課程輔導內容

人工智能簡介、歷史和最新進展

游戲玩法

機器學習簡介

基于實例和基于規則的方法

基于統計的學習

評估和比較分類器

決策樹

神經網絡簡介

感知器

多層神經網絡

多層神經網絡2

深度學習

支持向量機

分類器集成

概率推理

貝葉斯網絡及其中的推理

人工智能應用

在完成本單元后，您應該能夠

1.制定問題空間描述，選擇并應用合適的搜索算法，并分析涉及的問題。

2.理解并應用極小化搜索和Alpha-Beta剪枝在游戲中的應用。

3.了解監督學習、無監督學習和概率推理的主要人工智能算法的基本原理，以及分析其優勢、劣勢和適用性。

4.獲得設計、實施和評估人工智能算法的實際經驗。

5.以口頭和書面形式呈現和解釋數據和信息。

6.理解人工智能領域的一些主要思想和觀點，了解人工智能的成就和不足，以及人工智能與其他計算機科學領域之間的聯系。

悉尼大學所有畢業生在成功完成課程后展現出來的素質和技能

1.學科專業深度

學科專業深度是將認可學術活動所定義的學科的知識、理解和技能整合并嚴格應用，以及熟悉學科的發展實踐的能力。

2.批判性思維和問題解決

批判性思維和問題解決是對思想、證據和假設進行質疑，以提出和評估假設或替代觀點，然后得出結論或解決已確定的問題。

3.口頭和書面溝通

有效的溝通，無論是口頭還是書面形式，都是以適合受眾和背景的方式清晰交換意義。

4.信息和數字素養

信息和數字素養是使用適當的資源、工具和策略來定位、解釋、評估、管理、適應、整合、創造和傳達信息的能力。

5.創新能力

產生新穎的思想和解決方案。

6.文化素質

文化素質是在不同文化之間積極、道德、尊重和成功地參與的能力。在澳大利亞的背景下，這包括慶祝澳洲土著和托雷斯海峽島民文化、知識體系以及對當代問題的成熟理解。

7.跨學科效能

跨學科效能是多個觀點和實踐的整合與綜合，有效地跨越學科邊界工作。

8.綜合的職業、道德和個人身份

綜合的職業、道德和個人身份是理解在倫理背景下個人與職業自我的互動。

9.影響力

吸引他人參與一個過程、理念或愿景。

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