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人工智能概论_北京联合大学

课程类型：选修课

发布时间：2024-11-27 10:57:54

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建议学分：0.00分

课程编码：mk004912

课程介绍

课程目录

教师团队

{1}--第1讲人工智能概述

[1.1.1]--人工智能概念的提出.mp4 （6分钟）

[1.1.2]--智能的层次.mp4 （7分钟）

[1.2.1]--图灵与图灵测试.mp4 （7分钟）

[1.2.2]--人工智能的第一次繁荣期.mp4 （9分钟）

[1.2.3]--人工智能的第二次繁荣期.mp4 （6分钟）

[1.2.4]--人工智能的第三次繁荣期.mp4 （8分钟）

[1.2.5]--深度学习技术及应用.mp4 （11分钟）

[1.2.6]--人工智能全球发展概况.mp4 （4分钟）

[1.3.1]--符号主义学派.mp4 （8分钟）

[1.3.2]--连接主义学派.mp4 （4分钟）

[1.3.3]--行为主义学派.mp4 （6分钟）

[1.4.1]--人工智能的研究内容.mp4 （9分钟）

[1.5.1]--人工智能的核心技术.mp4 （4分钟）

[1.5.2]--人工智能的行业应用.mp4 （8分钟）

[1.6.1]--人工智能的未来.mp4 （6分钟）

{2}--第2讲计算机视觉

[2.1.1]--计算机视觉概述.mp4 （3分钟）

[2.2.1]--计算机视觉的发展简史.mp4 （11分钟）

[2.2.2]--Marr 视觉计算理论框架.mp4 （3分钟）

[2.3.1]--计算机视觉的研究任务.mp4 （6分钟）

[2.4.1]--计算机视觉的应用.mp4 （8分钟）

[2.5.1]--计算机视觉企业简介.mp4 （7分钟）

[2.6.1]--计算机视觉实战演示（手写数字识别）.mp4 （7分钟）

{3}--第3讲语音智能与自然语言处理

[3.1.1]--语音智能与自然语言处理概述.mp4 （5分钟）

[3.2.1]--语音识别的基本原理.mp4 （2分钟）

[3.2.2]--声学模型和语言模型.mp4 （10分钟）

[3.3.1]--语音合成.mp4 （9分钟）

[3.4.1]--自然语言处理概述.mp4 （5分钟）

[3.4.2]--词法分析.mp4 （17分钟）

[3.4.3]--句法分析.mp4 （11分钟）

[3.4.4]--篇章分析.mp4 （7分钟）

[3.5.1]--自然语言生成概述.mp4 （13分钟）

[3.5.2]--自动诗词创作.mp4 （10分钟）

[3.6.1]--文本分类概述.mp4 （5分钟）

[3.6.2]--向量空间模型.mp4 （13分钟）

[3.7.1]--机器翻译概述.mp4 （8分钟）

[3.7.2]--基于语料库的机器翻译技术.mp4 （10分钟）

[3.8.1]--智能问答.mp4 （11分钟）

[3.9.1]--语音与自然语言处理企业简介.mp4 （5分钟）

[3.9.2]--科大讯飞宣传片.mp4 （3分钟）

[3.10.1]--自然语言处理实战演示（文本分类）.mp4 （4分钟）

{4}--第4讲知识表示与推理

[4.1.1]--知识表示概述.mp4 （10分钟）

[4.2.1]--一阶谓词逻辑.mp4 （8分钟）

[4.3.1]--产生式.mp4 （8分钟）

[4.3.2]--产生式系统.mp4 （6分钟）

[4.4.1]--框架.mp4 （9分钟）

[4.5.1]--自动推理概述.mp4 （7分钟）

{5}--第5讲专家系统与知识图谱

[5.1.1]--专家系统概述.mp4 （9分钟）

[5.2.1]--专家系统的结构.mp4 （8分钟）

[5.3.1]--典型专家系统.mp4 （6分钟）

[5.4.1]--知识图谱概述.mp4 （11分钟）

[5.5.1]--知识图谱的发展简史.mp4 （7分钟）

[5.6.1]--典型知识图谱.mp4 （13分钟）

