人工智能 2023春季学期
作业
内容提纲
| 序号 | 内容提纲 | 对应章节 | 幻灯片 |
|---|---|---|---|
| 1 | 人工智能简介，课程内容介绍 | 第1章，第26.3、27.4节 | |
| 2 | 智能行为体和环境 | 第2章 | |
| 3 | 基础搜索算法,A*搜索,和启发式法 | 第3章的1-4节，5-6节 | pdf , part2_pdf |
| 4 | 局部搜索和不确定搜索 | 第4章 | |
| 5 | 博弈对抗搜索，博弈原理基础 | 第5章1-5节 | |
| 6 | 约束满足问题，回溯搜索 | 第6章1，3-5节 | |
| 7 | 命题逻辑：语法和推理 | 第7章第1-5、第6.1和第7节 | |
| 8 | 马尔科夫决策过程 | 第17章 | part1 , part2 |
| 9 | 增强学习算法 | 第21章 | part1 , part2 |
| 10 | 概率和贝叶斯推理 | 第13章 | |
| 11 | 贝叶斯网络 | 第14章 | part1 , part2, part3 , part4 |
| 12 | 决策网络和信息价值 | 第16章5-6节 | |
| 13 | 隐式马尔科夫模型，粒子滤波 | 第15章 | part1 , part2 |
| 14 | 机器学习：朴素贝叶斯 | 第18.1,18.2,18.4章节 | |
| 15 | 机器学习：感知机，逻辑斯特回归 | 第18.6章节 | |
| 16 | 机器学习：优化方法，神经网络模型 | 第18.6,18.7章节 |
推荐的教材和阅读
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课本：
- Artificial Intelligence: A Modern Approach, 3rd edition, Stuart J. Russell and Peter Norvig. Prentice Hall, 2009.
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阅读：
- Vazirani, Vijay V. 2001. Approximation algorithms (Springer: Berlin ; New York).
- Shalev-Shwartz, Shai, and Shai Ben-David. 2014. Understanding machine learning : from theory to algorithms (Cambridge University Press: New York, NY, USA).
- Boyd, Stephen P., and Lieven Vandenberghe. 2004. Convex optimization (Cambridge University Press: Cambridge, UK ; New York).
- Ben-Tal, A., Laurent El Ghaoui, and A. S. Nemirovskiĭ. 2009. Robust optimization (Princeton University Press: Princeton).