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課程簡介
人工智慧歷史
- 智慧代理
問題解決
- 通過 Search 解決問題
- 超越古典 Search
- 對抗性 Search
- 約束滿足問題
知識和推理
- 邏輯代理
- 一階邏輯
- 一階邏輯中的推理
- 經典規劃
- 在現實世界中進行規劃和行動
- 知識表示
不確定的知識和推理
- 量化不確定性
- 概率推理
- 隨時間推移的概率推理
- 做出簡單的決定
- 做出複雜的決策
學習
- 從例子中學習
- 學習中的知識
- 學習概率模型
- Reinforcement Learning
溝通、感知和行動;
- 自然語言處理
- 用於交流的自然語言
- 知覺
- Robotics
結論
- 哲學基礎
- 人工智慧:現在和未來
最低要求
計算機、生物學、數學 和物理的一般知識
7 時間: