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9.52-C 2003春季課程:計算認知科學(Computational Cognitive Science, Spring 2003)


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審定:無
翻譯:邱德昌(簡介並寄信)
編輯:侯嘉玨(簡介並寄信)


Theoretical principles diagram.
人類的直覺領域學說可以解釋我們觀察物件特徵概念的假說。這些假說可以用在加強學習、從很少的樣本中統整新的特徵(圖片由Joshua Tenenbaum教授提供。)

People’s intuitive domain theories generate hypothesis spaces for concepts that could explain the features of objects that they observe. These hypothesis spaces can then be used to dramatically speed up learning, enabling people to generalize new features from very few examples. (Image by Prof. Joshua Tenenbaum.)

課程重點

這們課程從人類認知裡核心架構的計算模式來設計,包括:概念、因果關係、字元意義、及直覺理論等。課堂包括上課及討論,涵蓋必要的認知科學、計算背景及面對最先進的研究問題等。

This course considers computational models of some of the core structures of human cognition: concepts, causal relationships, word meanings and intuitive theories. Class meetings mix lectures and discussion, covering both the necessary cognitive science and computational background and confronting state-of-the-art research questions.

課程描述

這是一門人類認知中計算理論的介紹課程。著重在歸納學習、推斷及知識表現的問題探討。此課程是研究生的課程。此課程適合中級至高級的大學生或主攻認知科學、人工智慧及相關領域之研究生研讀。

An introduction to computational theories of human cognition. Emphasizes questions of inductive learning and inference, and the representation of knowledge. Project required for graduate credit. This class is suitable for intermediate to advanced undergraduates or graduate students specializing in cognitive science, artificial intelligence, and related fields.

必要條件:已修過認知科學,機率學或統計學。

Prerequisites: A course in cognitive science, and a course in probability or statistics.

師資
講師:
Joshua Tenenbaum 教授
上課時數
教師授課:
每週1節
每節3小時
程度
大學部 / 研究所
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原文聲明

 
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