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斯坦福经典AI课程CS 221官方笔记来了！机器学习模型、贝叶斯网络等重点速查...

 

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【导读】斯坦福大学的人工智能课程“CS 221”至今仍然是人工智能学习课程的经典之一。为了方便广大不能亲临现场听讲的同学，课程官方推出了课程笔记CheatSheet，涵盖4大类模型。

 

斯坦福大学的人工智能课程“CS 221”，这门铁打的课程从2011年开始已经走过了8个年头，流水的讲师换了一批又一批，送走的毕业生一拨又一拨，至今仍然是人工智能学习的经典课程之一。目前2019年春季课程正在如火如荼的开展中。

 

这门课程是没有教科书的，所有内容都蕴含在讲师的教案以及课后作业中。不过为了方便广大不能亲临现场听讲的同学，课程官方推出了课程笔记CheatSheet，涵盖4大类模型。

 

笔记已在GitHub开源，5份PDF供大家下载保存打印当成鼠标垫设成壁纸做成窗帘裁成小册子…随便你选择自己合适的操作方式。地址：

https://github.com/afshinea/stanford-cs-221-artificial-intelligence/blob/master/cheatsheet-reflex-models.pdf

 

因为每年课程可能都会有更新，所以在介绍笔记之前，让我们先对今年春季课程有一个先入的了解，便于新进同学少走弯路。

 

这门课程是关于什么的？

 

网络搜索，语音识别，人脸识别，机器翻译，自动驾驶和自动调度有什么共同之处？这些都是复杂的现实问题，人工智能的目标是用严格的数学工具解决这些问题。 

 

在本课程中，你讲学习这些应用程序的基本原则并实践其中一些系统。具体主题包括机器学习，搜索，游戏，马尔可夫决策过程，约束满足，图形模型和逻辑。该课程的主要目标是提供解决生活中可能遇到的新AI问题的工具。

 

预备知识

 

这门精进课程涵盖众多领域，而且课程进度飞快，要求学者必须在理论和经验方面都有坚实的基础。在开始学习该课程之前，确保你已经看过以下课程（或者其他途径学到的同等级课程）

 

  • 编程 (CS 106A, CS 106B, CS 107)

  • 离散数学 (CS 103)

  • 概率 (CS 109)

 

接下来新智元来介绍一下笔记内容。

 

基于反射的机器学习模型

 

在本节介绍了基于反射的模型，这些模型可以通过经历具有输入-输出的样本来改善经验。这一节主要介绍了以下概念

 

  • 线性预测变量

  • 损失最小化

  • 非线性预测变量

  • 随机梯度下降

  • 微调模型

 

部分子概念：

 

线性分类

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K最近邻

 

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神经网络

 

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梯度下降

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反向传播

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近似和估计误差

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具有搜索优化和MDP的基于状态的模型

 

本节主要介绍了搜索优化、马尔可夫决策过程和游戏。

 

部分子概念：

 

树搜索

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搜索问题

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广度优先搜索

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深度优先搜索

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图

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统一成本搜索

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A星搜索

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马尔科夫决策

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具有CSP和贝叶斯网络的基于变量的模型

 

本节主要讲了约束满足问题和贝叶斯网络。

 

部分子概念：

 

因子图

 

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Markov blanket

 

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贝叶斯网络

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基于逻辑的模型，具有命题和一阶逻辑

 

本节主要介绍了该模型概念、命题逻辑和一阶逻辑。

 

部分子概念：

 

概念

 

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解释功能

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分辨率推理规则

 

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官方笔记地址：

https://stanford.edu/~shervine/teaching/cs-221/cheatsheet-reflex-models

 

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