Bài giảng môn Trí tuệ nhân tạo - Phạm Minh Tuấn

(NB) Bài giảng môn "Trí tuệ nhân tạo" có cấu trúc gồm 9 chương giới thiệu tới người đọc các nội dung: Giới thiệu, suy luận Logic, tìm kiếm trên không gian trạng thái, tìm kiếm theo Heuristi, hệ luật sinh, hệ chuyên gia, biểu diển tri thức, thuật toán di truyền, mạng nơ ron nhân tạo. Mời các bạn cùng tham khảo.

Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Bài giảng môn Trí tuệ nhân tạo - Phạm Minh Tuấn ĐẠI HỌC BÁCH KHOA – ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TINLogo Môn học Trí Tuệ Nhân Tạo Giảng Viên: Phạm Minh Tuấn (Lưu hành nội bộ)Phạm Minh Tuấn Khoa CNTT - Đại Học Bách Khoa I T F Giới thiệuPhạm Minh TuấnE-mail: pmtuan@dut.udn.vnTel: 0913230910Khoa Công nghệ thông tin –Trường ĐHBK – ĐHĐNPhạm Minh Tuấn Khoa CNTT - Đại Học Bách Khoa I T F Thỏa thuậnĐối với giáo viên:  Dạy đủ tất cả nội dung của môn học.  Trả lời các câu hỏi của học sinh trong và ngoài giờ giảng liên quan tới môn học.  Ra bài tập cho học sinh  Lên lớp đúng giờPhạm Minh Tuấn Khoa CNTT - Đại Học Bách Khoa I T F Thỏa thuận (tiếp)Đối với học sinh:  Tham gia trên 80% số tiết học.  Tham gia đóng góp tiết học như phát biểu, trả lời hay đặt câu hỏi cho giáo viên (không nói chuyên riêng)  Làm bài tập đầy đủ.  Lên lớp đúng giờ (không được đi trễ hơn giáo viên quá 5 phút)Phạm Minh Tuấn Khoa CNTT - Đại Học Bách Khoa I T F Nội dung môn họcChương 1: Giới thiệu  Trí tuệ nhân tạo là gì?  Nền tảng của ngành Trí tuệ nhân tạo  Lịch sử AI  Ứng dụngChương 2: Suy luận Logic  Logic mệnh đề  Logic vị từPhạm Minh Tuấn Khoa CNTT - Đại Học Bách Khoa I T F Nội dung môn họcChương 3:Tìm kiếm trên không gian trạng thái (State Space Search)  AI : Biểu diễn và tìm kiếm  Các giải thuật tìm kiếm trên không gian trạng thái  Depth first search (DFS) - Breath first search (BFS)Chương 4:Tìm kiếm theo Heuristic  Heuristic là gì?  Tìm kiếm theo heuristic  Các giải thuật Best first search (BFS), Giải thuật A*  Chiến lược Minimax, Alpha BetaPhạm Minh Tuấn Khoa CNTT - Đại Học Bách Khoa I T F Nội dung môn học Chương 5:Hệ luật sinh  Tìm kiếm đệ qui  Hệ luật sinh: Định nghĩa và ứng dụng  Tìm kiếm trên hệ luật sinh Chương 6:Hệ chuyên gia  Giới thiệu về hệ chuyên gia  Mô hình hệ chuyên gia: dự trên luật, dựa trên frame  Phát triển một hệ chuyên gia Chương 7:Biểu diển tri thức  Biểu diển tri thức trong AI: vai trò và ứng dụng  Các kỹ thuật biểu diển tri thức: semantic network, lưu đồ phụ thuộc khái niệm, frame, scriptPhạm Minh Tuấn Khoa CNTT - Đại Học Bách Khoa I T F Nội dung môn học Chương 8:Thuật toán di truyền  Thuyết tiến hóa  Di truyền  Thuật toán di truyền  Ví dụ minh họa Chương 9:Mạng nơ ron nhân tạo  Thuật toán rơi dốc nhanh nhất  Bình phương nhỏ nhất  PerceptronPhạm Minh Tuấn Khoa CNTT - Đại Học Bách Khoa I T F Chương 1: GIỚI THIỆUPhạm Minh Tuấn Khoa CNTT - Đại Học Bách Khoa I T F Trí tuệ nhân tạo là gì? (suy nghĩ như người) (suy nghĩ hợp lý) (hành động như người) (hành động hợp lý)Phạm Minh Tuấn Khoa CNTT - Đại Học Bách Khoa I T F Acting humanly: The Turing Test approach Ai đây?? Ai đây?? Máy/người?? Máy/người?? Turing Test is proposed by Alan Turing (1950)Phạm Minh Tuấn Khoa CNTT - Đại Học Bách Khoa I T F Acting humanlyNatural language processingKnowledge representationAutomated reasoningMachine learningComputer visionRoboticsPhạm Minh Tuấn Khoa CNTT - Đại Học Bách Khoa I T F Thinking humanlyThe cognitive modeling approach  General Problem Solver (regression planning system) • (Newell and Simon,1961)  Cognitive science (Khoa học nhận thức) • (Wilson ...