基于知识的人工智能:认知系统

人工智能的核心

高级

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课程概述

本课程在佐治亚理工学院作为在线硕士学位 (OMS) 的一部分提供,课程编号为 CS7637。在优达学城学习此课程并不会获得 OMS 学位学分。

这是人工智能的核心课程,具有较高的挑战性,涉及重大的独立工作、阅读、任务和项目,涵盖结构性的知识讲解及基于知识的问题解决、规划、决策和学习方法。

该课程主要围绕三大学习目标而组织。第一,此课程教授基于知识的人工智能的概念、方法和显著问题。第二,教授将这些概念应用到基于知识的人工智能主体的设计所需的技能和能力。第三,教授基于知识的人工智能和人类认知研究之间的关系。

喜欢这门课程?加入“机器学习工程师”纳米学位。

为什么学习这门课程?

学习此课程后,你将能够完成三大任务。第一,你将能够设计和实施基于网络的人工智能主体,使用课程中讨论的方法解决复杂问题。第二,你将能够使用此主体反思人类认知进程。第三,你将能够使用上述两个实践解决多个领域的实际问题。

先修要求

优质的计算机编程课程,如 CS1332 或优达学城的 CS101,对学生非常有益。人工智能的入门课程,如佐治亚理工学院的 CS3600 或 CS6601,推荐大家学习但并非必修课。

要成功完成此课程,你首先要能够对以下四个问题给出肯定的回答:

  1. 你喜欢计算机编程吗?
  2. 你熟悉数据结构和面向对象编程概念吗,例如继承和多态?
  3. 你熟悉算法概念吗,例如排序和搜索算法?
  4. 你在 Java 或 Python 方面有自信吗?

查看使用优达学城的技术要求

学习计划

第 1 单元:KBAI 和认知系统介绍

  • 基于知识的人工智能 (KBAI) 在人工智能整体中处于什么位置
  • 认知系统:它们是什么?
  • 人工智能 (AI) 与认知:它们有何联系?

第 2 单元:基本原理

  • 语义网络
  • 产生和测试
  • 手段-目的分析
  • 问题简化
  • 生产系统

第 3 单元:常识性推理

  • 框架
  • 理解
  • 常识性推理
  • 脚本

第 4 单元:规划

  • 逻辑
  • 规划

第 5 单元:学习

  • 使用记录案例学习
  • 增量概念学习
  • 分类
  • 版本空间和判别树

第 6 单元:类比推理

  • 基于案例推理
  • 基于解释的学习
  • 类比推理

第 7 单元:视觉空间推理

  • 约束传播
  • 视觉空间推理

第 8 单元:设计和创造力

  • 配置
  • 诊断
  • 设计
  • 创造力

第 9 单元:元认知

  • 在纠错中学习
  • 元推理
  • 人工智能 (AI) 伦理

讲师与合作伙伴

Ashok Goel

Ashok Goel

Ashok Goel 是佐治亚理工学院交互计算学院的计算机科学与认知科学课程的教授。他的实验室名为“设计与智力实验室”(Design & Intelligence Lab),处于计算设计、发现和创造力研究的前沿。他所做研究的主要目的在于理解人类在复杂系统的概念设计、科学问题解决、开发交互性工具帮助人们完成创造性任务以及发明创新性的计算系统方面的创造力。

David Joyner

David Joyner

David Joyner 在佐治亚理工学院完成了其以人为中心的计算专业博士学位,擅长于在探索性的学习环境中为学生提供自动反馈和评估。他加入优达学城后主要从事按学生的能力和学习进度设计练习、课题和(将有一天!)整个课程。

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