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52. _10.1 强化学习定义(P26) - 1
2023年9月23日 1984观看
浙江大学-人工智能 模型与算法(mooc)
大学课程 / 计算机 / AI大数据
共72集
37.4万人观看
1
_1.1 可计算思想起源与发展(P1) - 1
07:59
2
_1.1 可计算思想起源与发展(P1) - 3
08:00
3
_1.2 人工智能的发展简史(P2) - 1
10:12
4
_1.2 人工智能的发展简史(P2) - 2
10:15
5
_1.2 人工智能的发展简史(P2) - 3
10:09
6
_1.3人工智能研究的基本内容(P3) - 1
05:52
7
_1.3人工智能研究的基本内容(P3) - 3
05:54
8
_2.1启发式搜索(P4) - 1
13:23
9
_2.1启发式搜索(P4) - 3
13:29
10
_2.2 对抗搜索(P5) - 1
08:29
11
_2.2 对抗搜索(P5) - 3
08:31
12
_2.3 蒙特卡洛树搜索(P6) - 1
12:08
13
_2.3 蒙特卡洛树搜索(P6) - 2
12:15
14
_2.3 蒙特卡洛树搜索(P6) - 3
12:10
15
_3.1 命题逻辑(P7) - 1
09:05
16
_3.1 命题逻辑(P7) - 3
09:09
17
_3.2 谓词逻辑(P8) - 1
08:08
18
_3.2 谓词逻辑(P8) - 3
08:08
19
_3.3 知识图谱推理:一阶归纳推理算法(P9) - 1
14:06
20
_3.3 知识图谱推理:一阶归纳推理算法(P9) - 3
14:08
21
_4.1知识图谱推理:路径排序算法(P10) - 1
06:17
22
_4.1知识图谱推理:路径排序算法(P10) - 3
06:21
23
_4.2 因果推理(P11) - 1
10:43
24
_4.2 因果推理(P11) - 2
10:47
25
_4.2 因果推理(P11) - 3
10:42
26
_5.1 机器学习基本概念(P12) - 1
09:37
27
_5.1 机器学习基本概念(P12) - 3
09:38
28
_5.2 线性回归分析(P13) - 1
05:12
29
_5.2 线性回归分析(P13) - 3
05:09
30
_5.3提升算法(boosting)(P14) - 1
08:28
31
_5.3提升算法(boosting)(P14) - 3
08:27
32
_6.1 K均值聚类(P15) - 1
09:01
33
_6.1 K均值聚类(P15) - 3
09:03
34
_6.2 主成分分析(P16) - 1
11:19
35
_6.2 主成分分析(P16) - 3
11:20
36
_6.3 特征人脸算法(P17) - 1
05:11
37
_6.3 特征人脸算法(P17) - 3
05:11
38
_7.1 逻辑斯蒂回归与分类(P18) - 1
10:07
39
_7.1 逻辑斯蒂回归与分类(P18) - 3
10:11
40
_7.2 潜在语义分析(P19) - 1
09:49
41
_7.2 潜在语义分析(P19) - 3
09:53
42
_7.3线性区别分析及分类(P20) - 1
07:20
43
_7.3线性区别分析及分类(P20) - 3
07:16
44
_8.1 深度学习基本概念(P21) - 1
11:37
45
_8.1 深度学习基本概念(P21) - 3
11:35
46
_8.2 前馈神经网络(P22) - 1
08:11
47
_8.2 前馈神经网络(P22) - 3
08:15
48
_9.1 卷积神经网络(P24) - 1
08:34
49
_9.1 卷积神经网络(P24) - 3
08:32
50
_9.2 -自然语言理解与视觉分析(P25) - 1
09:03
51
_9.2 -自然语言理解与视觉分析(P25) - 3
09:08
52
_10.1 强化学习定义(P26) - 1
12:28
53
_10.1 强化学习定义(P26) - 3
12:34
54
_10.2 策略优化与策略评估(P27) - 1
08:51
55
_10.2 策略优化与策略评估(P27) - 3
08:51
56
_10.3 强化学习求解 Q Learning(P28) - 1
08:39
57
_10.3 强化学习求解 Q Learning(P28) - 3
08:37
58
_10.4 深度强化学习(P29)
07:42
59
_11.1 博弈相关概念(P30) - 1
09:06
60
_11.1 博弈相关概念(P30) - 3
09:08
61
_11.2 遗憾最小化算法(P31) - 1
09:28
62
_11.2 遗憾最小化算法(P31) - 3
09:25
63
_11.3 虚拟遗憾最小化算法(P32) - 1
12:38
64
_11.3 虚拟遗憾最小化算法(P32) - 3
12:41
65
_11.4 人工智能安全(P33) - 1
09:04
66
_11.4 人工智能安全(P33) - 3
09:04
67
_12.1 记忆驱动的智能计算(P34) - 1
10:23
68
_12.1 记忆驱动的智能计算(P34) - 3
10:26
69
_12.2 可计算社会学(P35) - 1
09:35
70
_12.2 可计算社会学(P35) - 3
09:32
71
_12.3 若干挑战(P36) - 1
12:19
72
_12.3 若干挑战(P36) - 3
12:23
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