上海交通大学：《脑与机器人》课程教学课件（五）00 课程介绍（曹其新、栾楠、冷春涛）

 考题类型  复习重点  提交作业要点  考试安排

《机器学习》推导

 什么是脑科学.  脑结构及各部分功能  中枢神经系统  脑科学研究目的  脑功能研究技术  人类脑计划和神经信息学

1. 为什么要研究人工智能 2. 人工智能的发展历史 3. 人工智能的学科范畴 4. 人工智能的研究领域 5. 人工智能系统结构及特点 6. 人工智能系统应用 7. 参考文献

《机器学习》演示文稿（15）

上海交通大学：《脑与机器人》课程教学课件（四）课程介绍

上海交通大学：《脑与机器人》课程教学课件（四）作业清单

一. 示例学习的问题描述（见表2.1,表2.2） 二. 决策树学习（ID3算法） 1. 学习效果的衡量标准（示例学习的优化问题） 2. ID3算法：

Goal Concept: A concept definition describing the concept to be learned. (It is assumed that this concept definition fails to satisfy the Operationality Criterion.) Training Example: An example of the goal concept. Domain Theory: A set of rules and facts to be used in explaining how the training example is an example of the goal concept