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哈佛 CS182 人工智能

课程名称： Artificial Intelligence
课程官网地址： 2022年秋
先修课程： CS51 计算中的抽象与设计、哈佛 STAT110 概率论
重要程度：
课程评点： 本科AI课程，内容类似于Berkeley CS188，使用Python项目与实践；为后续学习 CS 181（机器学习）、CS 184（强化学习）、CS 287（NLP）、CS 283（计算机视觉）奠定基础

课程说明​

哈佛大学的 CS 182: Artificial Intelligence（人工智能导论） 是一门面向本科高年级学生的核心 AI 入门课程，由多位资深教授共同讲授，课程旨在系统介绍智能系统设计的基本思想与技术，并强调伦理与社会责任，课程学习目标如下：

  • 掌握智能体（agent）设计：从选择表示到算法实现
  • 在不确定、多智能体、博弈对抗环境中推理与决策
  • 实现并调试核心 AI 算法，评估系统性能
  • 理解技术选择背后的伦理影响与社会责任

本课作为AI 入门课程，与CS 181（机器学习）互补，相辅相成。

课程结构与主题划分​

  • 搜索与规划：无信息/启发式图搜索（DFS, BFS, A）、约束满足问题（CSP）、博弈树、α-β剪枝

  • 概率推理与不确定性：概率论、贝叶斯网络、隐马尔科夫模型（HMM）、过滤、马尔科夫决策过程（MDP）

  • 机器学习与强化学习： 监督学习（分类、回归）、朴素贝叶斯、聚类、MDP、Q‑learning、策略优化（强化学习基础）

  • 机器人与感知应用：机器人运动规划、简单模拟机器人实验、应用于语音、视觉等领域的实时算法联系

  • 伦理与社会责任：嵌入式伦理（Embedded EthiCS）模块贯穿课程、探讨 AI 的公平性、公正与社会影响问题

推荐教材​

  • Artificial Intelligence: A Modern Approach 作者：Stuart Russell 和 Peter Norvig ✅ 全球公认最经典的 AI 教材，CS188 的很多内容源自这本书 ✅ 中文译名：《人工智能：一种现代的方法》