1.1 从GNU/Linux入门 1.2 安装Ubuntu 1.3 使用Ubuntu图形用户界面 1.4 shell命令入门

4.1 传感器的种类 4.2 触觉信息的获取 4.3 视觉信息的获取 4.4 距离信息的获取

8.1 机器学习的基本概念 8.2 机械学习 8.3 指导学习 8.4 类比学习 8.5 归纳学习 8.6 解释学习 8.7 知识发现与数据挖掘 8.8 学习控制系统

9.1 机器学习概述 9.2 符号学习 9.3 神经网络学习 9.4 知识发现与数据挖掘

6.1 产生式规则 6.2 产生式系统

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）

9.1 机器学习概述 9.2 符号学习 9.3 神经网络学习 9.4 知识发现与数据挖掘

遗传算法 Genetic Algorithms, GA 粒子群优化算法 Particle Swarm Optimization, PSO 贝叶斯优化算法 Bayesian Optimization 算法应用示例 Application Demos 自动化机器学习 Automated machine learning

一、机器的作用及组成机器的基本要素—零件 二、本课程的基本内容、性质、特点及学习方法

第一部分 深度学习基础 第1章 什么是深度学习 第2章 神经网络的数学基础 第3章 神经网络入门 第4章 机器学习基础 第二部分 深度学习实践 第5章 深度学习用于计算机视觉 第6章 深度学习用于文本和序列 第7章 高级的深度学习最佳实践 第8章 生成式深度学习 第9章 总结