2011-9-8下午AI导论引发的群聊整理

[vinjn]

vinjn[上海]
Stanford CS221: Introduction to Artificial Intelligence
http://www.ai-class.com/
免费的斯坦福在线课程，有人要玩不
很难得的机会，不只是看录像
还可以和教授交流
10月10号开始，现在是报名阶段

BigQ[北京]
现在的课程资源真是太丰富了。
早出生10年啊


候鸟[北京]
有先修课程吗？
vinjn[上海]
算法概率线性代数

候鸟[北京]
线性代数，概率论有啥书推荐吗

RyeCache[長春]
机械工业系列

BigQ[北京]
好像斯坦福有这两门的开放课程，你搜一下。

候鸟[北京]
说句实话，很多课程不做题目根本没用

BigQ[北京]
做题目也没用，关键是平时用到
工作中遇到什么，再赶紧捡起来看。
不过深感数学基础要牢
有时候你学了，当你需要用的时候却不知道某个模型就是用在这个地方的
多次向大家推荐《托马斯微积分》
就是里面的习题基本都是实用例子。

RyeCache[長春]
那本太贵了   
例子太多了。
而且。。。   
教材尽量短小   

候鸟[北京]
我喜欢厚的教材，通常会写的比较详细，最怕很薄的教材，看上去很简洁，其实内容很难消化

RyeCache[長春]
你可以看看公开课 老师都是先讲一些机械算法 就算学生不能掌握各种技巧 也可以利用简单程序算出来   
而且我觉得先看实变再学概率是没有问题的   
因为概率论你不看实变往往是假懂   
可以跳出很多习题直接原理   

候鸟[北京]
http://www.tudou.com/playlist/p/l10808275i64923894.html
mit的数学课程应该不错
带中文字幕的

候鸟[北京]
国内很多教材薄的你受不了，除了按照公式解题要理解深一定要看别的书的

RyeCache[長春]
一本书如果能让不到看的水平的人明白 那就是好书 想想就知道了 
 
候鸟[北京]
见过小日本写的将傅立叶级数的，说的很通俗
大师都是能把复杂问题用简单的话来说
我们是把简单的问题复杂化说，去忽悠人

BigQ[北京]
日本人写的有一个系列《漫画....》还有《微积分倚天》《XXX屠龙>,都挺通俗的。

科学出版社
漫画微积分，我们引进的

[houniao]

一些数学基础知识，登陆之后，Other Resources中可以看到，需自备ladder


Other Resources
Prerequisites
Some of the topics in Introduction to Artificial Intelligence will build on probability theory and linear algebra. To brush up, here are some related videos from Khan Academy. Watching these videos is not required, and you can probably do well in the class even if you are not initially familiar with these topics but are willing to work hard.

Probability Prerequisites

Basic Probability http://www.khanacademy.org/video/basic-probability
Probability (Part 6) [Conditional Probability]http://www.khanacademy.org/video/probability--part-6
Probability (Part 7) [Bayes' Rule]
Probability (Part [More Bayes' Rule]
Introduction to Random Variables
Probability Density Functions
Expected Value: E(X)

Linear Algebra Prerequisites

Introduction to Matrices
Matrix Multiplication (Part 1)
Matrix Multiplication (Part 2)
Inverse Matrix (Part 1)
Inverting Matrices (Part 2)
Inverting Matrices (Part 3)
Matrices to Solve a System of Equations
Singular Matrices
Introduction to Vectors
Vector Dot Product and Vector Length
Defining the Angle Between Vectors
Cross Product Introduction
Matrix Vector Products
Linear Transformations as Matrix Vector Products
Linear Transformation Examples: Scaling and Reflections
Linear Transformation Examples: Rotations in R2
Introduction to Projections
Exploring the Solution Set of Ax = b
Transpose of a Matrix
3x3 Determinant
Introduction to Eigenvalues and Eigenvectors



External Sites
Here are some other websites related to the course but not affiliated with it.

Reddit study group
Introduction to Artistic Intelligence (an art project inspired by the course)

[vinjn]

课程的配套教材

人工智能:一种现代的方法(第3版)(影印版) [平装]

http://www.amazon.cn/gp/product/B005CT25NY/9254051

[houniao]

推荐几个链接
关于贝叶斯方法：http://mindhacks.cn/2008/09/21/the-magical-bayesian-method/
贝叶斯网络：http://www.google.com.hk/ggblog/googlechinablog/2007/01/bayesian-networks_997.html
其它相关材料：http://blog.csdn.net/pongba/article/details/2915005

[pengzyk]

我有去网站报名参加了这个课程！！还有人一起学咩！