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學習人工智能概論時，推薦看看《人工智能:一種現代的方法(第3版)》，最權威、最經典的人工智能教材，已被全世界100多個國家的1200多所大學用作教材。 全面性以及結構的安排還是不錯的，值得推薦，相信每個人都能從中獲得自己覺得收獲，而對於已經有基礎的人來說或許會更有幫助。 《人工智能:一種現代的方法 ...

人工智能學習過程中必須掌握線性代數、微積分、概率論、優化理論等知識，在優化方面感覺《凸優化》翻譯得很好，是原理和應用的一個很好的折中，兩方面都有太多值得深挖的東西。 機器學習會涉及到優化內容，凸優化內容非常豐富。理論部分不僅涵蓋了凸優化的所有基本概念和主要結果，還詳細介紹了幾類基本的凸優化問題 ...

研究機器人時，使機器人能夠應對環境、傳感器、執行機構、內部模型、近似算法等所帶來的不確定性是必須面對的問題。 概率機器人在slam領域被推薦，內容也很充實，對概率機器人學這一新興領域進行了全面的介紹 ...

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

MOOC大學上的課程，做個學習筆記，方便以后復習回顧 教材是 1 緒論 1.1 AI概述 人工智能研究如何用硬件和軟件實現智能的理智的行為，即搜索、推理、規划與學習，並在此之上去實現感知、認知與智能行為 人工智能自1956年誕生，經歷2次低潮后，計算能力的提升為其提供良好的平台，多媒體數據的爆發性 ...

本文主要論述五點： 1、能自我學習自我控制自我進化的信息處理控制能力就叫智能； 2、實現人工智能程序自進化的模式是程序自己修改自己的自循環； 3、智能算法通過若干子系統的功能實現自循環； 4、人工智能“學習”的機制過程（算法）和“學習”的結果（訓練數據、大數據 ...

人工智能遵循着：感知->思考->行動決策方法：有限狀態機（Finite-State Machines），分層狀態機（Hierarchical Finite-State Machines），行為樹（Behavior Trees），效用系統（Utility Systems），目標導向型 ...