TAILIEUCHUNG - Bài giảng Trí tuệ nhân tạo: Logic vị từ - Trường Đại học Thủy Lợi

Bài giảng “Trí tuệ nhân tạo”, một môn cơ sở chuyên ngành trong chương trình đào tạo cử nhân tin học, ngoài mục đích xây dựng nhiều bài giảng trên một khung chương trình đào tạo, mà còn giúp cho sinh viên có tài liệu học tập phù hợp với hoàn cảnh thực tế của Đại học Thủy Lợi. Nội dung Chương 3 của tài liệu giới thiệu về Tri thức và suy luận. | Logic vị từ 1 Logic vị từ Cú pháp và ngữ nghĩa của FOL Các ví dụ về câu Tạo một KB bằng việc sử dụng FOL 2 Cú pháp Các yếu tố cơ bản Các hằng Trung 2 DHTL Các vị từ Anh gt Các hàm Sqrt Anhcua Các biến x y a b Các liên kết ٨ ٧ Các lượng tử 3 Cú pháp Câu đơn Câu đơn vị từ hạng thức1 hạng thứcn hoặc hạng thức1 hạng thức2 Hạng thức hàm hạng thức1 hạng thứcn hoặc hằng hoặc biến Thí dụ Anh An Mai gt Tuoi Anhcua Mai Tuoi Anhcua Hoa Anhcua Hoa Trung 4 Cú pháp Câu phức Các câu phức được tạo ra từ các câu đơn bằng việc sử dụng các liên kết Thí dụ Anhem Trung Toan Anhem Toan Trung gt 1 2 ٧ 1 2 gt 1 2 ٨ gt 1 2 Ghi nhớ Khả năng diễn đạt của logic vị từ tốt hơn so với logic mệnh đề 5 Tính đúng đắn trong logic vị từ Các câu là đúng đối với một mô hình và một sự thông dịch Mô hình bao chứa các đối tượng và các quan hệ giữa chúng Sự thông dịch chỉ ra cách biểu diễn sao cho các ký hiệu hằng các đối tượng các ký hiệu vị từ các mối quan hệ các ký hiệu hàm các mối quan hệ hàm Một câu đơn vị từ hạng thức1 hạng thứcn là đúng nếu các đối tượng được biểu diễn bởi hạng thức1 hạng thứcn và mối quan hệ giữa chúng được biểu diễn bởi vị từ 6 Mô hình của FOL Ví dụ 7 Ngữ nghĩa Ví dụ 1. Ký hiệu hằng Sự thông dịch phải chỉ ra đối tượng nào trong thế giới thực được biểu diễn bởi ký hiệu hằng 2. Ký hiệu vị từ Sự thông dịch phải chỉ ra rằng một vị từ biểu diễn một mối quan hệ đặc thù trong mô hình ví dụ vị từ Anhem x y biễu diễn mối quan hệ anh em là một ký hiệu vị từ nhị phân 3. Ký hiệu hàm Một số mối quan hệ giữa các đối tượng là hàm tức là một đối tượng cho trước liên quan tới một đối tượng khác bằng mối quan hệ thí dụ hàm Anhcua x biểu diễn các đối tượng nằm trong mối quan hệ là anh của x 8 Ngữ nghĩa Lượng tử mọi biến câu Tất cả sinh viên CNTT đều cần học môn học TTNT x Sinhvien x CNTT Canhoc x TTNT tương đương với phép hội các minh họa cụ thể của P và được dịch là P x đúng với bất kỳ đối tượng x nào Thí dụ x Sinhvien x CNTT Thongminh x tương đương với sự lý giải sau Sinhvien An CNTT Thongminh An

• Kỹ thuật lập trình
• Bài giảng Trí tuệ nhân tạo
• Trí tuệ nhân tạo
• Kỹ năng lập trình
• Khoa học về trí não
• Nghiên cứu trí tuệ nhân tạo
• Công nghệ thông tin
• Kỹ thuật lập trình
• Trí tuệ nhân tạo chương 1
• Tổng quan về trí tuệ nhân tạo
• Nền tảng của trí tuệ nhân tạo
• Bài giảng Trí tuệ nhân tạo chương 1
• Nền tảng trí tuệ nhân tạo
• Định nghĩa trí tuệ nhân tạo
• Thành tự trí tuệ nhân tạo
• Lịch sử trí tuệ nhân tạo
• Thành tựu trí tuệ nhân tạo
• Thách thức trí tuệ nhân tạo
• Cơ sở Trí tuệ nhân tạo‎
• Bài giảng Cơ sở Trí tuệ nhân tạo‎
• Đối tượng nghiên cứu trí tuệ nhân tạo
• Lĩnh vực áp dụng trí tuệ nhân tạo
• Trí tuệ nhân tạo chương 2
• Bài giảng Trí tuệ nhân tạo chương 2
• Biểu diễn bài toán
• Agen thông minh
• Đặc điểm của trí tuệ nhân tạo
• Ứng dụng của trí tuệ nhân tạo
• Tác nhân thông minh
• Khái niệm Trí tuệ nhân tạo
• Thành tựu của khoa học Trí tuệ nhân tạo
• Xu hướng mới Trí tuệ nhân tạo
• 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
• đề cương bài giảng
• sách trí tuệ nhân tạo
• xử lý ngôn ngữ tự nhiên
• ứng dụng trí tuệ nhân tạo
• sản phẩm trí tuệ nhân tạo
• đề cương Trí tuệ Nhân tạo
• lý thuyết Trí tuệ Nhân tạo
• 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
• phương pháp giải quyết vấn đề cơ bản
• Bài giảng Nhập môn trí tuệ nhân tạo
• Nhập môn trí tuệ nhân tạo
• Vai trò trí tuệ nhân tạo
• Tính chất của một thuật toán
• Kỹ thuật tìm kiếm