伊利诺伊大学香槟分校ECE 448人工智能课程重点内容及期末考试安排

伊利诺伊大学香槟分校ECE 448人工智能课程主要涉及包括AI语言（LISP和PROLOG）、基本问题解决技术、知识表示和计算机推理、机器学习、自然语言理解、计算机视觉、机器人技术和社会影响等主要主题和研究方向的介绍性描述。

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伊利诺伊大学香槟分校ECE 448人工智能课程旨在通过编程练习和课堂讨论，让学生概述人工智能的主要成果和当前研究方向，并深入处理代表性系统。

ECE 448人工智能课程主题包括：

○介绍（Introduction）

○AI语言和形式主义（AI languages and formalisms）

○解决问题（Problem solving）

○知识表示（Knowledge representation）

○演绎推理（Deductive inference）

○归纳推理和机器学习（Inductive inference and machine learning）

○自然语言理解（Natural language understanding）

○计算机视觉（Computer vision）

○机器人（Robotics）

○社会影响（Societal impacts）

○考试（Exams）

ECE 448人工智能课程实验室项目（Lab Projects）：

设计和实现python程序，用于：（1）搜索；（2）约束满足问题；（3）双人游戏；（4）朴素贝叶斯；（5）感知器；（6）强化学习（Q-learning）；（7）深度Q学习。

ECE 448人工智能课程重点内容：

1、AI历史上的关键阶段（例如，繁荣/萧条周期和“人工智能的冬天”），以及不同AI研究人员和流行作家的研究目标和评估标准之间的主要差异。

2、算法，包括BFS、DFS和A*搜索。

3、搜索解谜和确定性规划的特殊应用。

4、双人游戏的alpha-beta修剪算法、双人游戏作为智力代理测量的历史用途，以及博弈论中均衡输出的基本测量。

5、使用二进制随机变量对人工智能中的事件进行编码、贝叶斯推理和朴素贝叶斯算法。

6、推断或训练线性分类器的方法：（a）作为逻辑门，（b）使用朴素贝叶斯，（c）使用感知器学习算法，（d）使用softmax函数和梯度下降。

7、贝叶斯网络的使用来表示随机变量之间的概念关系，并推断它们的值和条件分布，特别是对于隐马尔可夫模型。

8、如何制定马尔可夫决策过程（MDP），如何使用价值迭代或策略迭代解决给定的MDP，以及如何使用离散状态强化学习来学习部分未知或不可观察的MDP。

9、如何训练多层神经网络进行非线性回归或softmax分类，以及如何使用神经网络表示价值函数和策略函数进行强化学习。

10、现代文献中有关人工智能伦理的关键问题，包括有关使用和滥用AI作为仅对某些用户而其他用户不可用的工具的问题，以及有关自主AI可能面临的危险（和目前的内在偏见）的问题，以及包括专业计算机工程师在保证AI安全方面的作用。

ECE 448人工智能课程时间表（部分）：

ECE 448人工智能课程期末考试时间表：

考试时间：2024年12月16日（上午8点-11点）

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