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人工智能-大模型
7:57:26
Parts
- P1 · [中文] 01-引言与范围
- P2 · [中文] 02-推理:目标树与问题求解
- P3 · [中文] 03-推理:目标树与基于规则的专家系统
- P4 · [中文] 04-搜索:深度优先、爬山法、束搜索
- P5 · [中文] 05-搜索:最优搜索、分支界限、A*
- P6 · [中文] 06-搜索:博弈、极小化极大、Alpha-Beta剪枝
- P7 · [中文] 07-约束:线图解释
- P8 · [中文] 08-约束:搜索、域缩减
- P9 · [中文] 09-约束:视觉对象识别
- P10 · [中文] 10-学习入门:最近邻
- P11 · [中文] 11-学习:辨识树、无序
- P12 · [中文] 12-神经网络
- P13 · [中文] 13-深度神经网络
- P14 · [中文] 14-学习:遗传算法
- P15 · [中文] 15-学习:稀疏空间、音系学
- P16 · [中文] 16-学习:近似偏离、恰当条件
- P17 · [中文] 17-学习:支持向量机
- P18 · [中文] 18-学习:提升方法
- P19 · [中文] 19-表示:类别、轨迹、转移
- P20 · [中文] 20-架构:通用问题求解器、SOAR、包容架构、心智社会
- P21 · [中文] 21-概率推断 I
- P22 · [中文] 22-概率推断 II
- P23 · [中文] 23-模型合并、跨模态耦合、课程总结
- P24 · [中文] 24-基于规则的系统
- P25 · [中文] 25-基本搜索、最优搜索
- P26 · [中文] 26-博弈、极小化极大、Alpha-Beta
- P27 · [中文] 27-神经网络
- P28 · [中文] 28-支持向量机
- P29 · [中文] 29-提升方法
- P30 · [中文] 30-近似偏离、架构学习
- P31 · [英文] 01-引言与范围
- P32 · [英文] 02-推理:目标树与问题求解
- P33 · [英文] 03-推理:目标树与基于规则的专家系统
- P34 · [英文] 04-搜索:深度优先、爬山法、束搜索
- P35 · [英文] 05-搜索:最优搜索、分支界限、A*
- P36 · [英文] 06-搜索:博弈、极小化极大、Alpha-Beta剪枝
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- P38 · [英文] 08-约束:搜索、域缩减
- P39 · [英文] 09-约束:视觉对象识别
- P40 · [英文] 10-学习入门:最近邻
- P41 · [英文] 11-学习:辨识树、无序
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- P43 · [英文] 13-深度神经网络
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- P48 · [英文] 18-学习:提升方法
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- P51 · [英文] 21-概率推断 I
- P52 · [英文] 22-概率推断 II
- P53 · [英文] 23-模型合并、跨模态耦合、课程总结
- P54 · [英文] 24-基于规则的系统
- P55 · [英文] 25-基本搜索、最优搜索
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- P57 · [英文] 27-神经网络
- P58 · [英文] 28-支持向量机
- P59 · [英文] 29-提升方法
- P60 · [英文] 30-近似偏离、架构学习
Description
【极致中英文双语音】MIT 6.034 人工智能 (Patrick Winston)-配套中文讲义。围绕人工智能的核心算法与推理机制,这套视频从问题求解的基本思路出发,逐步深入到搜索、约束处理和学习三大板块。最初几讲先建立目标树思维,演示如何将复杂命题拆解为可执行的规则系统,再引入深度优先、爬山法、束搜索等经典策略,让你直观感受不同搜索方式在效率与完备性上的差异。随后转向最优搜索与博弈场景,通过分支界限、A*算法以及极小化极大和Alpha-Beta剪枝,揭示对抗性决策背后的计算逻辑。中间部分聚焦约束满足问题,借助线图解释与域缩减技术,展示如何从几何和搜索双重角度进行视觉对象识别。最后进入学习模块,从最近邻和辨识树入手,逐步过渡到神经网络的基本概念,帮助理解数据驱动方法如何在无序信息中发现模式。整套内容强调直觉建立与原理剖析,适合对人工智能底层逻辑感兴趣的学习者,无论你是有一定编程基础想要补强理论,还是准备系统梳理AI经典方法,都能在这里找到清晰的学习路径。
Comments
讲的非常好,老美顶尖科技强是有原因的