tailieunhanh - Bài giảng Nhập môn trí tuệ nhân tạo: Chương 3 - Văn Thế Thành

Bài giảng Nhập môn trí tuệ nhân tạo - Chương 3: Các phương pháp biểu diễn tri thức và xử lý tri thức giới thiệu tới người đọc các định nghĩa về tri thức, phân loại tri thức, đặc điểm của tri thức, các phương pháp biểu diễn tri thức, biểu diễn tri thức bằng luật sinh,. . | 2 19 2014 CHƯƠNG 3 CÁC PHƯƠNG PHÁP BIỂU DIỄN TRI THỨC VÀ XỬ LÝ TRI THỨC 1. Giới thiệu So với chương trình truyền thống được cấu tạo từ hai chất liệu cơ bản là dữ liệu và thuật toán chương trình trí tuệ nhân tạo được cấu tạo từ hai thành phần là cơ sở tri thức knowledge base và động cơ suy diễn inference engine . 2 1 2 19 2014 1. Giới thiệu Tí Cơ sở tri thức là tập hợp các tri thức liên quan đến vấn đề mà chương trình quan tâm giải quyết. Động cơ suy diễn là phương pháp vận dụng tri thức trong cơ sở tri thức để giải quyết vấn đề. 3 2 2 19 2014 Cấu trúc của một chương trình trí tuệ nhân tạo. 5 2. Phân loại tri thức Tri thức sự kiện là các khẳng định về một sự kiện khai niem nào đo trong một phạm vỉ xác định . Các định luật vật lý toán học . thưởng được xếp vàO loại này. Chẳng hạn mặt trời mọc ở đằng đông tam giác đều có 3j0c 60 . Tri thức thủ tục thường dùng để diễn tả phương pháp các bước cạn tiến hành trình từ hay ngắn gọn là cách giải quyết một vấn đề. Thuật toán thuật giải la một dạng của tri thức thủ tục. Tri thức mô tả cho biết một đối tượng sự kiện vấn đề khái niệm . được thấy cảm nhận cấu tạo như thế nào một cái bàn thường có 4 chân con người có 2 tay 2 mắt . Tri thức Heuristic là một dạng tri thức cảm tính. Các tri thức thuộc loại này thường có dạng ước lượng phỏng đoán và thường được hình thành thông qua kinh nghiệm.

• Kỹ thuật lập trình
• Bài giảng Nhập môn trí tuệ nhân tạo
• Nhập môn trí tuệ nhân tạo
• Trí tuệ nhân tạo
• Phân loại tri thức
• Phương pháp biểu diễn tri thức
• Vai trò trí tuệ nhân tạo
• Tính chất của một thuật toán
• Kỹ thuật tìm kiếm
• Khoa học máy tính
• Khái niệm về Trí tuệ nhân tạo
• Lập trình hệ thống
• kinh tế chính trị học
• học thuyết kinh tế
• sách kinh tế học
• tài liệu học đại học
• giáo trình trí tuệ nhân tạo
• tài liệu trí tuệ nhân tạo
• bài giảng trí tuệ nhân tạo
• tổng quan về trí tuệ nhân tạo
• Nhập môn học máy
• Cây quyết định
• Logic hình thức
• Phương pháp tìm kiếm mù
• Thuật giải
• Bài toán taci
• Bài toán Tháp Hà Nội
• Tri tuệ nhân tạo
• nghiên cứu Tri tuệ nhân tạo
• hệ thống Tri tuệ nhân tạo
• thiết kế Tri tuệ nhân tạo
• tìm hiểu Tri tuệ nhân tạo
• Các bài toán thỏa rằng buộc
• Phương pháp tìm kiếm thỏa rằng buộc
• Máy học
• Học bằng cách xây dựng cây định danh
• Phân lớp Bayes
• Phân lớp Naive Bayesian
• Độ chính xác trong phân lớp
• Tính xác suất a a posteriori
• Mạng Bayes
• Phân bố xác suất
• Luật phân bố xác suất
• Suy diễn sử dụng logic
• Không gian trạng thái
• Các phương pháp tìm kiếm mù
• Phương pháp tìm kiếm có sử dụng thông tin
• Thuật toán Gen
• Các chiến lược tìm kiếm có đối thủ
• Phương pháp sử dụng chiến lược Minimax
• Tiêu chuẩn đánh giá thuật toán tìm kiếm
• Quy tắc suy diễn
• Thuật toán học cây quyết định
• Cây tìm kiếm
• Chiến lược tìm kiếm tối ưu
• Logic mệnh đề
• Logic vị từ
• Biểu diễn tri thức
• Lập luận tiến
• Lập trình Prolog
• Bài giảng công nghệ thông tin
• Tập bài giảng Nhập môn trí tuệ nhân tạo
• ngành AI
• Artificial Intelligent
• Tìm kiếm theo Heuristic
• Các kỹ thuật tìm kiếm
• Biểu diển tri thức
• Hệ thống thông tin
• Bài giảng Nhập môn công nghệ thông tin
• Nhập môn công nghệ thông tin và truyền thông
• An toàn thông tin
• Nhập môn công nghệ thông tin
• Công nghệ thông tin
• Công nghệ truyền thông
• Khoa học dữ liệu