伯克利人工智能导论课开放：视频、PPT和练习都在这 | 资源( 三 )
可以看出，这16节课包含的内容不少，约束补偿问题、博弈树、马尔科夫决策过程、强化学习、概率问题、BN算法、隐马尔可夫模型等内容大多分2课时讲解，用时最多的是机器学习相关内容，共分配了4课时。
打开姿势
这套人工智能导论是UC Berkeley在校生的同款课程，所以外校学生无法访问内网获取。
别急，只需两步就能get正确姿势。
首先，需要再Gradescope上（下有地址）创建一个账户，之后填入注册码93PWD8即可获取。
注册成功后即可进入学习界面：
整套课程交互方式比较有趣，比如在线学习后也能在线做题：
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