全球名校AI课程库(21)| Harvard哈佛 · Python人工智能入门课程『Introduction to Artificial Intelligence with Python』

CS50; Introduction to Artificial Intelligence with Python; Python人工智能入门

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课程介绍

本课程是全球顶校Harvard哈佛大学开设的 CS50 系列课程的分支之一,结合Python编程语言,探讨现代人工智能的基础概念和算法,深入探讨对游戏引擎、手写识别和机器翻译等技术的理解和思考。课程延续了哈佛一如既往的激情活泼风格,非常具备启发性。

CS50; Introduction to Artificial Intelligence with Python; Python人工智能入门

通过课程学习,学生可以接触到图搜索算法、分类、优化、强化学习以及人工智能、机器学习等背后的理论,并整合到自己的 Python 程序中。到课程结束时,学生将获得一个完整的项目经验、重组的AI原理知识、预计设计自己的智能系统的信心与能力。

CS50; Introduction to Artificial Intelligence with Python; Python人工智能入门

课程讲师 Brian Yu,本科与硕士均就读于哈佛大学,曾担任计算机科学高级导师,创建了人工智能课程、Web编程课程,并担任哈佛计算机科学入门课程 CS50 的课程负责人和联合讲师。现任职于 Automattic。

课程讲师 David J. Malan,哈佛大学工程与应用科学学院计算机科学实践 Gordon McKay 教授、教育研究生院教育学院成员和哈佛商学院执行研究员。他教授的 CS50 成为哈佛大学、耶鲁大学受众最大的课程之一,并成为 edX 最大的 MOOC,注册人数超过 400 万。


课程主题

CS50-AI 课程内容覆盖从传统通用算法(搜索算法、知识系统、概率模型)、典型机器学习算法(监督学习、KNN、感知器、svm、无监督、聚类)到机器学习优化知识(损失函数、过拟合,正则化),再到深度学习(卷积神经网络,循环神经网络)与垂直领域应用(自然语言处理),真正做到了广而全。

  • Search(搜索算法
  • Knowledge(知识系统知识
  • Uncertainty(不确定性
  • Optimization(优化算法
  • Learning(模型学习
  • Neural Networks(神经网络
  • Language(自然语言处理

课程资料 | 下载

CS50; Introduction to Artificial Intelligence with Python; Python人工智能入门

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ShowMeAI 对课程资料进行了梳理,整理成这份完备且清晰的资料包:

  • 📚 课件。PDF文件。覆盖Lecture 0~6全部章节(制作非常精美)。
  • 📚 作业&答案。.py文件,覆盖Week 0~6的全部作业和答案。

课程视频 | B站

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全球名校AI课程合辑

作者ShowMeAI内容团队
阅读原文https://www.showmeai.tech/article-detail/361

Artificial Intelligence is becoming increasingly relevant in the modern world where everything is driven by technology and data. It is used extensively across many fields such as search engines, image recognition, robotics, finance, and so on. We will explore various real-world scenarios in this book and you’ll learn about various algorithms that can be used to build Artificial Intelligence applications. During the course of this book, you will find out how to make informed decisions about what algorithms to use in a given context. Starting from the basics of Artificial Intelligence, you will learn how to develop various building blocks using different data mining techniques. You will see how to implement different algorithms to get the best possible results, and will understand how to apply them to real-world scenarios. If you want to add an intelligence layer to any application that’s based on images, text, stock market, or some other form of data, this exciting book on Artificial Intelligence will definitely be your guide! What You Will Learn Realize different classification and regression techniques Understand the concept of clustering and how to use it to automatically segment data See how to build an intelligent recommender system Understand logic programming and how to use it Build automatic speech recognition systems Understand the basics of heuristic search and genetic programming Develop games using Artificial Intelligence Learn how reinforcement learning works Discover how to build intelligent applications centered on images, text, and time series data See how to use deep learning algorithms and build applications based on it Table of Contents Chapter 1. Introduction to Artificial Intelligence Chapter 2. Classification and Regression Using Supervised Learning Chapter 3. Predictive Analytics with Ensemble Learning Chapter 4. Detecting Patterns with Unsupervised Learning Chapter 5. Building Recommender Systems Chapter 6. Logic Programming Chapter 7. Heuri
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