人工智能（AI）已成为推动社会进步和经济发展的重要力量。无论是医疗、金融、交通还是教育，AI的应用无处不在，深刻影响着我们的生活和工作方式。想要在这个快速发展的领域中立足，掌握人工智能的技能变得尤为重要。学习人工智能不仅是个人职业发展的需要，也是时代赋予我们的机遇。应家长要求, 开设人工智能课程, 近期开课, 有需要的同学可以微信联系我。
一、人工智能课程概述
本课程旨在为学员提供全面的、理论与实践结合的人工智能知识体系。
学习人工智能, 不仅仅是学习它背后的理论知识, 重点应该是如何实现, 为此,我会带领大家用Python编写27个人工智能程序解决实际问题, 帮助学员真正掌握AI的核心技术和应用。
课程内容:
本次课程会讲解人工智能的7个领域知识:
搜索问题
知识推理问题
不确定性概率问题
优化问题
机器学习
神经网络
自然语言处理
关于这7个领域解决的实际问题以及会编写的AI程序, 会在后面章节中详细介绍:
课程要求:
Python
二、搜索问题
在人工智能领域，搜索问题是指在一个状态空间中寻找满足特定条件的解。状态空间是由所有可能的状态和状态之间的转移组成的图结构。搜索问题广泛应用于游戏、路径规划、优化问题等场景。我们会学习广度优先搜索、深度优先搜索、A*搜索算法、贪心搜索等算法。本章节,我会带领大家用Python编写如下4个AI程序。
1.数字拼图游戏(N-Puzzle Game)
2.迷宫问题(Maze Game)
3.井字棋(Tic-Tac-Toe Game)
4.小世界效应：从凯文·贝肯到六度分隔理论
三、知识推理
知识推理是人工智能领域中的一个重要概念，指的是根据已有的知识和规则，从已知信息中推导出新的知识或结论的过程。它是实现智能行为和决策的重要基础，广泛应用于专家系统、自然语言处理、机器学习等领域。本章节,我会带领大家用Python编写如下4个AI程序。
1.基于model-check的简单推理问题
2.线索游戏
3.mastermind推理游戏
4.扫雷游戏
四、不确定性概率问题
在人工智能（AI）中，不确定性概率问题指的是在面对不完整或模糊信息时，如何使用概率理论来进行推理和决策的过程。许多现实世界的应用场景中，信息往往是不确定的，因此需要有效地处理这种不确定性。本章节,我会带领大家用Python编写如下4个AI程序。
1.天气预测
2.hmm问题
3.网页排名
4.人类遗传特征
五、优化问题
优化问题是指在给定的约束条件下，寻找最优解（最大化或最小化目标函数）的过程。在人工智能（AI）中，优化问题广泛应用于机器学习、资源分配、路径规划、调度等领域。解决优化问题能够提高系统的效率和性能。本章节,我会带领大家用Python编写如下4个AI程序。
1.城市规划问题(如何放置医院,使得所有房子到医院的总距离和最短)
2.排课问题(如何设置考试时间,使得每个同学的课程不在同一天进行)
3.crossword单词游戏(AI选择不同的单词填充在相互交叉的格子上)
4.工厂规划问题(线性规划问题)
六、机器学习
机器学习是一门让计算机自动学习和改进的科学。它通过对大量数据的分析和处理，让计算机自动发现数据中的规律和模式，并利用这些规律和模式来进行预测、分类、决策等任务。简单来说，机器学习就是让计算机像人类一样具有学习能力，能够从经验中不断提高自己的性能。本章节,我会带领大家用Python编写如下3个AI程序。
1.识别假币
2.通过学习在线购物客户的浏览规律, 预测是否会完成购买
3.通过强化学习, 让AI自己学习如何成为Nim游戏大师
七、神经网络
神经网络，是一种受生物神经系统启发而设计的计算模型。它由大量简单的处理单元（神经元）相互连接而成，通过对数据的学习和调整，能够实现复杂的模式识别、预测和决策等任务。本章节,我会带领大家用Python编写如下4个AI程序。
1.通过神经网络来识别假币
2.卷积
3.文字识别
4.识别交通标志
八、自然语言处理
自然语言处理是一门让计算机理解、生成和处理人类语言的科学。它涉及到语言学、计算机科学、数学和统计学等多个学科领域，旨在使计算机能够像人类一样理解、分析和生成自然语言。本章节,我会带领大家用Python编写如下4个AI程序。
1.语法分析
2.预测文本序列中的掩码词
3.寻找近义词
4.简单的翻译软件
总之, 通过学习这门课程，你将深入了解人工智能的基本概念、原理和算法，掌握 Python 编程语言这一人工智能领域的必备工具，学会如何运用机器学习和深度学习框架解决实际问题，如图像识别、语音识别、智能推荐等。同时，课程还注重培养你的创新思维和实践能力，通过大量的项目实践和案例分析，让你在实际操作中不断提升自己的技能水平。
如果对人工智能课程感兴趣,就联系王老师吧。
