不确定性量化-人工智能江西理工罗会兰-EEWORLD大学堂

课程介绍

主要内容：人工智能的定义，树搜索算法，无信息搜索策略，启发式搜索策略，约束满足问题求解，博弈算法，贝叶斯网络，隐马尔可夫模型，卡尔曼滤波器。

特色：人工智能课程在学校的讲授时间为32个学时，面对计算机科学与技术硕士研究生，是一门专业必修课。由于人工智能基础理论涉及到智能搜索，推理，机器学习等，是现在信息类研究生各研究方向的必备理论基础，能为学生深入各方向的研究打下良好的基础。其中的思想可以应用于模式识别，图像视频智能分析处理，数据挖掘及各种信息的智能处理应用中。由于课程讲授侧重于算法的描述，所以学生并不会觉得枯燥，在结合编程的实践练习下能很好掌握智能思想。

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