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  • 使用完全联合分布进行推理
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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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