学堂在线 × 王文敏教授- 人工智能原理与核心算法

⭐ 编辑推荐

王文敏教授带你系统学习人工智能原理与核心算法，掌握模型构建与优化技巧。

✨ 课程亮点

课程目录

📁 {12}--Part V Learning Chapter 12 Model
📁 {4}--12.4 Networked Models（网络模型）
[12.4.1]--12.4 Networked Models（网络模型）.mp4 [366.6 MB]
(12.4.1)--asset-v1_PekingX+20180320001+201.pdf [1.0 MB]
📁 {3}--12.3 Logical Models（逻辑模型）
(12.3.1)--asset-v1_PekingX+20180320001+201.pdf [502.5 KB]
📁 {1}--12.1 Probabilistic Models（概率模型）
(12.1.1)--asset-v1_PekingX+20180320001+201.pdf [925.9 KB]
[12.1.1]--12.1 Probabilistic Models锛堟鐜囨ā鍨嬶級.mp4 [274.4 MB]
📁 {5}--12.5 Summary（小结）
#12.5.1#--html.pdf [25.6 KB]
📁 {2}--12.2 Geometric Models（几何模型）
(12.2.1)--asset-v1_PekingX+20180320001+201.pdf [982.6 KB]
[12.2.1]--12.2 Geometric Models锛堝嚑浣曟ā鍨嬶級.mp4 [172.3 MB]
📁 {7}--Part III Reasoning Chapter 7 Rea
📁 {2}--7.2 Knowledge Representation（知识表
(7.2.1)--asset-v1_PekingX+20180320001+201.pdf [496.7 KB]
📁 {1}--7.1 Overview（概述）
(7.1.1)--asset-v1_PekingX+20180320001+201.pdf [196.2 KB]
📁 {5}--7.5 Bayesian Networks（贝叶斯网络）
(7.5.1)--asset-v1_PekingX+20180320001+201.pdf [870.0 KB]
[7.5.1]--7.5 Bayesian Networks（贝叶斯网络）.mp4 [54.1 MB]
📁 {4}--7.4 Ontological Engineering（本体工程
(7.4.1)--asset-v1_PekingX+20180320001+201.pdf [356.8 KB]
📁 {6}--7.6 Summary（小结）
#7.6.1#--html【更多精选‖公众号：CunWorkNotes 获取】.pdf [32.4 KB]
📁 {3}--7.3 Representation using Logic（逻
(7.3.1)--asset-v1_PekingX+20180320001+201.pdf [947.2 KB]
📁 {11}--Part V Learning Chapter 11 Parad
📁 {4}--11.4 Other Learning Paradigms（其他
(11.4.1)--asset-v1_PekingX+20180320001+201.pdf [164.6 KB]
📁 {5}--11.5 Summary（小结）
#11.5.1#--html.pdf [46.2 KB]
📁 {2}--11.2 Unsupervised Learning Parad
(11.2.1)--asset-v1_PekingX+20180320001+201.pdf [794.9 KB]
📁 {3}--11.3 Reinforcement Learning Para
(11.3.1)--asset-v1_PekingX+20180320001+201.pdf [857.0 KB]
📁 {1}--11.1 Supervised Learning Paradig
(11.1.1)--asset-v1_PekingX+20180320001+201.pdf [651.0 KB]
📁 {6}--Part II Searching Chapter 6 Cons
📁 {2}--6.2 Constraint Propagation Infer
(6.2.1)--asset-v1_PekingX+20180320001+201.pdf [1.1 MB]
📁 {3}--6.3 Backtracking Search for CSPs
(6.3.1)--asset-v1_PekingX+20180320001+201.pdf [497.6 KB]
📁 {4}--6.4 Local Search for CSPs（CPS局部搜
(6.4.1)--asset-v1_PekingX+20180320001+201.pdf [320.2 KB]
📁 {1}--6.1 Constraint Satisfaction Prob
