## 课程简介
人工智能基础是一门关于学习人工智能的基本原理、方法及应用的课程，包括对周围环境感知并做出响应的智能agent，多种搜索方法，知识表示及推理方法，概率推导方法，机器学习方法，以及人工智能的新领域的研究进展。课程重点在搜索与学习部分。
## 前置知识涉及的课程
概率论与数理统计、线性代数、数学分析、数据结构
## 往年经验
**强烈推荐将B站吴恩达的机器学习课程作为一个入门观看的内容**。教材还可以选择西瓜书——《机器学习》（周志华）以及《统计学习方法》（李航）。这两门教材都可以对学习内容的补充，或者主要学习的教材，比较详细全面，但是比较偏数学推导，很硬核。作业和小测主要是巩固上课的算法，难度不大，认真听课就可以解决。有些算法可能涉及到的数学内容不是很好理解，需要课下主动学习解决。考试是开卷，难度适中，主要内容是搜索和学习。可以将上面提到的三本教材带上。
**【\[中英字幕]吴恩达机器学习系列课程】**
{% embed url="" %}
## 与后续课程的联系
为《机器学习概论》这门课打了一定的基础，对机器学习的内容有了大致的了解。同时该门课代码实现大部分是调包，所以算是对训练数据、调参的整体框架有一个大致的了解，具体算法实现还需要后续课程（机器学习概论）的锻炼。
## 课程资源
{% embed url="" %}
## 目录
人工智能基础教学大纲
人工智能概论
智能Agent
无监督学习
有监督学习
模型评估与选择
决策树
神经网络
贝叶斯分类
卷积神经网络
---
# Agent Instructions: Querying This Documentation
If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.
Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter:
```
GET https://advancedguideforsds.gitbook.io/advancedguide/pei-yang-fang-an-jie-xi/da-er-chun-ji-xue-qi/ren-gong-zhi-neng-ji-chu-zhuan-ye-xuan-xiu.md?ask=
```
The question should be specific, self-contained, and written in natural language.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.
Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.