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COMP SCI 7059/ 30073 学分

Artificial Intelligence

阿德莱德大学·University of Adelaide·阿德莱德

COMP SCI 7059/ 3007《Artificial Intelligence》是 阿德莱德大学 的公开课程页面。当前可确认的信息包括 3 学分，难度 难。 页面已整理 12 周教学安排，4 个重点考核，2 条学生评价，方便你快速判断工作量、考核结构和适配度。 课程简介摘要：课程介绍 artificial intelligence fundamentals，覆盖 intelligent agents、search。

💪 压力
4 / 5
⭐ 含金量
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📖 课程概览

选课速读： COMP SCI 7059/ 3007《Artificial Intelligence》是 阿德莱德大学 的公开课程页面。当前可确认的信息包括 3 学分，难度 难。 页面已整理 12 周教学安排，4 个重点考核，2 条学生评价，方便你快速判断工作量、考核结构和适配度。 课程简介摘要：课程介绍 artificial intelligence fundamentals，覆盖 intelligent agents、search。
课程介绍 artificial intelligence fundamentals，覆盖 intelligent agents、search algorithms、game playing、machine learning、uncertainty and probability theory、Bayesian networks、decision making 与 reinforcement learning。（数据来源：2025 Semester 1 官方课程大纲）

🧠 大神解析

本课程为人工智能基础课程, 与大数据课程一样仅为入门级别, 因此难度不大。人工智能也为近几年热门趋势, 本课程将进行几次作业, 以使学生获得使用关于人工智能技术的基础经验。(by Yuning)
由于该课程作业部分对代码实现能力要求较高, 因此对于非计算机背景的同学而言请慎重考虑。但是作为近年来的热门领域, 该课程具有很大的实用价值。另外, 该课程期末考试难度较大(2020年的考试最后做了总体调分)。(by Hank)

