人工智能技术在各行各业的应用正在如火如荼的展开，对人工智能技术的学习热情也随之高涨，本课程将致力于让更多的学习者了解智能计算机系统设计的基本思想和技术，并学会使用Python语言实现上述的智能计算机系统。

　　通过对课程内容的理解和实践，学习者可以设计开发出自治的Agent程序，这些Agent程序可以在理想的情况下针对实际问题做出有效的决策。同时，这些Agent程序也可在不确定的环境中进行推断，并针对奖励机制优化后续行为。课程讲授的机器学习算法将对手写数字和照片进行分类。在本课程中学习的技术适用于各种各样的人工智能问题，并将作为学习者在任何应用领域开展进一步研究的基础。

本课程的教学目标包括：

（一）知识教学目标

目标1.1：使学习者了解人工智能的概念、人工智能的发展历史、人工智能的应用领域，掌握知识的概念和常见的知识表示方法、确定性推理的主要方法、不确定环境下的知识表达和推理逻辑、搜索的含义和主要方法。

目标1.2：使学习者掌握基本的机器学习方法以及智能计算机系统的构建方法，能够进行复杂问题分解，具备对人工智能问题分析、分解、设计研究方案的能力，具有使用Python语言解决简单人工智能应用领域问题的能力。

（二）能力教学目标

目标2.1：通过本课程的学习，使学习者具有一定的自学能力和信息获取能力。

目标2.2：通过本课程的学习，使学习者具有基于Python语言进行智能系统的设计和实现能力。

目标2.3：通过本课程的学习，使学习者具有对人工智能领域的实际问题进行设计研究方案的能力。

本课程要求学习者学习过线性代数、数据结构的相关知识。

[1] Russell, Stuart J . Artificial Intelligence: A Modern Approach[M]. 人民邮电出版社, 2002.

[2] 王万森. 人工智能原理及应用（第二版）. 北京：电子工业出版社，2007

[3] 高济，朱淼良，何钦铬. 人工智能基础. 高等教育出版社，2002

[4] Nils J Nilsson . Artificial Intelligence: A New Synthesis. Massachusetts: Morgan Kaufman, 1998

[5] 陆汝砛. 人工智能. 科学出版社，2002

问1：如何进行课程内包含的实战演练的实操练习？
答1：学习者请加QQ群：527586259，并请联系薛景老师索取百度AI Studio课程链接，使用课程链接登录百度AI Studio中，即可进行本课程所有实战演练的实操练习。