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3.1 经典推理和非经典推理 3.2 非单调推理 3.3 时序推理 3.4 不确定性推理 3.5 概率推理 3.6 主观Bayes方法 3.7 可信度方法
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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
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5.1 产生式规则 5.2 产生式系统 6.1 知识及其表示 6 .2 框架 6.3 语义网络
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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)第九讲 深度学习基础
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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)第八讲 神经网络学习
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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)第七讲 决策树学习
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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)第五讲 不确定性知识的表示与推理
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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)第四讲 遗传算法
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CSP examples Backtracking search for CSPs Problem structure and problem decomposition Local search for CSPs
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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
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