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课程目录
1.1 课程引入与自然智能
1.2 自然智能研究的兴起、发展与分类
1.3 典型的自然计算案例
2.1 感知计算的仿生学原理
2.2 视觉系统与视觉感知计算
2.3 听觉系统与听觉感知计算
3.1 大脑自然结构与仿生推理
3.2 机器推理之数理逻辑方法
3.3 机器推理之神经网络方法
3.4 机器推理之模糊逻辑方法
4.1 进化计算思想
4.2 遗传算法
4.3 协同进化及进化策略
4.4 遗传编程
5.1 群体行为与群体智能
5.2 粒子群算法
5.3 蜂群算法
5.4 蚁群算法
6.1 智能机器
6.2 智能机器人
6.3 工业机器人
6.4 无人智能机器
7.1 自主学习与智能
7.2 专家系统
7.3 决策支持系统
7.4 数据挖掘系统
7.5 其他智能系统
8.1 量子计算与通信
8.2 深度学习模型
8.3 脑机交互与人类级人工智能
1.2 自然智能研究的兴起、发展与分类
1.3 典型的自然计算案例
2.1 感知计算的仿生学原理
2.2 视觉系统与视觉感知计算
2.3 听觉系统与听觉感知计算
3.1 大脑自然结构与仿生推理
3.2 机器推理之数理逻辑方法
3.3 机器推理之神经网络方法
3.4 机器推理之模糊逻辑方法
4.1 进化计算思想
4.2 遗传算法
4.3 协同进化及进化策略
4.4 遗传编程
5.1 群体行为与群体智能
5.2 粒子群算法
5.3 蜂群算法
5.4 蚁群算法
6.1 智能机器
6.2 智能机器人
6.3 工业机器人
6.4 无人智能机器
7.1 自主学习与智能
7.2 专家系统
7.3 决策支持系统
7.4 数据挖掘系统
7.5 其他智能系统
8.1 量子计算与通信
8.2 深度学习模型
8.3 脑机交互与人类级人工智能
课程详情
本课程主要介绍自然世界中丰富多彩的“自然智能”与由此启发的“自然计算”模型与方法，旨在增强学习者的学科知识、科技兴趣与创新意识。（湖南大学）
本课程主要介绍自然世界中丰富多彩的“自然智能”与由此启发的“自然计算”模型与方法，旨在增强学习者的学科知识、科技兴趣与创新意识。（湖南大学）
本课程主要介绍自然世界中丰富多彩的“自然智能”与由此启发的“自然计算”模型与方法，旨在增强学习者的学科知识、科技兴趣与创新意识。（湖南大学）
