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课程重点
这们课程从人类认知核心架构的计算模式来设计，包括：概念、因果关系、字符意义、及直觉理论等。课堂包括上课及讨论，涵盖必要的认知科学、计算背景及面对最先进的研究问题等。
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.
课程描述
这是一门人类认知中计算理论的介绍课程。着重在归纳学习、推断及知识表现的问题探讨。此课程是研究生的课程。此课程适合中级至高级的大学生或主攻认知科学、人工智能及相关领域之研究生研读。
必要条件：已修过认知科学，概率学或统计学。
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.
Prerequisites: A course in cognitive science, and a course in probability or statistics.
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| 师资 |
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讲师：
Joshua Tenenbaum 教授
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| 上课时数 |
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教师授课：
每周1节
每节3小时
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| 程度 |
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大学部 / 研究所
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原文声明 |
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