edu磨課師+ 人工智慧與智慧型代理人導論 講師:蘇豐文 清華大學資訊工程學系教授 影音教學 中文發音 繁體中文版(DVD版)
內容說明:
【課程簡介】
開課學校/機構:國立清華大學
課程發展年度:2018
課程類別:資訊工程_電腦
這門課將介紹智慧型系統如何達到智慧型搜索、學習與推理，以及多個智慧型代理人如何溝通協調以達到最佳化的解決方案。
例如：如何做不確定下的推理決策，以化解彼此的衝突。
【先備能力】
基礎數理、邏輯與代數機率，擁有線性代數與機率的相關知識為佳。 同時相當歡迎具備程式語言撰寫經驗的學生修習。
【學習目標】
本課程探討機器學習的基本原理與模型，包括督導式和非督導式的學習方式，到深度學習的多層類神經網路學習法，以及賽局理論下的多代理人決策方法。讓學生了解基本概念與模型並舉例說明, 比較、討論其利弊以了解未來可實務應用之範圍。
【授課教師】
蘇豐文
任職單位
清華大學資訊工程學系教授
簡述
清華大學資訊工程學系教授
美國羅格斯大學博士
課程內容:
001_Ch1-What-is-Artificial-Intelligence.mp4
002_Ch2-Can-computers-do_-.mp4
003_Ch3-How-can-machines-have-common-sense-.mp4
004_Ch4-Can-machines-have-creative-mind-in-arts-and-moral-sense-.mp4
005_Ch5-Heuristic-Search-I.mp4
006_Ch6-Heuristic-Search-II.mp4
007_Ch7-Heuristic-Search-III.mp4
008_Ch8-Heuristic-Search-IV.mp4
009_Ch9-Machine-Learning-Intro.mp4
010_Ch10-Decision-Tree-Learning.mp4
011_Ch11-Neural-Network.mp4
012_Ch12-Convolutional-Neural-Network.mp4
013_Ch13-Ensemble-Learning.mp4
014_Ch14-Unsupervised-Learning-I.mp4
015_Ch15-Unsupervised-Learning-II.mp4
016_Ch16-Reinforcement-Learning.mp4
017_Ch17-Resolution-Theorem-Proving.mp4
018_Ch18-Non-monotonic-Logic.mp4
019_Ch19-Nonclassic-logics.mp4
020_Ch20-Reasoning-about-Actions-and-Physical-Intuition.mp4
021_Ch21-Natural-Language-and-Information-Retrieval.mp4
022_Ch22-Information-Extraction.mp4
023_Ch23-Syntactic-Parsing.mp4
024_Ch24-Semantic-Analysis.mp4
025_Ch25-Overview-of-intelligent-agents.mp4
026_Ch26-Agent-Fundamental-Theories.mp4
027_Ch27-Agent-Architectures.mp4
028_Ch28-Agent-Languages-and-Building-Tools.mp4
029_Ch29-Game-based-Negotiation.mp4
030_Ch30-Negotiation-under-incomplete-information.mp4
031_Ch31-Negotiation-under-uncertainty.mp4
032_Ch32-Social-choice.mp4
033_Ch33-Bayesian-Belief-Networks.mp4
034_Ch34-Hidden-Markov-Models.mp4
035_Ch35-Dynamic-Belief-Networks.mp4
036_Ch36-Decision-Theoretic-Reasoning.mp4
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