Not so advanced machine learning, but you can learn something different.
This course covers the fundamentals of the three basic components of computational intelligence: neural networks, fuzzy systems, and evolutionary computation. The course introduces feedforward neural networks and the backpropagation algorithm, radial-basis function networks, recurrent neural networks, fuzzy relations and fuzzy logic inference, fuzzy clustering and classification, fuzzy measures and fuzzy integrals, evolutionary computation and optimization, evolutionary learning, and collective intelligence.
本课程介绍计算智能的三个主要组成部分：神经网络、模糊系统、演化计算。内容包括前馈神经网络以及反传算法、径向基神经网络、递归神经网络、模糊关系和模糊逻辑推理、模糊聚类与分类、模糊测度和积分、演化计算与优化、演化学习、群体智慧。
刘德荣老师的个人网站上提供了详细的课程笔记，期末复习佳品。
lecture1-4：https://derongliu.org/sdm359/lect1.pdf，该部分涉及课程中的神经网络部分（回归、多层感知机等）。
lecture5-11：https://derongliu.org/sdm359/lect2.pdf，该部分涉及课程中神经网络（递归神经网络、类脑神经网络）和模糊运算部分（模糊的基本概念等）。
lecture12-15：https://derongliu.org/sdm359/lect3.pdf)，该部分涉及课程中模糊运算部分（模糊积分等）。
lecture16-22：https://derongliu.org/sdm359/lect4.pdf，该部分涉及课程中演化计算部分。
该学期有一个小project（也可能真是一次作业），即用演化计算解决旅行商（TSP）问题。题目其实很基础，因为是在黑板上直接出的放在这里不太雅观emmm，不过网上一搜一大把就是了。
The book used in this course is written by the professor himself.
课程使用刘德荣老师的自编教材。