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伯克利人工智能导论课开放视频ppt和练习都在这资源筛网

发布时间:2023-06-08 18:17:15 来源:灵鸽机械网

伯克利人工智能导论课开放:视频、ppt和练习都在这 | 资源

2019-01-17 08:44来源://

原标题:伯克利人工智能导论课开放:视频、ppt和练习都在这 | 资源

铜灵 发自 凹非寺

最近,加州大学伯克利分校(uc berkeley)发布了2018秋季人工智能导论课程的全部资源,学校课程代号cs 188。

这套课程介绍了ai系统设计的基本思路和基础技术,面向ai新手,门槛绝对友好。

此外,这次放出的资料超全,可能丰富到让你有些眼花缭乱:

全部课程的pdf版讲义、课程ppt、视频、课后作业甚至作业的答案都在这了。

不怕学不会,就怕不开始!

伯克利教授pieter abbeel在推特上推荐没几天,点赞即将破千了。

寒假将至,春节小长假也开始倒计时,还有比这套人气爆棚的课程更适合充电的么~

教学大纲

自学时间怎么安排?给你个参考。

uc berkeley学生的上课周期共4个月,分16节课上完。每天学一点,细水长流4个月也就学完了。

官方介绍说,这套课程将重点放在了统计学和决策理论上。课程结束后,学生能够在全部信息、部分观察信息和对抗环境中构建出决策ai。

最终,你的ai模型将能在不确定环境下进行推理,跟据奖励结构自己优化行为。uc berkeley表示,这套课程是未来进一步研究ai应用不可跨越的基础。

量子位随便打开了其中某一章节的讲义,发现讲义中还配备了大量的卡通插画,缓解视觉疲劳的同时也帮助理解:

完整课程大纲如下图:

可以看出,这16节课包含的内容不少,约束补偿问题、博弈树、马尔科夫决策过程、强化学习、概率问题、bn算法、隐马尔可夫模型等内容大多分2课时讲解,用时最多的是机器学习相关内容,共分配了4课时。

打开姿势

这套人工智能导论是uc berkeley在校生的同款课程,所以外校学生无法访问内网获取。

别急,只需两步就能get正确姿势。

首先,需要再gradescope上(下有地址)创建一个账户,之后填入注册码93pwd8即可获取。

注册成功后即可进入学习界面:

整套课程交互方式比较有趣,比如在线学习后也能在线做题:

attention:课程视频为youtube资源,还请注意科学前往。

传送门

课程清单:

https://inst.eecs.berkeley.edu/~cs188/fa18/

课程注册地址:

https://www.gradescope.com/login

讲义pdf:

https://inst.eecs.berkeley.edu/~cs188/fa18/assets/archives/fa18_cs188_lectures_pdf.zip

讲义ppt:

https://inst.eecs.berkeley.edu/~cs188/fa18/assets/archives/fa18_cs188_lectures_pptx.zip

作业:

https://inst.eecs.berkeley.edu/~cs188/fa18/assets/archives/fa18_cs188_hw.zip

—完—

责任编辑:

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