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时长( 10:06:12) |
播放量(198045) |
@人工智能的定义 |
00:14:37
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2408 |
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@人工智能的流派 |
00:18:40
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2210 |
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@人工智能的三次浪潮1 |
00:12:10
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2209 |
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@人工智能的三次浪潮2 |
00:09:51
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2263 |
|
@人工智能的应用 |
00:08:10
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2216 |
|
@人工智能的知识体系 |
00:18:00
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2240 |
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@非确定性推理和产生式系统 |
00:11:25
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2173 |
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@框架表示法 |
00:07:09
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2073 |
|
@一阶谓词逻辑和产生式表示法1 |
00:12:12
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2283 |
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@一阶谓词逻辑和产生式表示法2 |
00:11:12
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2245 |
|
@正向推理与逆向推理 |
00:16:34
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2151 |
|
@知识表示的概念 |
00:12:33
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2308 |
|
@盲目搜索 |
00:11:46
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2064 |
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@启发式搜索2 |
00:19:01
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2064 |
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@启发式搜索3 |
00:10:58
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2064 |
|
@搜索技术概述 |
00:16:43
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2130 |
|
@状态空间图2 |
00:17:16
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2076 |
|
@粒子群算法-1 |
00:13:24
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2074 |
|
@粒子群算法-2 |
00:14:38
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2114 |
|
@群体智能概述 |
00:16:13
|
2160 |
|
@遗传算法的基本思想 |
00:09:00
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2434 |
|
@遗传算法流程与实例1 |
00:19:53
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2125 |
|
@K-Means |
00:15:10
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2050 |
|
@K近邻、决策树和SVM1 |
00:12:25
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2014 |
|
@K近邻、决策树和SVM2 |
00:09:58
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2104 |
|
@层次聚类和PCA1 |
00:07:31
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2033 |
|
@层次聚类和PCA2 |
00:13:50
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2157 |
|
@机器学习的基本概念1 |
00:13:44
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2134 |
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@机器学习的基本概念2 |
00:17:02
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2074 |
|
@有监督学习的流程、线性回归和逻辑回归1 |
00:09:53
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2062 |
|
@有监督学习的流程、线性回归和逻辑回归2 |
00:18:31
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2053 |
|
@典型的深度神经网络结构-1-第二部分 |
00:12:40
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2050 |
|
@典型的深度神经网络结构-1-第一部分 |
00:11:29
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2203 |
|
@典型的深度神经网络结构-2-第二部分 |
00:08:10
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2052 |
|
@典型的深度神经网络结构-2-第一部分 |
00:13:05
|
2023 |
|
@典型的深度神经网络结构-3 |
00:13:55
|
2018 |
|
@动物图片智能识别 |
00:15:59
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2060 |
|
@深度学习的核心思想 |
00:12:50
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2118 |
|
@深度学习概述-1-第二部分 |
00:15:23
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2052 |
|
@深度学习概述-1-第一部分 |
00:07:08
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2056 |
|
@深度学习概述-2-第二部分 |
00:10:57
|
2185 |
|
@深度学习概述-2-第一部分 |
00:10:39
|
2096 |
|
@深度学习概述-3 |
00:15:54
|
2025 |
|
@启发式搜索1 |
00:12:19
|
2342 |
|
@状态空间图1 |
00:12:49
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2376 |
1.1人工智能的定义 |
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|
2100 |
|
1.2人工智能的发展历程 |
/
|
1974 |
|
1.3人工智能的知识体系 |
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|
2008 |
|
1.4人工智能的应用 |
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|
1975 |
第1学习单元测试答案 |
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|
2010 |
|
第1学习单元测试 |
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|
2011 |
|
第1学习单元-1.1人工智能的定义 |
/
|
2019 |
|
第1学习单元-1.2人工智能的发展历程 |
/
|
2091 |
|
第1学习单元-1.3人工智能的知识体系 |
/
|
1977 |
|
第2学习单元-2.1.1知识表示的概念 |
/
|
1984 |
|
第2学习单元-2.1.2一阶谓词逻辑和产生式表示法 |
/
|
2094 |
|
第2学习单元-2.1.3框架表示法 |
/
|
1982 |
|
第2学习单元-2.2.1正向推理与逆向推理 |
/
|
2039 |
|
第2学习单元-2.2.2非确定性推理和产生式系统 |
/
|
1956 |
|
第3学习单元-3.1搜获技术概述 |
/
|
2105 |
|
第3学习单元-3.2状态空间图 |
/
|
1973 |
|
第3学习单元-3.3盲目搜索 |
/
|
1989 |
|
第3学习单元-3.4启发式搜索 |
/
|
2032 |
|
第4学习单元-4.1群体智能概述 |
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|
1996 |
|
第4学习单元-4.2遗传算法 |
/
|
2107 |
|
第4学习单元-4.3粒子群算法 |
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|
1986 |
|
第5学习单元-5.1机器学习的基本概念 |
/
|
1957 |
|
第5学习单元-5.2有监督学习 |
/
|
2002 |
|
第5学习单元-5.3无监督学习 |
/
|
2048 |
|
第6学习单元-6.1深度学习概述 |
/
|
1953 |
|
第6学习单元-6.2深度学习的核心思想 |
/
|
2045 |
|
第6学习单元-6.3典型的深度神经网络结构 |
/
|
2090 |
|
第6学习单元-6.4动物图片智能识别案例 |
/
|
2044 |
|
2.1知识表示 |
/
|
2019 |
|
2.2知识推理 |
/
|
2288 |
|
2.3知识图谱 |
/
|
2219 |
|
3.1搜索技术概述 |
/
|
2213 |
|
3.2状态空间图 |
/
|
2016 |
|
3.3盲目搜索 |
/
|
2053 |
|
3.4启发式搜索 |
/
|
1957 |
|
4.1群体智能概述 |
/
|
2337 |
|
4.2遗传算法 |
/
|
2294 |
|
4.3粒子群算法 |
/
|
2341 |
|
5.1机器学习的基本概念 |
/
|
2223 |
|
5.2有监督学习 |
/
|
2217 |
|
5.3无监督学习 |
/
|
2207 |
|
6.1深度学习概述 |
/
|
2347 |
|
6.2深度学习的核心思想 |
/
|
2200 |
|
6.3典型的深度神经网络结构 |
/
|
2215 |
|
6.4动物图片智能识别案例 |
/
|
2237 |
|
第1学习单元-1.4人工智能的应用 |
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2481 |
|
@遗传算法流程与实例2 |
00:13:26
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2423 |
|
《人工智能导论》课程教学大纲 |
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2790 |
@人工智能的定义
1.1人工智能的定义
第1学习单元测试答案