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人工智能基础

从智能体、状态空间搜索、逻辑和规划走到概率决策、强化学习、多智能体与机器人系统

84|84 小时|12|高级
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1第1章 智能体、任务环境与严格评价

从观测—动作闭环定义理性、效用、任务分布和安全边界。

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2第2章 无信息状态空间搜索

从问题形式化走到BFS、DFS、UCS、迭代加深和图搜索不变量。

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3第3章 启发式与局部搜索

推导A*、可采纳性、一致性、内存受限和随机局部优化。

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4第4章 对抗搜索与博弈决策

从minimax、alpha-beta走到随机博弈、MCTS和棋力评测。

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5第5章 约束满足与组合求解

用传播、变量/值启发式和局部修复解决排课与调度。

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6第6章 命题逻辑、归结与SAT

从语义、CNF和归结走到Horn推理、DPLL与证明解释。

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7第7章 一阶逻辑与知识表示

处理量词、合一、前后向链、一阶归结与知识库工程。

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8第8章 自动规划与执行监控

从STRIPS、状态空间与规划图走到部分序、重规划和项目评价。

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9第9章 概率推断与时序模型

用联合分布、贝叶斯网、变量消元、采样和HMM表示不确定性。

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10第10章 决策理论、MDP与POMDP

从期望效用、Bellman方程走到策略计算、信念决策与鲁棒评价。

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11第11章 强化学习基础

从老虎机、MC和TD走到Q学习、SARSA、探索与离线安全边界。

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12第12章 多智能体、机器人与综合项目

连接博弈机制、状态估计、定位建图、运动控制和责任验收。

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