悉尼大学人工智能COMP3308课程辅导什么

课程辅导内容

人工智能简介、历史和最新进展

游戏玩法

机器学习简介

基于实例和基于规则的方法

基于统计的学习

评估和比较分类器

决策树

神经网络简介

感知器

多层神经网络

多层神经网络2

深度学习

支持向量机

分类器集成

概率推理

贝叶斯网络及其中的推理

人工智能应用

在完成本单元后，您应该能够

1.制定问题空间描述，选择并应用合适的搜索算法，并分析涉及的问题。

2.理解并应用极小化搜索和Alpha-Beta剪枝在游戏中的应用。

3.了解监督学习、无监督学习和概率推理的主要人工智能算法的基本原理，以及分析其优势、劣势和适用性。

4.获得设计、实施和评估人工智能算法的实际经验。

5.以口头和书面形式呈现和解释数据和信息。

6.理解人工智能领域的一些主要思想和观点，了解人工智能的成就和不足，以及人工智能与其他计算机科学领域之间的联系。

悉尼大学所有毕业生在成功完成课程后展现出来的素质和技能

1.学科专业深度

学科专业深度是将认可学术活动所定义的学科的知识、理解和技能整合并严格应用，以及熟悉学科的发展实践的能力。

2.批判性思维和问题解决

批判性思维和问题解决是对思想、证据和假设进行质疑，以提出和评估假设或替代观点，然后得出结论或解决已确定的问题。

3.口头和书面沟通

有效的沟通，无论是口头还是书面形式，都是以适合受众和背景的方式清晰交换意义。

4.信息和数字素养

信息和数字素养是使用适当的资源、工具和策略来定位、解释、评估、管理、适应、整合、创造和传达信息的能力。

5.创新能力

产生新颖的思想和解决方案。

6.文化素质

文化素质是在不同文化之间积极、道德、尊重和成功地参与的能力。在澳大利亚的背景下，这包括庆祝澳洲土著和托雷斯海峡岛民文化、知识体系以及对当代问题的成熟理解。

7.跨学科效能

跨学科效能是多个观点和实践的整合与综合，有效地跨越学科边界工作。

8.综合的职业、道德和个人身份

综合的职业、道德和个人身份是理解在伦理背景下个人与职业自我的互动。

9.影响力

吸引他人参与一个过程、理念或愿景。

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