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...

来源:新智元、Stanford

作者:鹏飞

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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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

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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