认知计算

课程编码：180086081203P4001H 英文名称：Computational Cognitive Science 课时：20 学分：1.00 课程属性：研讨课 主讲教师：何清

本课程是研讨课，通过研讨了解认知计算的发展，了解国内人工智能研究的基本情况，熟悉认知计算的研究领域．

概率统计

第一章 引论 何清
第1节 认知计算引论 1.0学时
第2节 从神经元到认知计算 1.0学时
第二章 认知学习模型的最新研究 何清
第1节 基于超曲面的认知学习方法 2.0学时
第2节 基于覆盖的认知学习方法 2.0学时
第3节 极端学习机ELM 2.0学时
第4节 极端支持向量机ESVM 2.0学时
第5节 并行极端学习机 2.0学时
第6节 贝叶斯编程学习 2.0学时
第三章 深度学习 何清
第1节 稀疏编码 0.6学时
第2节 自动编码神经网络 0.6学时
第3节 波尔兹曼机 0.6学时
第4节 卷积神经网络 0.6学时
第5节 递归神经网络 0.6学时
第四章 强化学习 何清
第1节 强化学习模型 1.5学时
第2节 强化学习博弈 1.5学时

何清 中国科学院计算技术研究所研究员，博导，中国科学院大学岗位教授，提出了基于超曲面的覆盖学习算法；提出极小样本集抽样方法与相关理论；提出了基于进化规划的基于摄动的模糊聚类改进算法，解决了模糊聚类失真问题；证明了模糊集扩展原理在范畴论意义下的合理性；提出概念语义空间用于知识管理；开发了中国最早的基于云计算的大数据挖掘系统用于中国移动实际数据挖掘，2015年科研成果《大数据挖掘算法与云服务》获得了吴文俊人工智能科学技术创新奖。