本课程为精品课，您可以登录eeworld继续观看： 约束满足问题的局部搜索方法继续观看 课时1：人工智能概念 课时2：什么是理性智能体 课时3：问题求解智能体 课时4：问题形式化 课时5：树搜索算法 课时6：树搜索算法的实现 课时7：搜索策略 课时8：宽度优先搜索 课时9：一致代价搜索 课时10：深度优先搜索 课时11：有限深度搜索 课时12：迭代深入搜索 课时13：迭代深入深度搜索性能分析 课时14：无信息搜索策略小结 课时15：贪婪搜索算法 课时16：星搜索算法 课时17：星搜索算法的最优性 课时18：可采纳的启发式函数 课时19：爬山搜索算法 课时20：模拟退火搜索算法 课时21：遗传算法 课时22：什么是约束满足问题 课时23：约束满足问题的标准搜索形式化 课时24：回溯搜索算法 课时25：回溯搜索的变量赋值顺序策略 课时26：回溯搜索的前向检查及约束传播 课时27：AC-3弧相容算法 课时28：约束满足问题的局部搜索方法 课时29：博弈及极小极大值概念 课时30：极小极大值决策算法 课时31：剪枝的概念 课时32：alpha-beta算法 课时33：alpha-beta剪枝示例 课时34：不完美的实时决策 课时35：不确定性量化 课时36：使用完全联合分布进行推理 课时37：贝叶斯规则及其应用 课时38：贝叶斯网络推理 课时39：隐马尔可夫模型 课时40：卡尔曼滤波器 课程介绍共计40课时，8小时47分20秒 人工智能 江西理工 罗会兰 主要内容：人工智能的定义，树搜索算法，无信息搜索策略，启发式搜索策略，约束满足问题求解，博弈算法，贝叶斯网络，隐马尔可夫模型，卡尔曼滤波器。 特色：人工智能课程在学校的讲授时间为32个学时，面对计算机科学与技术硕士研究生，是一门专业必修课。由于人工智能基础理论涉及到智能搜索，推理，机器学习等，是现在信息类研究生各研究方向的必备理论基础，能为学生深入各方向的研究打下良好的基础。其中的思想可以应用于模式识别，图像视频智能分析处理，数据挖掘及各种信息的智能处理应用中。由于课程讲授侧重于算法的描述，所以学生并不会觉得枯燥，在结合编程的实践练习下能很好掌握智能思想。 上传者：老白菜 猜你喜欢 Atmel - 简易利用Atmel ATSHA204 保护您的设计 Moley机器人厨房系统，煎炒烹炸都耍得有模有样！ 图像处理与分析 武汉大学 贾永红 嵌入式系统编程系列课程 消费电子应用及设计研讨会 用于汽车应用的Qi无线充电 直播回顾：恩智浦KW41大赛颁奖礼 SimpleLink™MCU平台SDK代码可移植性 热门下载 AVR ATMega16最小系统原理图PCB AFE5801,pdf(8-Channel Variable-Gain Amplifier (VGA) With Octal High-Speed ADC) 准谐振式反激式开关电源IRIS4015原理及设计要点 精彩解码板、激光头详细说明图 化学气相沉积与无机新材料 PCI-to-PCI Bridge Architecture TMS320VC5501-300,pdf(Fixed-Point Digital Signal Processor) 用8位单片机实现ARINC429总线数据传输 线性动态电路 电脑游戏机硬件与编程特技.rar 热门帖子 网友正在看 第2章-裸机系统与多任务系统 1.3 万分之一、50A基于LM5170的大电流测试设备方案介绍 煮酒数创客，看如何让好创意发生 Linux LED灯驱动实验(直接操作寄存器)-完善驱动与应用程序编写测试 4.3 模拟信号输入 二维小波 二维小波的分解与合成算法 基分解合成的矩阵格式 4.GaN 主要应用领域 003 预备知识：C51基础知识及流水灯设计 云龙单片机实训视频教程（王云，字幕版）
