CS5491
人工智能
📘 简介
本课程介绍人工智能中的算法和技术，重点是如何在不确定环境下进行推理，以及如何在有限训练样本或人类反馈下进行机器学习。课程内容涵盖搜索算法、强化学习、知识表示、不确定性推理、规划与执行等领域，并通过案例研究将理论与实际应用相结合。
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🎯 学习目标
完成课程后，学生将能够：
✔️ 使用搜索算法解决问题；
✔️ 描述并应用强化学习算法解决实际问题；
✔️ 通过知识表示和不确定性推理进行推断；
✔️ 评估人工智能在现代应用中的有效性。
📊 评估方式
| 评估项目 | 权重 | 具体描述 |
|---|---|---|
| 📝 Assignments | 20% | 实现和评估选定的 AI 算法，并将其应用于实际问题。 |
| 📄 Midterm | 20% | 测试学生对搜索和推理算法的基本理解。 |
| 🧑💻 Course Project | 30% | 基于现代 AI 方法设计并创建一个系统，用于解决实际问题，并提交课程报告。 |
| 🖥️ Final Examination | 30% | 综合评估学生对 AI 算法和技术的理解与应用能力，考试时间为 2 小时，最低通过分数需达到考试总分的 30%。 |
注意：必须在考试中取得至少 30% 的分数才能通过课程。