结）
　　 {5}--9.5 Applications and Terminologi
　　 {1}--9.1 What is Machine Learning（什么是
　　 {2}--9.2 History of Machine Learning（
　　 {3}--9.3 Why Different Perspectives（为
　　 {4}--9.4 Three Perspectives on Machin
　　 {6}--9.6 Summary（小结）
　　 {3}--10.3 Clustering（聚类）
　　 {4}--10.4 Ranking（排名）
　　 {2}--10.2 Regression（回归）
　　 {5}--10.5 Dimensionality Reduction（降维
　　 {6}--10.6 Summary（小结）
　　 {1}--10.1 Classification（分类）
　　 {3}--2.3 Task Environments (任务环境）
　　 {1}--2.1 Approaches for Artificial In
　　 {6}--2.6 Summary（小结）
　　 {4}--2.4 Intelligent Agent Structure
　　 {2}--2.2 Rational Agents (理性主体)
　　 {5}--2.5 Category of Intelligent Agen
　　 {3}--8.3 Planning and Scheduling（规划与调
　　 {4}--8.4 Real-World Planning（现实世界规划）
　　 {5}--8.5 Decision-theoretic Planning（
　　 {1}--8.1 Planning Problems（规划问题）
　　 {6}--8.6 Summary（小结）
　　 {2}--8.2 Classic Planning（经典规划）
　　 {4}--7.4 Ontological Engineering（本体工程
　　 {3}--7.3 Representation using Logic（逻
　　 {5}--7.5 Bayesian Networks（贝叶斯网络）
　　 {2}--7.2 Knowledge Representation（知识表
　　 {6}--7.6 Summary（小结）
　　 {1}--7.1 Overview（概述）
　　 {4}--5.4 Imperfect Real-time Decision
　　 {7}--5.7 Summary（小结）
　　 {1}--5.1 Games（博弈）
　　 {2}--5.2 Optimal Decisions in Games（博
　　 {5}--5.5 Stochastic Games（随机博弈）
　　 {3}--5.3 Alpha-Beta Pruning（Alpha-Bet
　　 {6}--5.6 Monte-Carlo Methods（蒙特卡洛方法）
　　 {4}--4.4 Swarm Intelligence and Optim
　　 {1}--4.1 Overview（概述）
　　 {2}--4.2 Local Search Algorithms（局部搜索
　　 {3}--4.3 Optimization and Evolutionar
　　 {5}--4.5 Summary（小结）
　　 {3}--11.3 Reinforcement Learning Para
　　 {1}--11.1 Supervised Learning Paradig
　　 {4}--11.4 Other Learning Paradigms（其他
　　 {5}--11.5 Summary（小结）
　　 {2}--11.2 Unsupervised Learning Parad
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　　　 [7.1.1]--7.1 Overview（概述）.mp4
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