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EEWORLD大学堂
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机器学习/算法
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从自然世界到智能时代
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深度学习
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深度学习
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课程目录
课程笔记
课时1:课程引入与自然智能
课时2:自然智能研究的兴起、发展与分类
课时3:典型的自然计算案例
课时4:感知计算的仿生学原理
课时5:视觉系统与视觉感知计算
课时6:听觉系统与听觉感知计算
课时7:大脑自然结构与仿生推理
课时8:机器推理之数理逻辑方法
课时9:机器推理之神经网络方法
课时10:机器推理之模糊逻辑方法
课时11:进化计算思想
课时12:遗传算法
课时13:协同进化及进化策略
课时14:遗传编程
课时15:群体行为与群体智能
课时16:粒子群算法
课时17:蜂群算法
课时18:蚁群算法
课时19:智能机器
课时20:智能机器人
课时21:工业机器人
课时22:无人智能机器
课时23:自主学习与智能
课时24:专家系统
课时25:决策支持系统
课时26:数据挖掘系统
课时27:其他智能系统
课时28:量子计算与通信
课时29:深度学习
课时30:脑机交互
时长:7分25秒
日期:2018/07/05
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上传者:老白菜
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课程介绍
相关标签:
人工智能
AI
该课程主要面向非智能科学与技术专业的学生与各界人士,介绍自然世界中丰富多彩的“自然智能”和由此启发产生的“智能计算”模型与方法,以及形式多样的“智能系统”与日新月异的“智能前沿”,内容涉及生物、医学、遗传、物理、社会与智能科技等多学科知识,以提升科学文化素质、扩展学科知识视野、增强科技创新意识为目标。
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