不列颠哥伦比亚大学CPSC322课程介绍了人工智能领域。涵盖的关键主题涉及推理和表示、搜索、约束满足问题、规划、逻辑、不确定性下的推理和不确定性下的规划。为了便于同学更好地完成课程学习,我们对CPSC322的重点内容进行了总结和梳理,详情如下。
一、重点概述
1、代理,知识表示和人工智能。
2、搜索:当告诉计算机做什么而不是如何做时,计算机如何解决问题。
3、约束满足问题:寻找满足约束的解决方案。
4、规划:确定实现目标所需的行动。
5、逻辑:如何进行逻辑推理。
6、不确定性:当存在不确定性时如何推理;不确定性下的决策。
二、重点细分
1、代表性维度;人工智能应用。
2、搜索:不知情搜索,DFS和BFS。
3、搜索:BestFS,A*,最优性。
4、CSPs:弧一致性和域分裂。
5、随机局部搜索。
6、规划:表示和向前搜索。
7、规划:试探法和CSP规划。
8、逻辑:语义和自下而上的证明,BU的稳健性和完整性。
9、不确定性:概率论
10、不确定性:条件概率
11、不确定性:条件独立性
12、不确定性:Belief Nets (indep. compactness, apps)
13、不确定性:时间概率模型
14、不确定性:隐马尔可夫模型
总的来说,不列颠哥伦比亚大学CPSC322课程内容涉及问题解决和规划、状态/动作模型和图形搜索、自然语言理解计算视觉,以及人工智能的应用。通过上述介绍,同学是否能够更加清晰地做出课程学习规划了呢?
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