(6.1.1)--asset-v1_PekingX+20180320001+201.pdf [891.6 KB]
📁 {6}--6.6 Summary（小结）
#6.6.1#--html.pdf [31.2 KB]
📁 {5}--6.5 The Structure of Problems（问题
(6.5.1)--asset-v1_PekingX+20180320001+201.pdf [557.0 KB]
📁 {10}--Part V Learning Chapter 10 Tasks
📁 {1}--10.1 Classification（分类）
[10.1.1]--10.1 Classification锛堝垎绫伙級.mp4 [315.3 MB]
(10.1.1)--asset-v1_PekingX+20180320001+201.pdf [965.4 KB]
📁 {5}--10.5 Dimensionality Reduction（降维
(10.5.1)--asset-v1_PekingX+20180320001+201.pdf [376.9 KB]
📁 {4}--10.4 Ranking（排名）
(10.4.1)--asset-v1_PekingX+20180320001+201.pdf [864.9 KB]
[10.4.1]--10.4 Ranking（排名）【整理不易‖记得关注：CunWorkNotes】.mp4 [77.1 MB]
📁 {3}--10.3 Clustering（聚类）
(10.3.1)--asset-v1_PekingX+20180320001+201.pdf [996.5 KB]
[10.3.1]--10.3 Clustering锛堣仛绫伙級.mp4 [213.7 MB]
📁 {6}--10.6 Summary（小结）
#10.6.1#--html.pdf [27.2 KB]
📁 {2}--10.2 Regression（回归）
(10.2.1)--asset-v1_PekingX+20180320001+201.pdf [702.0 KB]
[10.2.1]--10.2 Regression锛堝洖褰掞級.mp4 [149.3 MB]
📁 {8}--Part IV Planning Chapter 8 Class
📁 {2}--8.2 Classic Planning（经典规划）
(8.2.1)--asset-v1_PekingX+20180320001+201.pdf [652.7 KB]
[8.2.1]--8.2 Classic Planning锛堢粡鍏歌鍒掞級.mp4 [39.2 MB]
📁 {1}--8.1 Planning Problems（规划问题）
(8.1.1)--asset-v1_PekingX+20180320001+201.pdf [536.8 KB]
[8.1.1]--8.1 Planning Problems锛堣鍒掗棶棰橈級.mp4 [26.4 MB]
📁 {5}--8.5 Decision-theoretic Planning（
(8.5.1)--asset-v1_PekingX+20180320001+201【整理不易‖记得关注：CunWorkNotes】.pdf [772.7 KB]
📁 {6}--8.6 Summary（小结）
#8.6.1#--html.pdf [33.6 KB]
📁 {3}--8.3 Planning and Scheduling（规划与调
(8.3.1)--asset-v1_PekingX+20180320001+201.pdf [362.3 KB]
📁 {4}--8.4 Real-World Planning（现实世界规划）
(8.4.1)--asset-v1_PekingX+20180320001+201.pdf [489.1 KB]
[8.4.1]--8.4 Real-World Planning（现实世界规划）.mp4 [30.2 MB]
📁 {9}--Part V Learning Chapter 9 Perspe
📁 {3}--9.3 Why Different Perspectives（为
(9.3.1)--asset-v1_PekingX+20180320001+201.pdf [267.0 KB]
📁 {4}--9.4 Three Perspectives on Machin
(9.4.1)--asset-v1_PekingX+20180320001+201.pdf [888.0 KB]
📁 {5}--9.5 Applications and Terminologi
(9.5.1)--asset-v1_PekingX+20180320001+201.pdf [831.3 KB]
📁 {2}--9.2 History of Machine Learning（
(9.2.1)--asset-v1_PekingX+20180320001+201【更多精选‖公众号：CunWorkNotes 获取】.pdf [200.3 KB]
📁 {1}--9.1 What is Machine Learning（什么是
