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【導讀】本課程探討現代人工智能基礎上的概念和算法，深入探討游戲引擎、手寫識別和機器翻譯等技術的思想。通過實踐項目，學生在將圖形搜索算法、分類、優化、強化學習以及其他人工智能和機器學習的主題融入到他們自己的Python程序中，從而獲得圖形搜索算法、分類、優化和強化學習背后的理論知識。課程結束時，學生將獲得機器學習庫的經驗，以及人工智能原理的知識，使他們能夠設計自己的智能系統。

目錄

1. 搜索（Search）
2. 知識（Knowledge）
3. 不確定性（Uncertainty）
4. 優化（Optimization）
5. 學習（Learning）
6. 神經網絡（Neural Networks）
7. 語言（Language）

講師簡介

David J. Malan是Gordon McKay工程與應用科學學院的計算機科學實踐教授，也是哈佛大學教育研究生院的教員。他于1999年、2004年和2007年分別獲得哈佛大學計算機科學學士學位、碩士學位和博士學位。他教授計算機科學50課程，也被稱為CS50，這是哈佛大學最大的課程，耶魯大學最大的課程之一，也是edX最大的MOOC課程，注冊人數超過150萬。他還在哈佛商學院、哈佛法學院、哈佛延伸學院和哈佛暑期學院任教。他所有的課程都是免費開放課程。

個人鏈接：//cs.harvard.edu/malan/

我是布賴恩，哈佛大學繼續教育學院的資深導師。我于2019年從哈佛大學畢業，獲得了計算機科學和語言學學位。我目前在哈佛大學計算機科學導論課程CS50的團隊中工作，在那里我專注于教學、課程開發、拓展和軟件工具。我也是通過edX、哈佛擴展學院和哈佛暑期學院提供的Python人工智能入門和Python和JavaScript Web編程的講師。 我曾與許多其他計算機科學課程合作過，包括CS51，哈佛計算機抽象與設計課程，CS124，哈佛算法導論，以及CS100，哈佛數字人文領域的軟件工程課程。除了計算機科學教育，我還在Palantir做過軟件工程實習生，在哈佛深紅報做過新聞主管和數字戰略家，我還在 3P Speech和全國演講與辯論協會工作過。我對計算、語言和教育感興趣。

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