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学习人工智能概论时，推荐看看《人工智能:一种现代的方法(第3版)》，最权威、最经典的人工智能教材，已被全世界100多个国家的1200多所大学用作教材。 全面性以及结构的安排还是不错的，值得推荐，相信每个人都能从中获得自己觉得收获，而对于已经有基础的人来说或许会更有帮助。 《人工智能:一种现代的方法 ...

人工智能学习过程中必须掌握线性代数、微积分、概率论、优化理论等知识，在优化方面感觉《凸优化》翻译得很好，是原理和应用的一个很好的折中，两方面都有太多值得深挖的东西。 机器学习会涉及到优化内容，凸优化内容非常丰富。理论部分不仅涵盖了凸优化的所有基本概念和主要结果，还详细介绍了几类基本的凸优化问题 ...

研究机器人时，使机器人能够应对环境、传感器、执行机构、内部模型、近似算法等所带来的不确定性是必须面对的问题。 概率机器人在slam领域被推荐，内容也很充实，对概率机器人学这一新兴领域进行了全面的介绍 ...

目录 1.1 什么是AI？ 1.1.1 Acting humanly: Turing Test Approach 1.1.2 Thinking humanly: The ...

MOOC大学上的课程，做个学习笔记，方便以后复习回顾 教材是 1 绪论 1.1 AI概述 人工智能研究如何用硬件和软件实现智能的理智的行为，即搜索、推理、规划与学习，并在此之上去实现感知、认知与智能行为 人工智能自1956年诞生，经历2次低潮后，计算能力的提升为其提供良好的平台，多媒体数据的爆发性 ...

本文主要论述五点： 1、能自我学习自我控制自我进化的信息处理控制能力就叫智能； 2、实现人工智能程序自进化的模式是程序自己修改自己的自循环； 3、智能算法通过若干子系统的功能实现自循环； 4、人工智能“学习”的机制过程（算法）和“学习”的结果（训练数据、大数据 ...

人工智能遵循着：感知->思考->行动决策方法：有限状态机（Finite-State Machines），分层状态机（Hierarchical Finite-State Machines），行为树（Behavior Trees），效用系统（Utility Systems），目标导向型 ...