海洋机器人与人工智能
海洋机器人与人工智能
1000+ 人选课
更新日期:2025/04/02
开课平台智慧树
开课高校哈尔滨工程大学
开课教师王卓盛明伟
学科专业
开课时间2025/02/01 - 2025/06/30
课程周期22 周
开课状态开课中
每周学时-
课程简介
欢迎同学们学习《海洋机器人与人工智能》课程。
课程大纲

在线教程

章节简介教学计划
课程概述
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海洋机器人概述
王卓
人工智能概述
人工智能的定义和发展历程
王卓
人工智能的学派、基本技术和应用
王卓
知识表示法
知识表示概述和方法
王卓
状态空间法
王卓
问题规约法
王卓
与或图
王卓
搜索策略
图搜索策略
王卓
盲目搜索策略
王卓
启发式搜索策略
王卓
人工神经网络
人工神经网络基础
生物神经网与人工神经元
王卓
人工神经网络的拓扑特性与训练
王卓
感知器
王卓
BP网络
概述与基本BP算法
王卓
算法的实现与理论基础
王卓
对传网络
网络结构与网络的正常运行
王卓
KOHONEN层的训练与联接权的初始化方法
王卓
Grossberg层的训练与补充说明
王卓
非确定方法
基本的非确定训练算法
王卓
模拟退火算法
王卓
CAUCHY训练与相关的几个问题
王卓
循环网络
循环网络的组织与稳定性分析
王卓
统计HOPFIELD网与BOLTZMANN机.mp4
王卓
强化学习
什么是强化学习
王卓
强化学习简介
王卓
马尔可夫决策(MDP)
王卓
强化学习方法
王卓
强化学习应用
王卓
深度学习
深度学习基础
深度学习基本思想
盛明伟
深度学习发展
盛明伟
深度学习应用举例
盛明伟
自编码器
自编码器基础知识
盛明伟
编码器-解码器重构框架
盛明伟
基于编码器-解码器的半监督图像语义分割
盛明伟
基于自编码器和稀疏表示的单样本人脸识别
盛明伟
堆栈式混合自编码器的人脸表情识别方法
盛明伟
常见深度神经网络及其应用
常见深度神经网络
盛明伟
深度置信网络应用实例
盛明伟
卷积神经网络基础
盛明伟
卷积神经网络应用实例
盛明伟
  • 第一章课程概述

    课程概述

  • 1.1海洋机器人概述

    海洋机器人概述

  • 1.2人工智能概述

    人工智能概述

  • 第二章知识表示法

    知识表示法

  • 2.1知识表示概述和方法

    知识表示概述和方法

  • 2.2状态空间法

    状态空间法

  • 2.3问题规约法

    问题规约法

  • 2.4与或图

    与或图

  • 2.5搜索策略

    搜索策略

  • 第三章人工神经网络

    人工神经网络

  • 3.1人工神经网络基础

    人工神经网络基础

  • 3.2感知器

    感知器

  • 3.3BP网络

    BP网络

  • 3.4对传网络

    对传网络

  • 3.5非确定方法

    非确定方法

  • 3.6循环网络

    循环网络

  • 第四章强化学习

    强化学习

  • 4.1什么是强化学习

    什么是强化学习

  • 4.2强化学习简介

    强化学习简介

  • 4.3马尔可夫决策(MDP)

    马尔可夫决策(MDP)

  • 4.4强化学习方法

    强化学习方法

  • 4.5强化学习应用

    强化学习应用

  • 第五章深度学习

    深度学习

  • 5.1深度学习基础

    深度学习基础

  • 5.2自编码器

    自编码器

  • 5.3常见深度神经网络及其应用

    常见深度神经网络及其应用

  • 开始学习
  • 第一章  作业测试
    第一章 课程概述

    1.1 海洋机器人概述

    1.2 人工智能概述

    视频数3
  • 第二章  作业测试
    第二章 知识表示法

    2.1 知识表示概述和方法

    2.2 状态空间法

    2.3 问题规约法

    2.4 与或图

    2.5 搜索策略

    视频数7
  • 第三章  作业测试
    第三章 人工神经网络

    3.1 人工神经网络基础

    3.2 感知器

    3.3 BP网络

    3.4 对传网络

    3.5 非确定方法

    3.6 循环网络

    视频数13
  • 第四章  作业测试
    第四章 强化学习

    4.1 什么是强化学习

    4.2 强化学习简介

    4.3 马尔可夫决策(MDP)

    4.4 强化学习方法

    4.5 强化学习应用

    视频数5
  • 第五章  作业测试
    第五章 深度学习

    5.1 深度学习基础

    5.2 自编码器

    5.3 常见深度神经网络及其应用

    视频数12
  • 期末考试