辽宁大学人工智能课程实验

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## 简介

    课程实验其实都很简单没啥好说的。  
    建议对AI、ML感兴趣的学弟学妹从吴恩达的课程入手，cousera上可以以学生资格申请免费教程。  
    实战可以做做kaggle的项目，可以以Titanic存活、股票预测入门

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## 日志

+ 更新：   

  完成了DFS和BFS实现的8-puzzle问题，a-star还在调试，后续会实现a-star以及参考资料论文中提到的基于遗传算法的实现

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+ 更新:   

  学校人工智能实验课实在太无聊了所以没啥好更新的，最后更个葡萄酒分类，打算用随机森林、svm和神经网络做一做，之后应该不会再维护本仓库了。

  从五月接触KNN分类的欣喜，到暑假实习时熬夜刷kaggle刷吴恩达刷西瓜书，对无知AI的着迷也逐渐演变为现在的放弃，深入接触之后才意识到如今如火如荼的人工智能与传统的人工智能已大相径庭，炒得火热的神经网络深度学习其实不过是披着绚丽外壳的统计学习领域的知识，依靠海量数据给机器提供的实践和纠错能力早已脱离了早前“人工智能”的含义。若只是坚持“有多么人工，模型就有多么智能”的发展路线，提升那么几个无甚意义的精确百分点，这样的内容倒也不值得为之奋斗。  

  况且AI实在太卷了，没有底层和基本知识的转行转专业的硕博一窝蜂涌进去，转开发了，江湖再见。