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    人工智能(2020秋)
    课程类型：选修课
    发布时间：2020-12-30 08:46:40
    主讲教师：
    课程来源：
    建议学分：0.00分
    课程编码：mk000472
    课程介绍
    课程目录
    教师团队
    {1}--第一章绪论
    [1.1.1]--1.1人工智能概念 （12分钟）
    [1.2.1]--1.2理性智能体 （12分钟）
    {2}--第二章无信息搜索策略
    [2.10.1]--2.3.3迭代深入搜索 （15分钟）
    [2.11.1]--2.3.4迭代深入深度搜索性能分析 （9分钟）
    [2.12.1]--2.4无信息搜索策略小结 （15分钟）
    [2.1.1]--2.1.1问题求解智能体 （8分钟）
    [2.2.1]--2.1.2问题形式化 （10分钟）
    [2.3.1]--2.1.3树搜索算法 （9分钟）
    [2.4.1]--2.1.4树搜索算法的实现 （14分钟）
    [2.5.1]--2.2.1搜索策略 （9分钟）
    [2.6.1]--2.2.2宽度优先搜索 （15分钟）
    [2.7.1]--2.2.3一致代价搜索 （7分钟）
    [2.8.1]--2.3.1深度优先搜索 （16分钟）
    [2.9.1]--2.3.2有限深度搜索 （18分钟）
    {3}--第三章有信息搜索策略
    [3.1.1]--3.1贪婪搜索算法 （18分钟）
    [3.2.1]--3.2.1A星搜索算法 （11分钟）
    [3.3.1]--3.2.2A星搜索算法的最优性 （12分钟）
    [3.4.1]--3.2.3可采纳的启发式函数 （15分钟）
    [3.5.1]--3.3爬山搜索算法 （17分钟）
    [3.6.1]--3.4模拟退火搜索算法 （11分钟）
    [3.7.1]--3.5遗传算法 （18分钟）
    {4}--第四章约束满足问题
    [4.1.1]--4.1.1什么是约束满足问题 （15分钟）
    [4.2.1]--4.1.2约束满足问题的标准搜索形式化 （13分钟）
    [4.3.1]--4.2.1回溯搜索算法 （17分钟）
    [4.4.1]--4.2.2回溯搜索的变量赋值顺序策略 （16分钟）
    [4.5.1]--4.2.3回溯搜索的前向检查及约束传播 （16分钟）
    [4.6.1]--4.2.4AC-3弧相容算法 （13分钟）
    [4.7.1]--4.3约束满足问题的局部搜索方法 （12分钟）
    {5}--第五章对抗搜索
    [5.1.1]--5.1博弈及极小极大值概念 （16分钟）
    [5.2.1]--5.2极小极大值决策算法 （15分钟）
    [5.3.1]--5.3.1剪枝的概念 （10分钟）
    [5.4.1]--5.3.2alpha-beta算法 （14分钟）
    [5.5.1]--5.3.3alpha-beta剪枝示例 （15分钟）
    [5.6.1]--5.4不完美的实时决策 （15分钟）
    {6}--第六章不确定性推理
    [6.1.1]--6.1不确定性量化 （10分钟）
    [6.2.1]--6.2使用完全联合分布进行推理 （10分钟）
    [6.3.1]--6.3贝叶斯规则及其应用 （11分钟）
    [6.4.1]--6.4贝叶斯网络推理 （14分钟）
    [6.5.1]--6.5隐马尔可夫模型 （16分钟）
    [6.6.1]--6.6 （6分钟）
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