高级人工智能

课程编码：081203M04003H 英文名称：Advanced Artificial Intelligence 课时：60 学分：3.00 课程属性：专业核心课 主讲教师：沈华伟等

本课程是为计算机科学与技术专业研究生开设的专业核心课程，其目的是使学生掌握人工智能的基本理论、原理与实现方法，并进一步掌握该领域的最新技术。本课程首先回顾智能系统在搜索、知识表示、机器学习等方面的基本知识，然后从连接主义、符号主义、行为主义三个角度分别讲述人工智能的进展，具体包括深度学习、知识计算和强化学习等，并对应用实践进行深入探讨。
本课程将授课与编程结合，培养学生使用人工智能技术解决实际问题的能力，并逐步积累独立学习和研究的经验。

机器学习导论

第一章 人工智能概述 9学时 沈华伟
第1节 人工智能发展历程
第2节 人工智能基础
第3节 搜索问题
第二章 深度学习 15学时 吴高巍
第1节 人工神经网络和深度学习基础
第2节 序列数据的深度学习模型
第3节 图像数据的深度学习模型
第4节 深度学习模型的训练方法
第5节 图神经网络
第三章 知识计算 15学时 罗平
第1节 命题逻辑的语义推论
第2节 命题逻辑的形式推演
第3节 谓词逻辑
第4节 模糊知识表达和推理
第5节 知识表示学习
第四章 群体智能 15学时 沈华伟
第1节 演化计算
第2节 强化学习I
第3节 强化学习II
第4节 博弈论I
第5节 博弈论应用
第五章 答疑和考试 6学时 沈华伟
第1节 课题答疑
第2节 闭卷笔试

沈华伟，博士，中国科学院计算技术研究所研究员，博士生导师，中国中文信息学会社会媒体处理专委会副主任。主要研究方向：社交网络分析、网络数据挖掘、大数据机器学习。先后获得过CCF优博、中科院优博、首届UCAS-Springer优博、中科院院长特别奖、入选首届中科院青年创新促进会、中科院计算所“学术百星”。2013年在美国东北大学进行学术访问。2015年被评为中国科学院优秀青年促进会会员。获得国家科技进步二等奖、北京市科学技术二等奖、中国电子学会科学技术一等奖、中国中文信息学会钱伟长中文信息处理科学技术一等奖。出版个人专/译著3部，在网络社区发现、信息传播预测、群体行为分析等方面取得了系列研究成果，在Science、PNAS等期刊和WWW、SIGIR、AAAI、IJCAI、CIKM、WSDM等会议上发表论文100余篇。担任PNAS、IEEE TKDE、ACM TKDD等10余个学术期刊审稿人和KDD、WWW、SIGIR、AAAI、IJCAI、CIKM、WSDM等20余个学术会议的程序委员会委员。
罗平，中国科学院计算技术研究所，副研究员，博士生导师。2007年在中科院计算所获得博士学位。毕业后就职于惠普研究院，任研究员、高级研究员等职位，于2014年加入中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室任副研究员。主要研究兴趣：机器学习与数据挖掘以及大数据下的实际新型应用。近几年，在包括SIGKDD, IJCAI, CIKM, ICDM等顶级国际会议和TKDE, TIT, TKDD等顶级国际期刊上发表三十几篇高质量论文，获得知识管理领域重要学术会议ACM CIKM“最佳学生论文”奖，并两次获得国际主流学术会议“最佳论文提名奖”。担任过2012年SIGKDD会议Poster Session主席，2013年IEEE ICDM会议Poster Session主席，和多次担任SIGKDD, WWW, CIKM, ICDM等顶级国际会议的程序委员会委员。在机器学习和数据挖掘领域取得了一定国际影响。
吴高巍，博士，中国科学院自动化研究所，副研究员。研究兴趣主要集中在：人工智能、机器学习、深度学习，以及大数据下学习算法研究。
在工作期间，主持1项国家自然基金面上项目，参与3项国家自然基金重点项目，主持1项国家重点研发计划项目课题。