課程大綱：人工智能導論——面向人文社科專業培訓
第一章 緒論
1.1 人工智能的概念
1.2 人工智能發展簡史
1.3 人工智能發展現狀和趨勢
1.4 課程內容概述
第二章 知識表示
2.1 知識表示概述
2.2 一階謂詞邏輯知識表示
2.3 產生式知識表示
2.4 框架知識表示
第三章 自動推理與專家系統
3.1 引言
3.2 確定性推理
3.3 不確定性推理
3.4 專家系統簡介
第四章 知識圖譜
4.1 知識圖譜概述
4.2 典型知識圖譜
4.3 知識圖譜技術與應用
第五章 搜索技術
5.1 引言
5.2 狀態空間圖模型
5.3 盲目搜索策略
5.4 啟發式搜索策略
5.5 博弈搜索策略
第六章 進化智能與群體智能
6.1 引言
6.2 進化智能：遺傳算法
6.3 群體智能：蟻群算法
附章A：人工智能的數學基礎
A1 基本知識
A2 向量與矩陣
A3 導數基礎
A4 梯度下降方法
第七章 機器學習
7.1 引言
7.2 有監督學習
7.3 無監督學習
7.4 弱監督學習
7.5 強化學習
第八章 深度學習（上）
8.1 引言
8.2 感知機算法
8.3 前饋神經網絡與BP算法
8.4 卷積神經網絡
第八章 深度學習（下）
8.5 循環神經網絡
8.6 注意力與記憶機制
8.7 生成對抗網絡
第九章 人工智能典型應用
9.1 引言
9.2 計算機視覺
9.3 語音處理技術
9.4 語言智能技術
9.5 智能競技
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