Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Bài giảng Trí tuệ nhân tạo: Bài 1+2 - Phạm Thị Anh Lê

Bài giảng Trí tuệ nhân tạo: Bài 1+2 - Phạm Thị Anh Lê cung cấp cho học viên những kiến thức giới thiệu về trí tuệ nhân tạo và các khái niệm cơ bản, Agent thông minh, hệ thống ứng xử, hệ thống tư duy, . Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài giảng! | Khoa Công nghệ thông tin Trường Đại học Sư phạm Hà nội TRÍ TUỆ NHÂN TẠO Artificial Intelligence Phạm Thị Anh Lê Khoa CNTT - ĐHSP Hà nội TTNT. p.1 Nội Dung Lec 1. Giới thiệu về TTNT các khái niệm cơ bản Lec 2. Agent thông minh Lec 3. Giải quyết bài toán bằng tìm kiếm tìm kiếm mù Lec 4. Tìm kiếm kinh nghiệm heuristics Lec 5. Tìm kiếm có đối thủ Lec 6. Logic mệnh đề Lec 7-8. Logic vị từ cấp một Lec 9-10. Biểu diễn tri thức bởi các luật và lập luận Lec 11-13. Lập trình logic Prolog Lec 14-15. Tri thức không chắc chắn logic xác suất logic mờ TTNT. p.2 Tài liệu tham khảo Trí tuệ nhân tạo by Đinh Mạnh Tường Trí tuệ nhân tạo các phương pháp giải quyết vấn đề và kỹ thuật xử lý tri thức by Nguyễn Thanh Thủy Artificial Intelligence A Modern Approach by Stuart Russell and Peter Norvig. 2nd ed Citeseer - Scientific Literature Digital Library. Artificial Intelligence-http citeseer.nj.nec.com ArtificialIntelligence - 2003 TTNT. p.3 Overview Giới thiệu tổng quan General Introduction 01-Introduction. AIMA Ch 1 Course Schedule. Homeworks exams and grading. Course material TAs and office hours. Why study AI What is AI The Turing test. Rationality. Branches of AI. Research disciplines connected to and at the foundation of AI. Brief history of AI. Challenges for the future. Overview of class syllabus. Agent 02-Intelligent Agents. AIMA Ch 2 What is sensors effectors an intelligent agent Examples. Doing the right thing rational action . Performance measure. Autonomy. Environment and agent design. Structure of agents. Agent types. Reflex agents. Reactive agents. Reflex agents with state. Goal-based agents. Utility-based agents. Mobile CS 460 Lecture 1 TTNT. p.4 agents. Information agents. Overview cont. How can we solve complex problems 03 04-Problem solving and search. AIMA Ch 3 Example measuring problem. Types of problems. 9l 3l 5l More example problems. Basic idea behind search Using these 3 buckets algorithms. Complexity. Combinatorial explosion measure 7 liters of water. and NP .