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时长( 10:06:12) |
播放量(198721) |
@人工智能的定义 |
00:14:37
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2415 |
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@人工智能的流派 |
00:18:40
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2217 |
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@人工智能的三次浪潮1 |
00:12:10
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2216 |
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@人工智能的三次浪潮2 |
00:09:51
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2270 |
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@人工智能的应用 |
00:08:10
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2223 |
|
@人工智能的知识体系 |
00:18:00
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2247 |
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@非确定性推理和产生式系统 |
00:11:25
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2180 |
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@框架表示法 |
00:07:09
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2080 |
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@一阶谓词逻辑和产生式表示法1 |
00:12:12
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2290 |
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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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2252 |
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@正向推理与逆向推理 |
00:16:34
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2158 |
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@知识表示的概念 |
00:12:33
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2316 |
|
@盲目搜索 |
00:11:46
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2071 |
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@启发式搜索2 |
00:19:01
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2072 |
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@启发式搜索3 |
00:10:58
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2071 |
|
@搜索技术概述 |
00:16:43
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2137 |
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@状态空间图2 |
00:17:16
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2084 |
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@粒子群算法-1 |
00:13:24
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2081 |
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@粒子群算法-2 |
00:14:38
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2122 |
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@群体智能概述 |
00:16:13
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2168 |
|
@遗传算法的基本思想 |
00:09:00
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2442 |
|
@遗传算法流程与实例1 |
00:19:53
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2132 |
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@K-Means |
00:15:10
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2058 |
|
@K近邻、决策树和SVM1 |
00:12:25
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2022 |
|
@K近邻、决策树和SVM2 |
00:09:58
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2112 |
|
@层次聚类和PCA1 |
00:07:31
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2041 |
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@层次聚类和PCA2 |
00:13:50
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2165 |
|
@机器学习的基本概念1 |
00:13:44
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2142 |
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@机器学习的基本概念2 |
00:17:02
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2082 |
|
@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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2069 |
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@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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2060 |
|
@典型的深度神经网络结构-1-第二部分 |
00:12:40
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2057 |
|
@典型的深度神经网络结构-1-第一部分 |
00:11:29
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2211 |
|
@典型的深度神经网络结构-2-第二部分 |
00:08:10
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2059 |
|
@典型的深度神经网络结构-2-第一部分 |
00:13:05
|
2030 |
|
@典型的深度神经网络结构-3 |
00:13:55
|
2026 |
|
@动物图片智能识别 |
00:15:59
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2067 |
|
@深度学习的核心思想 |
00:12:50
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2125 |
|
@深度学习概述-1-第二部分 |
00:15:23
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2059 |
|
@深度学习概述-1-第一部分 |
00:07:08
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2063 |
|
@深度学习概述-2-第二部分 |
00:10:57
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2192 |
|
@深度学习概述-2-第一部分 |
00:10:39
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2104 |
|
@深度学习概述-3 |
00:15:54
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2032 |
|
@启发式搜索1 |
00:12:19
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2349 |
|
@状态空间图1 |
00:12:49
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2383 |
1.1人工智能的定义 |
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2108 |
|
1.2人工智能的发展历程 |
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1981 |
|
1.3人工智能的知识体系 |
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|
2016 |
|
1.4人工智能的应用 |
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|
1982 |
第1学习单元测试答案 |
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2018 |
|
第1学习单元测试 |
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2018 |
|
第1学习单元-1.1人工智能的定义 |
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|
2026 |
|
第1学习单元-1.2人工智能的发展历程 |
/
|
2099 |
|
第1学习单元-1.3人工智能的知识体系 |
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|
1984 |
|
第2学习单元-2.1.1知识表示的概念 |
/
|
1991 |
|
第2学习单元-2.1.2一阶谓词逻辑和产生式表示法 |
/
|
2101 |
|
第2学习单元-2.1.3框架表示法 |
/
|
1989 |
|
第2学习单元-2.2.1正向推理与逆向推理 |
/
|
2046 |
|
第2学习单元-2.2.2非确定性推理和产生式系统 |
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|
1964 |
|
第3学习单元-3.1搜获技术概述 |
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|
2112 |
|
第3学习单元-3.2状态空间图 |
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1980 |
|
第3学习单元-3.3盲目搜索 |
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|
1996 |
|
第3学习单元-3.4启发式搜索 |
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2040 |
|
第4学习单元-4.1群体智能概述 |
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|
2004 |
|
第4学习单元-4.2遗传算法 |
/
|
2114 |
|
第4学习单元-4.3粒子群算法 |
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|
1994 |
|
第5学习单元-5.1机器学习的基本概念 |
/
|
1964 |
|
第5学习单元-5.2有监督学习 |
/
|
2009 |
|
第5学习单元-5.3无监督学习 |
/
|
2055 |
|
第6学习单元-6.1深度学习概述 |
/
|
1960 |
|
第6学习单元-6.2深度学习的核心思想 |
/
|
2052 |
|
第6学习单元-6.3典型的深度神经网络结构 |
/
|
2098 |
|
第6学习单元-6.4动物图片智能识别案例 |
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|
2051 |
|
2.1知识表示 |
/
|
2026 |
|
2.2知识推理 |
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|
2295 |
|
2.3知识图谱 |
/
|
2226 |
|
3.1搜索技术概述 |
/
|
2220 |
|
3.2状态空间图 |
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|
2023 |
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3.3盲目搜索 |
/
|
2060 |
|
3.4启发式搜索 |
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|
1964 |
|
4.1群体智能概述 |
/
|
2344 |
|
4.2遗传算法 |
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|
2301 |
|
4.3粒子群算法 |
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|
2348 |
|
5.1机器学习的基本概念 |
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|
2230 |
|
5.2有监督学习 |
/
|
2224 |
|
5.3无监督学习 |
/
|
2214 |
|
6.1深度学习概述 |
/
|
2354 |
|
6.2深度学习的核心思想 |
/
|
2207 |
|
6.3典型的深度神经网络结构 |
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|
2222 |
|
6.4动物图片智能识别案例 |
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|
2244 |
|
第1学习单元-1.4人工智能的应用 |
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2488 |
|
@遗传算法流程与实例2 |
00:13:26
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2430 |
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《人工智能导论》课程教学大纲 |
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2797 |
@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