[9.1.1]--9.1 What is Machine Learning（什么是【整理不易‖记得关注：CunWorkNotes】.mp4 [165.8 MB]
(9.1.1)--asset-v1_PekingX+20180320001+201.pdf [829.6 KB]
📁 {6}--9.6 Summary（小结）
#9.6.1#--html.pdf [27.5 KB]
📁 {2}--Part I Basics Chapter 2 Intellig
📁 {1}--2.1 Approaches for Artificial In
[2.1.1]--2.1 Approaches for Artificial In【更多精选‖公众号：CunWorkNotes 获取】.mp4 [62.2 MB]
(2.1.1)--asset-v1_PekingX+20180320001+201.pdf [312.4 KB]
📁 {4}--2.4 Intelligent Agent Structure
(2.4.1)--asset-v1_PekingX+20180320001+201.pdf [394.3 KB]
📁 {5}--2.5 Category of Intelligent Agen
(2.5.1)--asset-v1_PekingX+20180320001+201.pdf [393.1 KB]
📁 {6}--2.6 Summary（小结）
#2.6.1#--html.pdf [29.1 KB]
📁 {2}--2.2 Rational Agents (理性主体)
(2.2.1)--asset-v1_PekingX+20180320001+201.pdf [370.5 KB]
📁 {3}--2.3 Task Environments (任务环境）
(2.3.1)--asset-v1_PekingX+20180320001+201.pdf [180.9 KB]
📁 {1}--Part I Basics Chapter 1 Introduc
📁 {4}--1.4 The State of Artificial Inte
(1.4.1)--asset-v1_PekingX+20180320001+201【资源精选‖更多关注：CunWorkNotes】.pdf [1.0 MB]
📁 {2}--1.2 Foundations of Artificial In
(1.2.1)--asset-v1_PekingX+20180320001+201【优质资源‖关注：CunWorkNotes 解锁】.pdf [524.3 KB]
📁 {1}--1.1 Overview of Artificial Intel
(1.1.1)--asset-v1_PekingX+20180320001+201.pdf [633.6 KB]
📁 {3}--1.3 History of Artificial Intell
(1.3.1)--asset-v1_PekingX+20180320001+201.pdf [1.4 MB]
📁 {5}--1.5 Summary (小结)
#1.5.1#--html.pdf [27.9 KB]
📁 {4}--Part II Searching Chapter 4 Loca
📁 {1}--4.1 Overview（概述）
[4.1.1]--4.1 Overview（概述）【整理不易‖记得关注：CunWorkNotes】.mp4 [11.3 MB]
(4.1.1)--asset-v1_PekingX+20180320001+201【更多精选‖公众号：CunWorkNotes 获取】.pdf [227.5 KB]
📁 {4}--4.4 Swarm Intelligence and Optim
(4.4.1)--asset-v1_PekingX+20180320001+201.pdf [507.1 KB]
📁 {2}--4.2 Local Search Algorithms（局部搜索
(4.2.1)--asset-v1_PekingX+20180320001+201.pdf [478.0 KB]
(4.2.3)--asset-v1_PekingX+20180320001+201.pdf [433.3 KB]
(4.2.2)--asset-v1_PekingX+20180320001+201.pdf [253.4 KB]
📁 {3}--4.3 Optimization and Evolutionar
(4.3.1)--asset-v1_PekingX+20180320001+201.pdf [655.0 KB]
📁 {5}--4.5 Summary（小结）
#4.5.1#--html【资源精选‖更多关注：CunWorkNotes】.pdf [35.8 KB]
📁 {3}--Part II Searching Chapter 3 Solv
📁 {7}--3.7 Summary（小结）
#3.7.1#--html.pdf [34.1 KB]
📁 {3}--3.3 Searching for Solutions（通过搜索
[3.3.1]--3.3 Searching for Solutions锛堥€氳繃鎼滅储.mp4 [12.4 MB]
