tailieunhanh - Bài giảng Nhập môn trí tuệ nhân tạo: Chương 4.1 - TS. Ngô Hữu Phúc

Mục tiêu Bài giảng Nhập môn trí tuệ nhân tạo: Chương nhằm giúp các bạn nắm được phương pháp xây dựng hàm đánh giá, một số phương pháp tìm kiếm dựa trên chiều sâu và chiều rộng có sử dụng thông tin, các phương pháp tìm kiếm phần tử tốt nhất, phương pháp tiếp cận giải thuật GEN. | Nhập môn Trí tuệ nhân tạo Chương 4-1 Các phương pháp tìm kiếm có sử dụng thông tin Biên soạn: TS Ngô Hữu Phúc Bộ môn Khoa học máy tính ĐT: 098 56 96 580 eMail: ngohuuphuc76@ 1 Các phương pháp tìm kiếm có kinh nghiệm Thông tin chung Thông tin về nhóm môn học: TT Họ tên giáo viên Học hàm Học vị Đơn vị công tác (Bộ môn) 1 Ngô Hữu Phúc GVC TS BM Khoa học máy tính 2 Trần Nguyên Ngọc GVC TS BM Khoa học máy tính 3 Hà Chí Trung GVC TS BM Khoa học máy tính 4 Trần Cao Trưởng GV ThS BM Khoa học máy tính Thời gian, địa điểm làm việc: Bộ môn Khoa học máy tính Tầng 2, nhà A1. Địa chỉ liên hệ: Bộ môn Khoa học máy tính, khoa Công nghệ thông tin. Điện thoại, email: 069-515-329, . 2 Các phương pháp tìm kiếm có kinh nghiệm Cấu trúc môn học Chương 1: Giới thiệu chung. Chương 2: Logic hình thức. Chương 3: Các phương pháp tìm kiếm mù. Chương 4: Các phương pháp tìm kiếm có sử dụng thông tin. Chương 5: Các chiến lược tìm kiếm có đối thủ. Chương 6: Các bài toán thỏa rằng buộc. Chương 7: Nhập môn học máy. 3 Các phương pháp tìm kiếm có kinh nghiệm Bài 4: Các phương pháp tìm kiếm có kinh nghiệm Chương 4, mục: – Tiết: 1-3; 4-6; Tuần thứ: 5,6. Mục đích, yêu cầu: Nắm được phương pháp xây dựng hàm đánh giá. 2. Nắm được một số phương pháp tìm kiếm dựa trên chiều sâu và chiều rộng có sử dụng thông tin. 3. Nắm được các phương pháp tìm kiếm phần tử tốt nhất. 4. Nắm được phương pháp tiếp cận giải thuật GEN. 1. Hình thức tổ chức dạy học: Lý thuyết. Thời gian: 6 tiết. Địa điểm: Giảng đường do Phòng Đào tạo phân công Nội dung chính: (Slides) 4 Các phương pháp tìm kiếm có kinh nghiệm Nội dung 1. Giới thiệu chung; 2. Hàm đánh giá trong tìm kiếm kinh nghiệm; 3. Tìm kiếm tốt nhất đầu tiên (Best-first search); 4. Tìm kiếm ăn tham tốt nhất đầu tiên (Greedy best-first search); 5. Thuật toán leo đồi (Hill-climbing search); 6. Tìm kiếm beam (Beam search); 7. Heuristic chấp nhận được; 8. Tìm .