人工智能导论模型与算法吴飞PDF下载
资源描述
本仓库提供了一份名为“人工智能导论模型与算法吴飞pdf”的资源文件下载。该文件详细介绍了人工智能的基本概念、模型和算法，涵盖了从逻辑推理、搜索求解、监督学习、无监督学习、深度学习、强化学习到博弈对抗等多个方面。通过这份教学大纲，学习者可以深入了解人工智能的历史、趋势、应用及挑战，掌握人工智能在自然语言理解和视觉分析等方面赋能实体经济的手段。
课程概述
人工智能（Artificial Intelligence，简称 AI）是以机器为载体所展示出来的人类智能，因此也被称为机器智能（Machine Intelligence）。对人类智能的模拟可通过以符号主义为核心的逻辑推理、以问题求解为核心的探询搜索、以数据驱动为核心的机器学习、以行为主义为核心的强化学习和以博弈对抗为核心的决策智能等方法来实现。
本课程成体系地介绍了人工智能的基本概念和基础算法，帮助学习者掌握人工智能的脉络体系，体会具能、使能和赋能，从算法层面对人工智能技术“知其意，悟其理，守其则，践其行”。
课程内容
- 人工智能概述：介绍人工智能的基本概念和发展历程。
- 搜索求解：探讨问题求解的核心方法和策略。
- 逻辑与推理：深入讲解符号主义为核心的逻辑推理。
- 监督学习：介绍监督学习的基本原理和应用。
- 无监督学习：探讨无监督学习的模型和算法。
- 深度学习：详细讲解深度学习的核心技术和应用。
- 强化学习：介绍强化学习的基本概念和方法。
- 博弈对抗：探讨博弈对抗在决策智能中的应用。
适用人群
本资源适合对人工智能感兴趣的学生、研究人员、工程师以及任何希望深入了解人工智能基础知识和算法的人群。
使用说明
- 下载本仓库中的“人工智能导论模型与算法吴飞pdf”文件。
- 使用PDF阅读器打开文件，开始学习。
- 建议结合实际案例和项目，深入理解和应用所学知识。
贡献与反馈
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希望这份资源能够帮助您更好地理解和掌握人工智能的核心概念和算法！