(3.3.1)--asset-v1_PekingX+20180320001+201.pdf [284.1 KB]
📁 {2}--3.2 Example Problems（问题实例）
[3.2.1]--3.2 Example Problems锛堥棶棰樺疄渚嬶級.mp4 [26.5 MB]
(3.2.1)--asset-v1_PekingX+20180320001+201.pdf [419.5 KB]
📁 {1}--3.1 Problem Solving Agents（问题求解A
(3.1.1)--asset-v1_PekingX+20180320001+201【资源精选‖更多关注：CunWorkNotes】.pdf [451.5 KB]
[3.1.1]--3.1 Problem Solving Agents锛堥棶棰樻眰瑙.mp4 [15.9 MB]
📁 {4}--3.4 Uninformed Search Strategies
(3.4.1)--asset-v1_PekingX+20180320001+201.pdf [529.8 KB]
[3.4.2]--3.4 Uninformed Search Strategies【更多精选‖公众号：CunWorkNotes 获取】.mp4 [8.7 MB]
(3.4.4)--asset-v1_PekingX+20180320001+201【优质资源‖关注：CunWorkNotes 解锁】.pdf [249.0 KB]
(3.4.6)--asset-v1_PekingX+20180320001+201.pdf [213.1 KB]
(3.4.2)--asset-v1_PekingX+20180320001+201.pdf [409.1 KB]
(3.4.5)--asset-v1_PekingX+20180320001+201.pdf [160.7 KB]
(3.4.3)--asset-v1_PekingX+20180320001+201【优质资源‖关注：CunWorkNotes 解锁】.pdf [176.7 KB]
📁 {5}--3.5 Informed Search Strategies（有
[3.5.1]--3.5 Informed Search Strategies（有【资源精选‖更多关注：CunWorkNotes】.mp4 [16.3 MB]
(3.5.2)--asset-v1_PekingX+20180320001+201【更多精选‖公众号：CunWorkNotes 获取】.pdf [230.7 KB]
(3.5.1)--asset-v1_PekingX+20180320001+201.pdf [430.9 KB]
📁 {6}--3.6 Heuristic Functions（启发式函数）
(3.6.1)--asset-v1_PekingX+20180320001+201.pdf [331.7 KB]
📁 {5}--Part II Searching Chapter 5 Adve
📁 {1}--5.1 Games（博弈）
[5.1.1]--5.1 Games锛堝崥寮堬級.mp4 [84.8 MB]
(5.1.1)--asset-v1_PekingX+20180320001+201.pdf [682.3 KB]
📁 {6}--5.6 Monte-Carlo Methods（蒙特卡洛方法）
(5.6.1)--asset-v1_PekingX+20180320001+201.pdf [823.7 KB]
[5.6.1]--5.6 Monte-Carlo Methods（蒙特卡洛方法）.mp4 [79.8 MB]
📁 {4}--5.4 Imperfect Real-time Decision
(5.4.1)--asset-v1_PekingX+20180320001+201.pdf [585.5 KB]
📁 {7}--5.7 Summary（小结）
#5.7.1#--html.pdf [32.2 KB]
📁 {5}--5.5 Stochastic Games（随机博弈）
(5.5.1)--asset-v1_PekingX+20180320001+201【更多精选‖公众号：CunWorkNotes 获取】.pdf [467.6 KB]
📁 {3}--5.3 Alpha-Beta Pruning（Alpha-Bet
(5.3.1)--asset-v1_PekingX+20180320001+201.pdf [574.3 KB]
📁 {2}--5.2 Optimal Decisions in Games（博
(5.2.1)--asset-v1_PekingX+20180320001+201.pdf [597.7 KB]
[5.2.1]--5.2 Optimal Decisions in Games（博【更多精选‖公众号：CunWorkNotes 获取】.mp4 [52.4 MB]

适合人群

• 人工智能爱好者
• 算法工程师
• 机器学习研究者

🎯 学习收获

• 掌握概率模型、逻辑模型、几何模型等基本概念
• 理解网络模型与贝叶斯网络
• 学习其他学习范式与问题结构

🎉 祝您学习愉快！