人工智能导论2024-课程主页


课程信息

  • 教师: 俞扬章宗长
  • 授课对象: 人工智能学院、匡亚明学院本科生
  • 地点: 线上+线下,线下教室:逸夫楼A-117
  • 时间: 周三上午3-4节课,(10:10~12:00)
  • 教材: Stuart J. Russell, Peter Norvig. Artificial Intelligence: A Modern Approach (3rd edition), Pearson, 2011.
  • 助教: 王鹏远李立和
  • 总评: 课程作业 + 期末论文
  • 课程讨论QQ群:698776029

作业


迟交作业的处理原则:迟交一周以内,折扣系数为0.8;迟交一周以上,折扣系数为0.6
在开始作业之前,请首先学习:
  • GVGAI框架: 官方网站在线教程
  • 作业1: Bait游戏 - 搜索 (Search) 截止日期: 2024年10月8日 23:59:59  
  • 作业2: 黑白棋游戏 - 博弈 (Game) 截止日期: 2024年11月12日 23:59:59  
  • 作业3: Aliens游戏- 监督学习 (Supervised learning) 截止日期: 2024年11月24日 23:59:59  
  • 作业4: CartPole游戏 - 强化学习 (Reinforcement learning) 截止日期: 2024年12月8日 23:59:59  
  • 作业5: Mini AlphaGo (选做) - 强化学习和博弈 截止日期: 2024年12月27日 23:59:59  
  • 期末作业: 调研论文 截止日期: 2025年1月10日 23:59:59  

  • Edit

    课程材料


     

    学术诚信

    允许同学之间的相互讨论,但是署你名字的工作必须由你完成,不允许直接照搬任何已有的材料,必须独立完成作业的书写过程。

    按照此处的说明,在完成作业过程中,对他人工作(出版物、互联网资料)中文本的直接照搬(包括原文的直接复制粘贴及语句的简单修改等)都将视为剽窃,剽窃者成绩将被取消。对于完成作业中有关键作用的公开资料,应予以明显引用。

    如果发现作业之间高度相似将被判定为互相抄袭行为, 抄袭和被抄袭双方的成绩都将被取消。因此请主动防止自己的作业被他人抄袭。



    Edit

    学术资源


    Updated on 2024.9.1