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首页 - 课程列表 - 课程详情
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人工智能导论
课程类型：
选修课
发布时间：
2020-12-30 08:30:32
主讲教师：
课程来源：
建议学分：
0.00分
课程编码：
mk000476
课程介绍
课程目录
教师团队
{1}--第一讲人工智能概述
[1.1.1]--绪论简介
（2分钟）
[1.2.1]--1.2.1智能的概念
（3分钟）
[1.2.2]--1.2.2智能的特征
（8分钟）
[1.2.3]--1.2.3人工智能的定义
（5分钟）
[1.3.1]--人工智能的发展简史
（11分钟）
[1.4.1]--人工智能研究的基本内容
（12分钟）
"(1.4.1)--第一讲人工智能概述课件"
"(1.4.2)--第一讲人工智能概述课件——人工智能的主要研究领域"
{2}--第二讲一阶谓词逻辑知识表示法
[2.1.1]--命题逻辑
（6分钟）
[2.2.1]--谓词
（9分钟）
[2.2.2]--谓词公式
（21分钟）
[2.2.3]--谓词公式的性质
（7分钟）
[2.3.1]--一阶谓词逻辑知识表示法
（2分钟）
[2.3.2]--一阶谓词逻辑知识表示法特点
（3分钟）
"(2.3.1)--第二讲一阶谓词逻辑表示法课件"
{3}--第三讲产生式表示法和框架表示法
[3.1.1]--产生式
（12分钟）
[3.1.2]--产生式系统
（8分钟）
[3.1.3]--产生式系统的例子
（13分钟）
[3.1.4]--产生式表示法的特点
（4分钟）
[3.2.1]--框架表示法
（11分钟）
"(3.2.1)--第三讲产生式表示法和框架表示法课件"
{4}--第四讲基于谓词逻辑的推理方法
[4.1.1]--推理方式及其分类
（2分钟）
[4.2.1]--归结演绎推理
（6分钟）
[4.2.2]--谓词公式化为子句集1
（13分钟）
[4.2.3]--谓词公式化为子句集2
（11分钟）
[4.3.1]--鲁滨逊归结原理
（14分钟）
[4.4.1]--归结反演
（12分钟）
[4.5.1]--应用归结原理求问题
（7分钟）
"(4.5.1)--第四讲基于谓词逻辑的推理方法课件"
{5}--第五讲可信度方法和证据理论
[5.1.1]--不确定推理
（10分钟）
[5.2.1]--可信度方法
（15分钟）
[5.3.1]--5.3.1概率分配函数
（11分钟）
[5.3.2]--5.3.2信任函数似然函数
（6分钟）
[5.3.3]--5.3.3基于证据理论的推理
（12分钟）
[5.3.4]--5.3.4基于证据理论的推理实例
（9分钟）
"(5.3.1)--第五讲可信度方法和证据理论课件"
{6}--第六讲模糊推理方法
[6.1.1]--模糊逻辑提出
（8分钟）
[6.2.1]--模糊集合
（5分钟）
[6.2.2]--模糊集合的定义和表示方法
（10分钟）
[6.2.3]--隶属函数
（7分钟）
[6.3.1]--模糊关系及其合成
（12分钟）
[6.4.1]--模糊推理
（5分钟）
[6.4.2]--模糊决策
（8分钟）
[6.5.1]--模糊推理应用
（7分钟）
"(6.5.1)--第六讲模糊推理方法课件"
{7}--第七讲搜索求解策略
[7.1.1]--搜索的概念
（10分钟）
[7.2.1]--状态空间知识表示方法
（12分钟）
[7.3.1]--1启发式图搜索策略—启发式策略
（8分钟）
[7.3.2]--2启发式图搜索策略—启发信息和估价函数
（13分钟）
[7.3.3]--3启发式图搜索策略—A搜索算法
（5分钟）
[7.3.4]--4启发式图搜索策略—A搜索算法及其特性
（5分钟）
"(7.3.1)--第七讲搜索求解策略课件"
{8}--第八讲遗传算法及其应用
[8.1.1]--基本遗传算法
（18分钟）
[8.2.1]--适应度函数的尺度变换
（6分钟）
[8.2.2]--选择
（8分钟）
[8.2.3]--编码
（7分钟）
[8.2.4]--交叉、变异
（16分钟）
[8.3.1]--遗传算法的一般步骤
（4分钟）
[8.4.1]--遗传算法的特点
（3分钟）
"(8.4.1)--第八讲遗传算法及其应用课件"
{9}--第九讲蚁群算法及其应用
[9.1.1]--蚁群算法基本思想
（8分钟）
[9.2.1]--基本蚁群算法模型
（20分钟）
[9.3.1]--蚁群算法参数选择
（5分钟）
[9.4.1]--蚁群算法的应用
（6分钟）
"(9.4.1)--第九讲蚁群算法及其应用课件"
{10}--第十讲专家系统与机器学习
[10.1.1]--专家系统的基本概念
（8分钟）
[10.1.2]--专家系统的特点
（7分钟）
[10.1.3]--专家系统的工作原理
（6分钟）
[10.1.4]--知识获取的主要过程与模式
（5分钟）
[10.2.1]--机器学习
（4分钟）
[10.2.2]--学习系统的基本组成
（11分钟）
[10.2.3]--机器学习的分类
（18分钟）
"(10.2.1)--第十讲专家系统与机器学习课件"
{11}--第十一讲BP神经网络及其应用
[11.1.1]--11.1BP神经网络的结构
（5分钟）
[11.2.1]--BP学习算法-两个问题
（6分钟）
[11.2.2]--BP学习算法-基本思想
（11分钟）
[11.2.3]--BP学习算法-学习算法
（13分钟）
[11.2.4]--BP算法的实现
（8分钟）
[11.3.1]--11.3BP神经网络在模式识别中的应用
（14分钟）
"(11.3.1)--第十一讲BP神经网络及其应用课件"
{12}--第十二讲Hopfield神经网络及其应用
[12.1.1]--离散型Hopfield神经网络模型
（8分钟）
[12.1.2]--离散型Hopfield神经网络-工作方式和工作过程
（9分钟）
[12.1.3]--离散型Hopfield神经网络-网络的稳定性
（7分钟）
[12.2.1]--连续型Hopfield神经网络
（12分钟）
[12.3.1]--Hopfield神经网络在联想记忆中的应用
（14分钟）
[12.3.2]--Hopfield神经网络优化方法
（23分钟）
"(12.3.1)--第十二讲Hopfield神经网络及其应用课件"
