搜索是人工智能中的一个基本问题，并与推理密切相关，搜索策略的优劣，将直接影响到智能系统的性能与推理效率。 5.1 搜索的基本概念 5.1.1 搜索的含义 5.1.2 状态空间法 5.1.3 问题归约法 5.2 状态空间的盲目搜索 5.2.1 一般图搜索过程 5.2.2 广度优先和深度优先搜索 5.2.3 代价树搜索 5.3 状态空间的启发式搜索 5.3.1 启发性信息和估价函数 5.3.2 A算法 5.3.3 A*算法 5.3.4 A*算法应用举例 5.4 与/或树的盲目搜索 5.5 与/或树的启发式搜索 5.6 博弈树的启发式搜索

1.1 AI的定义及其研究目标 AI的定义 AI的研究目标 1.2 AI的产生与发展 1.3 AI研究的基本内容 1.4 AI研究的不同学派 1.5 AI的主要研究和应用领域 1.6 AI近期发展分析 1.7 我国智能科学技术教育体系

 机器学习是数据分析与挖掘的一种手段  机器学习是什么？  利用经验改善系统自身的性能  关于T和P，程序对E进行学习  Looking for a function  机器学习发展史  人工智能三阶段：推理期、知识期、学习期  深度学习∈机器学习∈人工智能  机器学习基本术语  回归、分类；模型、学习器；样本、样例……  模型选择：奥卡姆剃刀？NFL？

7.1人工智能概述 人工智能( Artificial Intelligence)简称A,它是计算机科学的一个重要的研究领 域。近40年以来获得了迅速的发展,在很多领域都获得了广泛的应用

第一章 人工智能发展概述 1.1 全球：以科技企业为主导，推进技术创新升级 1.2 中国：加强算力基础设施建设，支撑应用落地 第二章 人工智能算力及应用现状 2.1 芯片：应用需求日渐丰富，催生芯片多元化发展 2.2 服务器：多元开放、绿色节能成为发展方向 2.3 云服务：AI 与云加速融合，推动业务创新 2.4 算法模型：巨量化成发展趋势，预训练模型为创新基础 2.5 应用：算力与应用协同发展，推动场景多元化 第三章 中国人工智能计算力发展评估 3.1 行业概况及排名 3.2 地域概况及排名 第四章 IDC建议 4.1 技术供应商建议 4.2 产业发展建议 4.3 行业用户建议

Part 1: Overview of Vanilla (traditional) Autoencoder • Introduction • Theory • Architecture • Application • Examples Part 2: Variational autoencoder Will learn • Learn what is Variational autoencoder • How to train it? • How to use it?

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8.1 不确定性处理概述 8.2 几种经典的不确定性推理模型 8.3 基于贝叶斯网络的概率推理 8.4 基于模糊集合与模糊逻辑的模糊推理

第二章产生式系统 2.1绪论 2.2产生式系统的基本特征 2.3产生式的知识元 2.4推理的方向 2.5框架问题 2.6非确定性匹配 2.7匹配冲突问题的解决

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