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       每期人數限3到5人。
   上課時間和地點
上課地點:【上海】:同濟大學(滬西)/新城金郡商務樓(11號線白銀路站) 【深圳分部】:電影大廈(地鐵一號線大劇院站)/深圳大學成教院 【北京分部】:北京中山學院/福鑫大樓 【南京分部】:金港大廈(和燕路) 【武漢分部】:佳源大廈(高新二路) 【成都分部】:領館區1號(中和大道) 【沈陽分部】:沈陽理工大學/六宅臻品 【鄭州分部】:鄭州大學/錦華大廈 【石家莊分部】:河北科技大學/瑞景大廈 【廣州分部】:廣糧大廈 【西安分部】:協同大廈
最近開課時間(周末班/連續班/晚班):2020年3月16日
   實驗設備
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   質量保障

        1、培訓過程中,如有部分內容理解不透或消化不好,可免費在以后培訓班中重聽;
        2、培訓結束后,授課老師留給學員聯系方式,保障培訓效果,免費提供課后技術支持。
        3、培訓合格學員可享受免費推薦就業機會。

課程大綱
 

本次人工智能培訓內容:

  知識表示方法

  一、學習目的要求

  1、認識狀態空間法

  2、理解問題歸約法

  3、認識謂詞邏輯法

  4、認識語義網絡法

  5、認識框架表示

  6、認識劇本表示

  7、理解過程表示

  二、主要教學內容

  1、狀態空間法

  2、問題歸約法

  3、謂詞邏輯法

  4、語義網絡法

  5、框架表示

  6、劇本表示

  7、過程表示

  搜索原理

  一、學習目的要求

  1、認識盲目搜索

  2、理解啟發式搜索

  3、了解遺傳算法

  4、了解模擬退火法

  二、主要教學內容

  1、盲目搜索

  2、啟發式搜索

  3、遺傳算法

  4、模擬退火法

  推理技術

  一、學習目的要求

  1、理解消解原理

  2、理解規則演繹系統

  3、理解產生式系統

  3、認識不確定性推理

  4、理解非單調推理

  二、主要教學內容

  1、消解原理

  2、規則演繹系統

  3、產生式系統

  4、不確定性推理

  5、非單調推理

  機器學習

  一、學習目的要求

  1、了解機器學習的定義、研究意義與發展歷史

  2、認識機器學習的主要策略與基本結構

  3、理解機械學習

  4、理解基本解釋經驗的學習

  5、了解基于事例的學習

  6、了解基于概念的學習

  7、了解基于類比的學習

  8、理解基于神經網絡的學習

  二、主要教學內容

  1、機器學習的定義、研究意義與發展歷史

  2、機器學習的主要策略與基本結構

  3、機械學習

  4、基本解釋經驗的學習

  5、基于事例的學習

  6、基于概念的學習

  7、基于類比的學習

  8、基于神經網絡的學習

  規劃系統

  一、學習目的要求

  1、理解規劃的作用與任務

  2、理解基于謂詞邏輯的規劃

  3、了解STRIPS規劃系統

  4、了解分層規劃

  二、主要教學內容

  1、規劃的作用與任務

  2、基于謂詞邏輯的規劃

  3、STRIPS規劃系統

  4、分層規劃

  專家系統

  一、學習目的要求

  1、不同模型的專家系統

  2、理解專家系統

  3、了解專家系統開發工具

  4、理解專家系統實例

  二、主要教學內容

  1、專家系統

  2、基于規則的專家系統

  3、基于框架的專家系統

  4、基于模型的專家系統

  5、專家系統開發工具

  6、專家系統實例

  自然語言理解

  一、學習目的要求

  1、理解語言及其理解的一般問題

  2、理解句法和語義的自動分析

  3、了解句子的自動理解

  4、了解語言的自動生成

  5、了解文本的自動翻譯

  6、理解自然語言理解系統的主要模型

  7、理解自然語言理解系統應用舉例

  8、了解語音識別

  二、主要教學內容

  1、語言及其理解的一般問題

  2、句法和語義的自動分析

  3、句子的自動理解

  4、語言的自動生成

  5、文本的自動翻譯

  6、自然語言理解系統的主要模型

  7、自然語言理解系統應用舉例

  8、語音識別

  智能控制

  一、學習目的要求

  1、了解智能控制的歷史沿革

  2、了解智能控制的研究領域

  3、理解智能控制的學科結構理論

  4、了解智能控制系統

  二、主要教學內容

  1、智能控制概述

  2、智能控制的研究領域

  3、智能控制的學科結構理論

  4、智能控制系統

  人工智能程序設計

  一、學習目的要求

  1、了解邏輯型編程語言

  2、綜合應用LISP語言

  3、綜合應用PROLOG語言

  4、了解關系數據庫

  二、主要教學內容

  1、邏輯型編程語言

  2、LISP語言

  3、PROLOG語言

  4、關系數據庫



 



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本課程部分實驗室實景
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