5.1 程序设计语言 机器语言 汇编语言 高级语言 结构化程序设计语言 面向对象程序设计语言 可视化程序设计语言 人工智能程序设计语言 5.2 C语言程序设计 5.3 数据结构 5.4 编译原理

随着云计算、大数据、移动互联网、物联网等以数据为中心的技术和应用迅速发展，行业与公众数据不断汇集。对数据的管理与利用是当前最热的研究课题之一。 数据库是信息系统的核心和基础 现代信息系统渗透到人类社会的各个领域并逐步网络化、智能化，如何进行有效的数据组织、存储和访问，是本课程探讨的核心问题。数据库基本概念、数据库新技术、相关学术资源

4.1 技术生态的初步理解 4.2 物联网技术：知道得多 4.3 云计算技术：处理得快 4.4 移动互联技术：传播的远 4.5 人工智能技术：调控得准 4.6 “物、云、移、大、智”技术融合后的协同生态环境 4.7 本章小结

First-Order Logic Why FOL? Syntax and semantics of FOL Using FOL Knowledge engineering in FOL Inference in FOL Reducing first-order inference to propositional inference Unification (合一) Generalized Modus Ponens（一般化分离规则） Forward and backward chaining Resolution

深度学习简介 Neural Network Goodness of Function Pick the Best Function 前馈神经网络 Tips for Deep Learning 卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN） 循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN） Keras CNN in Keras RNN in Keras

背景 MDPs 强化学习问题 蒙特卡洛方法 (Monte Carlo Methods) 蒙特卡洛预测（Monte Carlo Prediction） 蒙特卡洛控制（Monte Carlo Control） 时序差分学习 (Temporal-Difference Learning) 时序差分预测（TD Prediction） 时序差分控制（TD Control） Sarsa：on-policy Q-learning : off-policy 策略梯度 (Policy Gradient) Monte-Carlo Policy Gradient Actor-Critic Policy Gradient 深度强化学习 Deep Q-Networks (DQN) Policy Gradients for Deep Reinforcement Learning

自动规划概述 经典规划 (Classical Planning) 规划问题 状态空间规划 (State-Space Planning) 规划空间规划 (Plan-Space Planning) 新经典规划 (Neoclassical Planning) 规划图技术 (Planning-Graph Techniques) Planning as {SAT, CSP, ILP, …} 经典规划的扩展 分层任务网规划 不确定规划 非确定规划 概率规划

第一节 自动标引的基本原理 ◼ 自动标引的定义、类型 ◼ 自动标引的意义 ◼ 自动标引的流程 ◼ 自动标引的原理 第二节 自动标引方法和技术 ◼ 统计标引法（课堂只讲这种方法） ◼ 概率标引法：根据文献满足提问的概率来估计 ◼ 句法分析标引法 ◼ 语义分析标引法 ◼ 人工智能标引法 第三节 汉语文本自动标引 ◼ 汉语自动分词方法 • 基于匹配的分词方法 • 基于统计的分词方法 • 基于理解的分词方法

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3.1 用户认证 3.1.1 基于口令的认证 3.1.2 基于智能卡的认证 3.1.3 基于生物特征的认证 3.2 认证协议 3.2.1 单向认证 3.2.2 双向认证 3.3 3.4 PKI技术 3.4.1 PKI体系结构 3.4.2 X.509数字证书 3.4.3 认证机构 3.4.4 PKIX相关协议 3.4.5 PKI信任模型