📅 每周课程大纲

Week 1Advanced machine learning problem types
本周围绕 Advanced machine learning problem types 展开，结合 COMP SCI 7059/ 3007 Artificial Intelligence 的核心概念、工程场景和分析方法建立可用于实验、作业或考试的知识框架。
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💡 学习提示
• 解释 COMP SCI 7059/ 3007 第1周 Advanced machine learning problem types 的核心概念，并说明它和本课程整体能力目标的关系
• 为 COMP SCI 7059/ 3007 Artificial Intelligence 第1周设计复习或实践清单，包含需要完成的实现、分析或测试重点
Week 2Representation learning concepts
本周围绕 Representation learning concepts 展开，结合 COMP SCI 7059/ 3007 Artificial Intelligence 的核心概念、工程场景和分析方法建立可用于实验、作业或考试的知识框架。
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💡 学习提示
• 解释 COMP SCI 7059/ 3007 第2周 Representation learning concepts 的核心概念，并说明它和本课程整体能力目标的关系
• 为 COMP SCI 7059/ 3007 Artificial Intelligence 第2周设计复习或实践清单，包含需要完成的实现、分析或测试重点
Week 3Probabilistic and latent-variable models
本周围绕 Probabilistic and latent-variable models 展开，结合 COMP SCI 7059/ 3007 Artificial Intelligence 的核心概念、工程场景和分析方法建立可用于实验、作业或考试的知识框架。
advanced-mlmodelsoptimisationresearchprobabilisticand
💡 学习提示
• 解释 COMP SCI 7059/ 3007 第3周 Probabilistic and latent-variable models 的核心概念，并说明它和本课程整体能力目标的关系
• 为 COMP SCI 7059/ 3007 Artificial Intelligence 第3周设计复习或实践清单，包含需要完成的实现、分析或测试重点
Week 4Advanced optimisation for ML
本周围绕 Advanced optimisation for ML 展开，结合 COMP SCI 7059/ 3007 Artificial Intelligence 的核心概念、工程场景和分析方法建立可用于实验、作业或考试的知识框架。
advanced-mlmodelsoptimisationresearchadvancedfor
💡 学习提示
• 解释 COMP SCI 7059/ 3007 第4周 Advanced optimisation for ML 的核心概念，并说明它和本课程整体能力目标的关系
• 为 COMP SCI 7059/ 3007 Artificial Intelligence 第4周设计复习或实践清单，包含需要完成的实现、分析或测试重点
Week 5Structured prediction and sequence models
本周围绕 Structured prediction and sequence models 展开，结合 COMP SCI 7059/ 3007 Artificial Intelligence 的核心概念、工程场景和分析方法建立可用于实验、作业或考试的知识框架。
advanced-mlmodelsoptimisationresearchstructuredprediction
💡 学习提示
• 解释 COMP SCI 7059/ 3007 第5周 Structured prediction and sequence models 的核心概念，并说明它和本课程整体能力目标的关系
• 为 COMP SCI 7059/ 3007 Artificial Intelligence 第5周设计复习或实践清单，包含需要完成的实现、分析或测试重点
Week 6Graph and relational learning
本周围绕 Graph and relational learning 展开，结合 COMP SCI 7059/ 3007 Artificial Intelligence 的核心概念、工程场景和分析方法建立可用于实验、作业或考试的知识框架。
advanced-mlmodelsoptimisationresearchgraphand
💡 学习提示
• 解释 COMP SCI 7059/ 3007 第6周 Graph and relational learning 的核心概念，并说明它和本课程整体能力目标的关系
• 为 COMP SCI 7059/ 3007 Artificial Intelligence 第6周设计复习或实践清单，包含需要完成的实现、分析或测试重点
Week 7Robustness and uncertainty
本周围绕 Robustness and uncertainty 展开，结合 COMP SCI 7059/ 3007 Artificial Intelligence 的核心概念、工程场景和分析方法建立可用于实验、作业或考试的知识框架。
advanced-mlmodelsoptimisationresearchrobustnessand
💡 学习提示
• 解释 COMP SCI 7059/ 3007 第7周 Robustness and uncertainty 的核心概念，并说明它和本课程整体能力目标的关系
• 为 COMP SCI 7059/ 3007 Artificial Intelligence 第7周设计复习或实践清单，包含需要完成的实现、分析或测试重点
Week 8Causal and counterfactual ML ideas
本周围绕 Causal and counterfactual ML ideas 展开，结合 COMP SCI 7059/ 3007 Artificial Intelligence 的核心概念、工程场景和分析方法建立可用于实验、作业或考试的知识框架。
advanced-mlmodelsoptimisationresearchcausaland
💡 学习提示
• 解释 COMP SCI 7059/ 3007 第8周 Causal and counterfactual ML ideas 的核心概念，并说明它和本课程整体能力目标的关系
• 为 COMP SCI 7059/ 3007 Artificial Intelligence 第8周设计复习或实践清单，包含需要完成的实现、分析或测试重点
Week 9Scalable training strategies
本周围绕 Scalable training strategies 展开，结合 COMP SCI 7059/ 3007 Artificial Intelligence 的核心概念、工程场景和分析方法建立可用于实验、作业或考试的知识框架。
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💡 学习提示
• 解释 COMP SCI 7059/ 3007 第9周 Scalable training strategies 的核心概念，并说明它和本课程整体能力目标的关系
• 为 COMP SCI 7059/ 3007 Artificial Intelligence 第9周设计复习或实践清单，包含需要完成的实现、分析或测试重点
Week 10Responsible and trustworthy ML
本周围绕 Responsible and trustworthy ML 展开，结合 COMP SCI 7059/ 3007 Artificial Intelligence 的核心概念、工程场景和分析方法建立可用于实验、作业或考试的知识框架。
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💡 学习提示
• 解释 COMP SCI 7059/ 3007 第10周 Responsible and trustworthy ML 的核心概念，并说明它和本课程整体能力目标的关系
• 为 COMP SCI 7059/ 3007 Artificial Intelligence 第10周设计复习或实践清单，包含需要完成的实现、分析或测试重点
Week 11Research paper critique and project discussion
本周围绕 Research paper critique and project discussion 展开，结合 COMP SCI 7059/ 3007 Artificial Intelligence 的核心概念、工程场景和分析方法建立可用于实验、作业或考试的知识框架。
advanced-mlmodelsoptimisationresearchpapercritique
💡 学习提示
• 解释 COMP SCI 7059/ 3007 第11周 Research paper critique and project discussion 的核心概念，并说明它和本课程整体能力目标的关系
• 为 COMP SCI 7059/ 3007 Artificial Intelligence 第11周设计复习或实践清单，包含需要完成的实现、分析或测试重点
Week 12Advanced machine learning synthesis
本周围绕 Advanced machine learning synthesis 展开，结合 COMP SCI 7059/ 3007 Artificial Intelligence 的核心概念、工程场景和分析方法建立可用于实验、作业或考试的知识框架。
advanced-mlmodelsoptimisationresearchadvancedmachine
💡 学习提示
• 解释 COMP SCI 7059/ 3007 第12周 Advanced machine learning synthesis 的核心概念，并说明它和本课程整体能力目标的关系
• 为 COMP SCI 7059/ 3007 Artificial Intelligence 第12周设计复习或实践清单，包含需要完成的实现、分析或测试重点

📋 课程信息

学分
3 Credit Points
含金量
4 / 5
压力指数
4 / 5

💬 学生评价 (2)

1.5
难度
2.5
含金量
1.0
压力
2.0
教学
Max Zhuge · 2021/8/4

这门课作业有一定难度，但是算法对于像搞AI的同学来说很实用。期末考非常难，不认真学的话很容易挂。老师是TJ, 查重很严但是不看代码，也不会给意见。他说他没有用过python,所以推荐我们所有作业都用C++

Yimin Jiang · 2021/1/21

啥也不说了，下学期见

📊 课程画像

压力4 / 5
含金量4 / 5

🏛️ 学校简介

阿德莱德大学
阿德莱德 · QS 89
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