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人工智能课程主页
([MainPage|Back to homepage]) ==Information== * '''授课对象''': 计算机系本科生 * '''教室''': 仙林校区仙 I-103 * '''时间''': 8:00-10:00 * '''教材''': Stuart J. Russell, Peter Norvig. Artificial Intelligence: A Modern Approach (3rd edition), Pearson, 2011. * '''助教''': [^http://lamda.nju.edu.cn/yangy/|杨杨] * '''总评''': 课程作业 + 期末考试 * '''课程讨论QQ群''':168762353 * '''考试''': ==相关课程== 建议同时选修“[^http://cs.nju.edu.cn/zhouzh/zhouzh.files/course/ml.htm|机器学习]”、“[^http://cs.nju.edu.cn/lim/courses/IntroDM/IntroDM.htm|数据挖掘]”、“[^http://cs.nju.edu.cn/_upload/tpl/00/ed/237/template237/teaching_PR.html|模式识别]”课 ==作业== 本次课程有四次作业,将基于GVGAI框架,请立即开始熟悉该框架:[http://www.gvgai.net]<br/> * [^course_ai18_project1|作业1: Bait游戏] - 关于搜索 <s>截止日期: 3月25日 20:00</s> * [^course_ai18_project2|作业2: 黑白棋游戏] - 关于博弈 <s>截止日期: 4月15日 20:00</s> * [^course_ai18_project3|作业3: Aliens游戏]- 关于监督学习 <s>截止日期: 5月13日 20:00</s> * [^course_ai18_project4|作业4: PacMan游戏] - 关于强化学习 <s>截止日期: 6月17日 20:00</s> ==课程材料== # Introduction [{UP}course_ai18/Lecture1.pdf|(PDF)] # Search 1: Uninformed Search [{UP}course_ai18/Lecture2.pdf|(PDF)] # Search 2: Informed Search [{UP}course_ai18/Lecture3.pdf|(PDF)] # Search 3: Adversarial Search [{UP}course_ai18/Lecture4.pdf|(PDF)] # Search 4: Beyond Classical Search: Bandit, Monte-Carlo Tree Search, General Search and CSP [{UP}course_ai18/Lecture5.pdf|(PDF)] # Knowledge 1: Propositional Logic [{UP}course_ai18/Lecture6.pdf|(PDF)] # Knowledge 2: First Order Logic [{UP}course_ai18/Lecture7.pdf|(PDF)] # Knowledge 3: SAT, Planning and Ontology [{UP}course_ai18/Lecture8.pdf|(PDF)] # Uncertainty 1: Probability & Bayesian Network [{UP}course_ai18/Lecture9.pdf|(PDF)] # Uncertainty 2: Inference in Bayesian Network [{UP}course_ai18/Lecture10.pdf|(PDF)] # Learning 1: Supervised Learning & Learning Models (DT, kNN, NB) [{UP}course_ai18/Lecture11.pdf|(PDF)] # Learning 2: Principles of Supervised Learning [{UP}course_ai18/Lecture12.pdf|(PDF)] # Learning 3: Learning Models (Linear, Neural Networks) [{UP}course_ai18/Lecture13.pdf|(PDF)] # Learning 4: Reinforcement Learning [{UP}course_ai18/Lecture14.pdf|(PDF)] # Guest lecture: Deep Learning # Learning 5: Feature Processing [{UP}course_ai18/Lecture15.pdf|(PDF)] # Final: On Artificial Intelligence [{UP}course_ai18/Final.pdf|(PDF)] <small>slides are derived from Russell's in http://aima.cs.berkeley.edu/instructors.html</small> ==学术资源== * 人工智能领域学术期刊/杂志: ** [^http://dblp.uni-trier.de/db/journals/ai/|Artificial Intelligence] ** [^http://dblp.uni-trier.de/db/journals/jair/|Journal of Artificial Intelligence Research] ** [^http://dblp.uni-trier.de/db/journals/aim/|AI Magazine] ** [^http://dblp.uni-trier.de/db/journals/air/|Artificial Intelligence Review] ** [^http://dblp.uni-trier.de/db/journals/expert/|IEEE Intelligent Systems] ** [^http://tist.acm.org/index.php|ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology] * 人工智能领域学术会议 ** [^http://dblp.uni-trier.de/db/conf/ijcai|IJCAI] ** [^http://dblp.uni-trier.de/db/conf/aaai|AAAI] ** [^http://dblp.uni-trier.de/db/conf/ecai|ECAI] ** [^http://dblp.uni-trier.de/db/conf/pricai|PRICAI] ** [^http://dblp.uni-trier.de/db/conf/ausai|Aus-AI]
The end