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学生将熟练使用诸如 Simplex 算法之类的优化技术来制定和解决线性规划问题。他们将了解 AI 中逻辑推理的命题和一阶谓词逻辑。学生将掌握用于网络优化的最短路径算法，例如 Dijkstra、Bellman-Ford、Floyd-Warshall 和 Johnson 算法。他们将对马尔可夫决策过程有深入的了解，包括策略评估和价值迭代。在强化学习中，学生将学习基于模型和无模型的蒙特卡罗方法、引导技术以及 SARSA 和 Q-Learning 等算法，从而使他们能够开发高级 AI 解决方案。
