构建具有认知能力的人工智能 万门大学

构建具有认知能力的人工智能  万门大学
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|   ├──1.1 人工智能当下的困难.mp4  58.83M
|   ├──1.2 未来人工智能的趋势.mp4  18.20M
|   ├──2.1 重回符号主义AI.mp4  59.54M
|   ├──2.2 深度学习与符号.mp4  57.60M
|   ├──2.3 用深度学习提取符号关系：图网络.mp4  75.20M
|   ├──3.1 因果推理基础.mp4  53.33M
|   ├──3.2 因果建模.mp4  106.26M
|   ├──3.3 引入Do Calculus（一）.mp4  40.39M
|   ├──3.4 引入Do Calculus（二）.mp4  202.54M
|   ├──3.5 深度学习与因果推理.mp4  139.34M
|   ├──4.1 认知框架模型介绍（一）.mp4  80.00M
|   ├──4.2 认知框架模型介绍（二）.mp4  29.89M
|   ├──4.3 对不同脑区的数学模拟.mp4  115.15M
|   ├──5.1 图网络基础.mp4  115.59M
|   ├──5.2 图卷积（一）.mp4  33.35M
|   ├──5.3 图卷积（二）.mp4  49.98M
|   ├──5.4 图网络模型构建.mp4  182.48M
|   ├──6.1 Transformer框架概述（一）.mp4  69.04M
|   ├──6.2 Transformer框架概述（二）.mp4  66.02M
|   ├──6.3 Transformer整体结构.mp4  43.58M
|   ├──6.4 GPT模型.mp4  118.06M
|   ├──6.5 总结.mp4  29.23M
|   ├──6.6 图网络代码示范讲解（一）.mp4  49.82M
|   ├──6.7 图网络代码示范讲解（二）.mp4  105.54M
|   └──6.8 Transformer代码示范讲解.mp4  83.40M

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