人工智慧公開課

簡評：美國麻省理工大學（MIT）的公開課程，本系列講的是人工智慧（AI）相關知識，全課程 24 講，全程英文，系統講解 AI。

在中國大學的課程往往都是 5 年前的陳舊知識，放眼現在可能有些慢，如果我們要在大學，特別是本科的時候學習 AI、Deep Learning、大數據等新知識會尤為困難。萬幸互聯網早已打破了知識不對等的樊籬，如果想學新知識，園長建議，多上網找找公開課吧，當然英語要過關！

第 21 講主題是人工智慧的商業化，因某些原因無法播放。

課程目錄如下：

1. 人工智慧的介紹和範圍
2. 推斷：目標樹與問題解決
3. 推斷：目標樹和規則為基礎的專家系統

4. 搜索：深度優先，爬坡和平衡
5. 搜索：最優解，分支定界，A *
6. 搜索：遊戲，極大極小，和 α-β
7. 限制：解釋線圖
8. 限制：搜索，Domain 簡化
9. 限制：視覺識別
10. 介紹：學習，就近對象
11. 學習：識別樹，障礙
12. 神經網路
13. 深度神經網路
14. 學習：遺傳演算法
15. 學習：稀疏空間，音系學
16. 學習：near misses 和 Felicity Conditions
17. 學習：支持向量機
18. 學習：bootsing
19. 描述：類、軌跡、過度
20. 架構：GPS、SOAR、subsumption、社會性思維
21. AI 商業化（不可觀看）
22. 概率推理 I
23. 概率推理 II
24. 模型合併，跨模態耦合，課程總結

公開課鏈接：Artificial Intelligence Lecture Videos

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