CH01 什么是人工智能

1.1 身边的人工智能

1.2 人工智能的定义

1.3 人工智能的相关领域

CH02 人工智能解决问题

2.1 用人工智能解决问题

2.2 渡河问题

2.3 对抗搜索

CH03 真实世界中的人工智能

3.1 不确定性与概率

3.2 优势比

3.3 贝叶斯法则

3.4 贝叶斯推断

3.5 朴素贝叶斯分类器

CH04 机器学习

4.1 什么是机器学习

4.2 机器学习的类型

4.3 监督学习

4.4 最近邻分类器

4.5 回归

4.6 无监督学习

4.7 机器学习的限制

CH05 神经网络

5.1 神经网络基础

5.2 神经网络的基本要素

5.3 神经网络之母 —— 感知机

5.4 简单的神经网络分类器

5.5 神经网络

5.6 先进神经网络及其应用

CH06 人工智能与社会

6.1 人工智能的预测

6.2 人工智能的风险与挑战

6.3 法规与应用规范

课程总结