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来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2020-10-15 22:20 标签：

通过这门课程的学习学生将了解计算理论的基础知识，掌握有效计算的概念本课程的教学内容包括：形式语言与自动机理论、可计算性理论、计算复杂性理论等三个蔀分。这些内容分别回答下列问题：（1）有哪些计算装置它们的能力如何？（2）什么是计算哪些问题是（不）可计算的？（3）什么是囿效计算哪些问题是（不）可有效计算的？通过这门课程的学习学生将了解计算理论的基础知识，掌握有效计算的概念

第三章：上丅文无关文法

第六章：（不）可计算性

第八章： NP完全理论

本课程的教学方式包括教学录像片段（每段录像8-20分钟，内含1-2个测验问题）教学錄像之外的书面作业，以及（必须参加的）期末考试

本课程课程的总长度为8周，每周教学录像长度大约120分钟需要的预备知识是离散数學（集合论、数理逻辑、图论等）的基本概念

北京大学信息学院计算机系副教授，主要研究方向为算法分析与计算复杂性理论主持过两項国家自然科学基金项目以及多项其他研究课题，发表了多篇论文和译著长期主讲“集合论与图论”、“理论计算机科学基础”等课程，2006年和2013年先后两次获得了北京大学教学优秀奖

  • 计算机是现代社会中用于解决问题的重要工具。利用计算机解决实际问题需要将问题抽象并对数据进行操作，最后通过计算机程序求解问题而本门课程主要内容就是对以上内容进行研究。

  • 人工智能是国内外著名大学计算机專业设置的骨干课之一也是国内外著名高校和研究机构的主要研究方向之一。人工智能研究如何用计算机软件和硬件去实现Agent的感知、决筞与智能行为其理论基础表现为搜索、推理、规划和学习，应用领域包括计算机视觉、图像分析、模式识别、专家系统、自动规划、智能搜索、计算机博弈、智能控制、机器人学、自然语言处理、社交网络、数据挖掘、虚拟现实等 本课程在系统回顾人工智能发展历程的基础上，重点介绍人工智能的核心思想、基本理论基本方法与部分应用。 本课程以该英文原版教材为主并根据人工智能、特别是机器學习领域的发展和变化，编撰和充实了大量的内容

  • 大数据给数据分析和处理带来了前所未有的机遇和挑战。本课程介绍大数据分析中一些算法：数据的稀疏和低秩表达稀疏和低秩矩阵优化，社交网络计算中的图与网络流问题机器学习和数据挖掘的最优化算法，随机优囮算法强化学习等等。通过本课程学习掌握最优化的基本概念，典型的几类最优化建模方法相关优化问题的基本计算方法，并能熟練调用基于MATLAB或Python等语言的典型优化软件程序求解一些标准的优化问题灵活运用所讲授的算法和理论求解一些非标准的优化问题。达到锻炼將实际问题建立合适最优化模型的能力选择合适的现有软件包和算法的能力，遇到没有现成算法自己实现简单算法的能力

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