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課程簡介 Course Introduction

《人工智能基礎(chǔ)》講授機(jī)器學(xué)習(xí),、深度學(xué)習(xí)、計算機(jī)視覺基礎(chǔ)知識,，重點(diǎn)培養(yǎng)與訓(xùn)練學(xué)生的實踐應(yīng)用能力,。

本課程需要大家自主閱讀英文教程并完成編程實驗與練習(xí)，培養(yǎng)獨(dú)立自主學(xué)習(xí)的研究型學(xué)習(xí)模式,。

教學(xué)大綱 Teaching Syllabus

  1. Intro to Machine Learning

    1. How Models Work

    2. Basic Data Exploration

    3. Model Validation

    4. Underfitting and Overfitting

    5. Random Forests

  2. Intro to Deep Learning

    1. A Single Neuron

    2. Deep Neural Networks

    3. Stochastic Gradient Descent

    4. Dropout and Batch Normalization

    5. Binary Classification

  3. Computer Vision

    1. The Convolutional Classifier

    2. Convolution and ReLU

    3. Maximum Pooling

    4. The Sliding Window

    5. Data Augmentation

  4. Intro to Game AI and Reinforcement Learning

    1. Play the Game

    2. One-Step Lookahead

    3. N-Step Lookahead

    4. Deep Reinforcement Learning

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