/ Kỹ thuật - Công nghệ / Công nghệ thông tin / Khoa học tính toán
Sơ lược:
Môn Trí Tuệ Nhân Tạo (TTNT) cung cấp kiến thức tổng quát nhưng tương đối đầy đủ và khá chi tiết về một số lĩnh vực của ngành học TTNT. Trong khuôn khổ 45 tiết, giáo trình sẽ giới thiệu các kiến thức cơ sở của trí tuệ nhân tạo, mục tiêu và các lĩnh vực nghiên cứu, các cấu trúc và chiến lược giải quyết vấn đề trong các nhánh nghiên cứu khác nhau của TTNT như trò chơi, suy luận tự động, hệ chuyên gia, học máy …
Giáo trình môn Trí Tuệ Nhân Tạo (TTNT) (Artificial Intelligence - AI) được biên soạn dành cho sinh viên năm thứ 4 chuyên ngành Công Nghệ Thông Tin, với thời lượng giảng dạy là 45 tiết gồm 30 tiết lý thuyết và 15 tiết bài tập.
Như một chủ đề bắt buộc, môn học này được đưa vào giảng dạy cho sinh viên chuyên ngành Công nghệ thông tin vào năm thứ tư trong chương trình học với yêu cầu sinh viên đã học xong các môn học về Xác suất thống kê, Toán rời rạc, Cấu trúc dữ liệu và giải thuật, …
Kiến thức đạt được
Sau khi học xong môn học Trí Tuệ Nhân Tạo, sinh viên sẽ:
Biết tổng quát về ngành khoa học TTNT, các nhánh nghiên cứu khác nhau của nó
Hiểu các tiếp cận giải quyết vấn đề (GQVĐ) khác nhau trong TTNT.
Vận dụng suy luận trong logic vị từ để GQVĐ.
Vận dụng phương pháp tìm kiếm trên KGTT để GQVĐ: tìm kiếm vét cạn & tìm kiếm heuristic.
Hiểu phương pháp GQVĐ dựa trên tri thức chuyên sâu: Hệ chuyên gia
Hiểu các tiếp cận GQVĐ theo kiểu máy học: giải thuật ID3, Mạng Neuron, giải thuật di truyền.
Giáo trình bao gồm 9 chương:
Chương 1: Giới thiệu
Chương 2: Logic hình thức
Chương 3: Tìm kiếm trong không gian trạng thái (KGTT)
Chương 4: Tìm kiếm heuristic
Chương 5: Điều khiển và cài đặt cho tìm kiếm trong KGTT
Chương 6: Hệ chuyên gia
Chương 7: Suy luận không chắc chắn
Chương 8: Suy luận tự động
Chương 9: Máy học
Nguồn tham khảo:
[1] George F. Luger, William A. Stubblefield – Artificial Intelligence - Structure and Strategies for Complex Problem Solving (3rd edition) - Wesley Publishing Company, 1997
[2] Bùi Xuân Toại, Trương Gia Việt (Biên dịch) – Trí tuệ nhân tạo – Các cấu trúc và chiến lược giải quyết vấn đề - NXB Thống kê, 2000
[3] Elaine Rich, Kevin Knight – Artificial Intelligence (Second Edition) – McGraw-Hill, 1991.
[4] Tom M. Mitchell – Machine Learning – McGraw Hill, Inc, 1997
[5] Jean-Louis Laurière – Problem solving methods and Artificial Intelligence - Prentice Hall, 1987,1990
[6] Judea Pearl – Heuristics – Intelligent Search Strategies for Computer Problem Solving – Addison-Wesley Publishing company, 1984
[7] Stuart J. Russell and Peter Norvig – Artifical Intelligence: A Modern Approach – Prentice Hall. Second edition, 2002
[8] Bạch Hưng Khang, Hoàng Kiếm – Trí tuệ nhân tạo – Các phương pháp và ứng dụng - NXB Khoa học kỹ thuật, 1989
[9] PTS. Nguyễn Thanh Thủy – Trí tuệ nhân tạo – Các phương pháp giải quyết vấn đề và kỹ thuật xử lý tri thức – NXB Giáo dục, 1995.
[10] Nguyễn Trung Tuấn – Trí tuệ nhân tạo (tài liệu dùng cho sinh viên, kỹ sư, cử nhân ngành CNTT) - NXB Giáo dục, 1998
[1] Wikipedia – Bách khoa toàn thư mở - Lịch sử ngành Trí tuệ nhân tạo http://en.wikipedia.org/wiki/Artificial_intelligence
[2] Artificial Intelligence: A Modern Approach (Second Edition) by Stuart Russell and Peter Norvig : Introduction on AI http://aima.cs.berkeley.edu/
[3] Heuristic search http://www.macs.hw.ac.uk/~alison/ai3notes/subsection2_6_2_3.html
[4] Blackboard Architecture http://www.nb.net/~javadoug/bb.htm
[5] Wikipedia – Bách khoa toàn thư mở - Hệ chuyên gia http://en.wikipedia.org/wiki/Expert_system
[6] Hệ chuyên gia http://www.macs.hw.ac.uk/~alison/ai3notes/chapter2_5.html
[7] Hệ chuyên gia MYCIN http://www.cs.cf.ac.uk/Dave/AI1/mycin.html
[8] Fuzzy Logic http://pandora.compsci.ualr.edu/ milanova/7399-11/week14/ FuzzyLogic.ppt
[9] Wikipedia – Bách khoa toàn thư mở - Học máy: http://en.wikipedia.org/wiki/Machine_learning
Soạn EK367 <noi_nhan> gửi 8777 để nhận tài liệu qua email Xem »
+ Tại sao không đăng ký được?
+ Tại sao click download lại bị nhắc đăng nhập? Tại sao không download được?
+ Lỗi download 99% vì sao?
Hãy xem ở đây.
Dịch vụ Thư viện
+ Để đăng ký nhận tài liệu qua email, hãy soạn tin theo cú pháp EK<ma_sach><noi_nhan>
Nhắn tới số 8677. Xem chi tiết.
+ Ngoài số lượt download cho phép mỗi ngày, bạn có thể yêu cầu thêm bằng cách soạn tin: EKD<username>
Nhắn tới các số 8577, 8677, 8777.
Chú ý xem hướng dẫn.