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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
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—
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