【导读】本课程探讨现代人工智能基础上的概念和算法,深入探讨游戏引擎、手写识别和机器翻译等技术的思想。通过实践项目,学生在将图形搜索算法、分类、优化、强化学习以及其他人工智能和机器学习的主题融入到他们自己的Python程序中,从而获得图形搜索算法、分类、优化和强化学习背后的理论知识。课程结束时,学生将获得机器学习库的经验,以及人工智能原理的知识,使他们能够设计自己的智能系统。

目录

  1. 搜索(Search)
  2. 知识(Knowledge)
  3. 不确定性(Uncertainty)
  4. 优化(Optimization)
  5. 学习(Learning)
  6. 神经网络(Neural Networks)
  7. 语言(Language)

讲师简介

David J. Malan是Gordon McKay工程与应用科学学院的计算机科学实践教授,也是哈佛大学教育研究生院的教员。他于1999年、2004年和2007年分别获得哈佛大学计算机科学学士学位、硕士学位和博士学位。他教授计算机科学50课程,也被称为CS50,这是哈佛大学最大的课程,耶鲁大学最大的课程之一,也是edX最大的MOOC课程,注册人数超过150万。他还在哈佛商学院、哈佛法学院、哈佛延伸学院和哈佛暑期学院任教。他所有的课程都是免费开放课程。

个人链接:https://cs.harvard.edu/malan/

我是布赖恩,哈佛大学继续教育学院的资深导师。我于2019年从哈佛大学毕业,获得了计算机科学和语言学学位。我目前在哈佛大学计算机科学导论课程CS50的团队中工作,在那里我专注于教学、课程开发、拓展和软件工具。我也是通过edX、哈佛扩展学院和哈佛暑期学院提供的Python人工智能入门和Python和JavaScript Web编程的讲师。 我曾与许多其他计算机科学课程合作过,包括CS51,哈佛计算机抽象与设计课程,CS124,哈佛算法导论,以及CS100,哈佛数字人文领域的软件工程课程。除了计算机科学教育,我还在Palantir做过软件工程实习生,在哈佛深红报做过新闻主管和数字战略家,我还在 3P Speech和全国演讲与辩论协会工作过。我对计算、语言和教育感兴趣。

个人链接:https://brianyu.me/

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