《人工智能、机器学习与大数据》课程教学资源（参考文献）Relation regularized matrix factorization（讲稿）

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《人工智能、机器学习与大数据》课程教学资源（参考文献）Multiple-instance learning via disambiguation

◆知识表示 演绎系统、产生式系统、框架结构、语义网络、过程性 知识 ◆搜索技术 无变量盲目搜索算法、带变量盲目搜素算法、启发式搜 索算法、博弈树搜索 ◆人工智能程序设计语言 PROLOG

一、几个基本概念 二、计算机网络功能、组成、分类与结构 三、局域网技术与常用局域网 四、广域网技术 五、虚拟专用网

按照符号主义的观点，知识是一切智能行为的基础，要使计算机具有智能，首先必须使它拥有知识。 2.1 知识与知识表示的概念 2.2 一阶谓词逻辑表示法 2.3 产生式表示法 2.4 语义网络表示法 2.5 框架表示法 2.6 过程表示法

本章对目前常用的几种智能优化计算算法作简单介绍，以使读者对它们有个基本认识。内容包括神经网络、遗传算法、模拟退火算法和神经网络混合优化学习策略。 10.1 人工神经网络与神经网络优化算法 10.2 遗传算法 10.3 模拟退火算法 simulated annealing,简称SA 10.4 神经网络权值的混合优化学习策略

选题背景和研究意义 相关工作与研究现状 研究内容与目标 可能的创新点 前期工作介绍 研究方案与计划

▪ Recurrent Neural Network ▪ Vanilla RNNs ▪ Some RNN Variants ▪ Backpropagation through time ▪ Gradient Vanishing / Exploding ▪ Long Short-term Memory ▪ LSTM Neuron ▪ Multiple-layer LSTM ▪ Backpropagation through time in LSTM ▪ Time-Series Prediction

延安大学：《智能机器人》课程教学资源（PPT课件讲稿）机器人基础知识（信息技术与机器人教学）