人工智能基础：使用不同的博弈树搜索算法解决计算机围棋的吃子问题

《工程科学学报》：油气资源开发的大数据智能平台及应用分析（北京科技大学、中国科学院计算机网络信息中心、中国石油大学（华东）石油工程学院）

杭州电子科技大学：《人工智能导论》课程教学资源（PPT课件讲稿）第六讲 机器学习基础（机器学习与知识发现）

杭州电子科技大学：《人工智能与模式识别》第二讲 基础知识（概念）

Course overview What is AI? A brief history The state of the art

Agents and Environments PEAS (Performance measure, Environment, Actuators, Sensors) Environment Types Agent Types

Best-first Search (最佳优先搜索) Greedy search A* search Local Search Algorithms Hill-climbing search Simulated annealing search Local beam search Genetic algorithms

Games Perfect play（最优策略） minimax decisions α − β Pruning Resource limits and approximate evaluation Games of chance (包含几率因素的游戏) Games of imperfect information

Uncertainty Probability Syntax and Semantics Inference Independence and Bayes’ Rule Bayesian network Graphical models Bayesian networks Inference in Bayesian networks

背景 基础 Markov Processes Markov Reward Process Markov Decision Process Extensions to MDPs (Full Observable) Markov Decision Processes (MDPs) Partial Observable MDPs (POMDPs)