[5.7.1]--知识图谱的构建.mp4 （4分钟）

{6}--第6讲搜索技术

[6.1.1]--搜索技术概述.mp4 （5分钟）

[6.2.1]--状态空间.mp4 （10分钟）

[6.3.1]--盲目搜索.mp4 （11分钟）

[6.4.1]--启发式搜索.mp4 （9分钟）

[6.4.2]--A算法和A算法.mp4 （11分钟）

[6.5.1]--博弈搜索.mp4 （14分钟）

[6.5.2]--Alpha-Beta 剪枝法.mp4 （10分钟）

[6.6.1]--遗传算法概述.mp4 （13分钟）

[6.6.2]--遗传算法应用案例.mp4 （7分钟）

{7}--第7讲机器学习

[7.1.1]--机器学习概述.mp4 （12分钟）

[7.2.1]--监督学习之回归.mp4 （20分钟）

[7.3.1]--监督学习之分类.mp4 （18分钟）

[7.3.2]--Logistic 回归.mp4 （10分钟）

[7.3.3]--决策树.mp4 （14分钟）

[7.3.4]--朴素贝叶斯方法.mp4 （11分钟）

[7.3.5]--K 最近邻方法.mp4 （13分钟）

[7.3.6]--支持向量机.mp4 （11分钟）

[7.4.1]--无监督学习概述.mp4 （8分钟）

[7.4.2]--聚类.mp4 （13分钟）

[7.5.1]--强化学习.mp4 （10分钟）

[7.6.1]--机器学习实战演示（问答系统）.mp4 （5分钟）

[7.7.1]--图像分类任务.mp4 （51分钟）

[7.7.2]--使用 KNN 进行图像分类.mp4 （57分钟）

{8}--第8讲人工神经网络与深度学习

[8.1.1]--人工神经网络概述.mp4 （14分钟）

[8.2.1]--感知机.mp4 （6分钟）

[8.3.1]--多层人工神经网络.mp4 （20分钟）

[8.4.1]--卷积神经网络.mp4 （14分钟）

[8.4.2]--常见卷积神经网络.mp4 （8分钟）

[8.4.3]--LeNet.mp4 （16分钟）

[8.4.4]--AlexNet.mp4 （44分钟）

[8.4.5]--VGGNet.mp4 （30分钟）

[8.4.6]--GoogLeNet.mp4 （30分钟）

[8.4.7]--ResNet.mp4 （23分钟）

[8.5.1]--深度神经网络.mp4 （10分钟）

[8.6.1]--深度学习开发框架简介.mp4 （1分钟）

[8.6.2]--百度飞桨深度学习平台简介.mp4 （3分钟）

[8.6.3]--PyTorch简介.mp4 （42分钟）

[8.7.1]--深度学习实战演示.mp4 （10分钟）

[8.7.2]--人工神经网络可视化展示.mp4 （3分钟）

[8.8.1]--全连接神经网络_灰度图像分类（实战）.mp4 （38分钟）

[8.8.2]--全连接神经网络_彩色图像分类（实战）.mp4 （15分钟）

[8.8.3]--卷积神经网络_图像分类（实战）.mp4 （43分钟）

[8.9.1]--使用预训练模型简介.mp4 （30分钟）

[8.9.2]--使用特征提取进行图像分类（实战）.mp4 （8分钟）

[8.9.3]--使用微调模型进行图像分类（实战）.mp4 （17分钟）

{9}--第9讲智能机器人

[9.1.1]--机器人简介.mp4 （10分钟）

[9.2.1]--机器人中的 AI 技术.mp4 （8分钟）

[9.3.1]--智能机器人的应用.mp4 （14分钟）

[9.4.1]--智能驾驶概述.mp4 （10分钟）

[9.4.2]--智能驾驶系统与测试.mp4 （15分钟）

[9.4.3]--北京联合大学人工智能科教融合中心.mp4 （3分钟）

[9.4.4]--央视直播体验百度全无人驾驶 Robotaxi.mp4 （8分钟）

[9.4.5]--百度 L4 级纯视觉解决方案 Apollo Lite.mp4 （3分钟）

[9.4.6]--Apollo Lite 北京亦庄路测.mp4 （9分钟）

[9.4.7]--智能网联汽车.mp4 （7分钟）