【中英双语+资料】想系统学AI该从哪门课开始？伯克利CS188人工智能导论2026春|[CS188 SP26] Live Lectures

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Parts

  1. P1 · [中文] 01-导论、智能体与环境
  2. P2 · [英文] 01-导论、智能体与环境|完整英文原声在后半部
  3. P3 · [中文] 02-无信息搜索
  4. P4 · [中文] 03-A* 搜索与启发式函数
  5. P5 · [中文] 04-局部搜索
  6. P6 · [中文] 05-约束满足问题（一）
  7. P7 · [中文] 06-约束满足问题（二）
  8. P8 · [中文] 07-博弈（一）
  9. P9 · [中文] 08-博弈（二）
  10. P10 · [中文] 09-马尔可夫决策过程（一）
  11. P11 · [中文] 10-马尔可夫决策过程（二）
  12. P12 · [中文] 11-强化学习（一）
  13. P13 · [中文] 12-强化学习（二）
  14. P14 · [中文] 13-概率
  15. P15 · [中文] 14-贝叶斯网络
  16. P16 · [中文] 15-贝叶斯网络：精确推理
  17. P17 · [中文] 16-贝叶斯网络：采样
  18. P18 · [中文] 17-马尔可夫模型与隐马尔可夫模型
  19. P19 · [中文] 18-动态贝叶斯网络与粒子滤波
  20. P20 · [中文] 19-理性决策
  21. P21 · [中文] 20-机器学习（一）：决策树与线性回归
  22. P22 · [中文] 21-机器学习（二）：朴素贝叶斯与贝叶斯学习
  23. P23 · [中文] 22-机器学习（三）：朴素贝叶斯与贝叶斯学习（续）
  24. P24 · [中文] 23-深度学习：感知机与神经网络
  25. P25 · [中文] 24-大语言模型（一）
  26. P26 · [中文] 25-大语言模型（二）
  27. P27 · [中文] 26-应用：全球核监测中的人工智能
  28. P28 · [中文] 27-人工智能安全
  29. P29 · [中文] 28-进一步思考
  30. P30 · [英文] 02-无信息搜索
  31. P31 · [英文] 03-A* 搜索与启发式函数
  32. P32 · [英文] 04-局部搜索
  33. P33 · [英文] 05-约束满足问题（一）
  34. P34 · [英文] 06-约束满足问题（二）
  35. P35 · [英文] 07-博弈（一）
  36. P36 · [英文] 08-博弈（二）
  37. P37 · [英文] 09-马尔可夫决策过程（一）
  38. P38 · [英文] 10-马尔可夫决策过程（二）
  39. P39 · [英文] 11-强化学习（一）
  40. P40 · [英文] 12-强化学习（二）
  41. P41 · [英文] 13-概率
  42. P42 · [英文] 14-贝叶斯网络
  43. P43 · [英文] 15-贝叶斯网络：精确推理
  44. P44 · [英文] 16-贝叶斯网络：采样
  45. P45 · [英文] 17-马尔可夫模型与隐马尔可夫模型
  46. P46 · [英文] 18-动态贝叶斯网络与粒子滤波
  47. P47 · [英文] 19-理性决策
  48. P48 · [英文] 20-机器学习（一）：决策树与线性回归
  49. P49 · [英文] 21-机器学习（二）：朴素贝叶斯与贝叶斯学习
  50. P50 · [英文] 22-机器学习（三）：朴素贝叶斯与贝叶斯学习（续）
  51. P51 · [英文] 23-深度学习：感知机与神经网络
  52. P52 · [英文] 24-大语言模型（一）
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Description 
伯克利CS188人工智能导论2026春｜AI入门首选课，系统覆盖搜索、博弈、MDP、RL、贝叶斯网络、LLM等核心主线！

📌 本期看点  
· 从智能体建模出发，精讲无信息搜索、A*、CSP、Minimax 剪枝等经典 AI 求解框架  
· 深入 MDP、Value/Policy Iteration、Q-Learning、Monte Carlo 等强化学习基石算法  
· 全面解析概率推理：贝叶斯网络、HMM、粒子滤波、动态贝叶斯网络（DBN）  
· 衔接前沿：决策树/朴素贝叶斯/神经网络基础 + 大语言模型（LLM）原理与应用  
· 拓展视野：核监测AI、AI安全、理性决策等真实场景与伦理思辨  

🧭 观看指南  
共56讲：P1-P29 为中文配音版，P30-P56 为英文原声版，可按需切换，中英内容严格对应。

🎯 适合人群  
零基础或有编程基础（Python）的学习者；计算机/自动化/电子信息等专业学生；想夯实AI理论根基、为ML/RL/机器人方向进阶打底的同学。

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