TAILIEUCHUNG - Bài giảng Trí tuệ nhân tạo: Bài 14+15 - Phạm Thị Anh Lê

Bài giảng Trí tuệ nhân tạo: Bài 14+15 - Phạm Thị Anh Lê cung cấp cho học viên những kiến thức về tri thức không chắc chắn - logic xác suất, logic mờ; các nguyên nhân của sự không chắc chắn; xử lý trường hợp thông tin không chắc chắn; . Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài giảng! | Lec 14-15 Tri thức không chắc chắn Logic xác suất logic mờ Lec 14-15 TTNT. Nội Dung Các nguyên nhân của sự không chắc chắn Dữ liệu thông tin tri thức có thể không đủ không đáng tin cậy không đúng không chính xác Các phép suy luận có thể không hợp logic suy luận ngược từ kết luận về điều kiện abduction reasoning Việc mô tả đầy đủ và chính xác đòi hỏi độ phức tạp tính toán lập luận cao. Xử lý trường hợp thông tin không chắc chắn Tiếp cận thống kê quan tâm đến mức độ tin tưởng belief của một khẳng định. Lý thuyết xác suất Bayesian Bayesian Probability Theory Đại số chắc chắn Stanford The Stanford Certainty Algebra Suy luận theo Loggic mờ Fuzzy Logic quan tâm đến mức độ thật truth của một khẳng định. Lec 14-15. Xác suất Hữu dụng để Mô tả một thế giới hoàn toàn ngẫu nhiên chơi bài Mô tả một thế giới bình thường mối tương quan thống kê Mô tả các ngoại lệ tỉ lệ xuất hiện lỗi Làm cơ sở cho việc học của máy quy nạp cây quyết định Thường xác suất được dùng cho Sự kiện xác suất của việc quan sát một chứng cớ nào đó. Giả thuyết xác suất để giả thuyết đúng. Theo xác suất truyền thống tần số xuất hiện tương đối của một sự kiện trong một thời gian dài sẽ tiến đến xác suất của nó. Lec 14-15. Lý thuyết xác suất Cho các sự kiện mệnh đề e1 en P ei xác suất xảy ra ei P ei 0 1 i 1 n P e1 P e2 P en 1 Ví dụ đồng xu tốt P mặt_sấp P mặt_ngửa đồng xu không đều P mặt_sấp P mặt_ngửa Nếu sự kiện e1 và e2 độc lập P e1 e2 P e1 P e2 P e1 e2 P e1 P e2 - P e1 P e2 P e 1 P e Ví dụ tung 2 đồng xu các khả năng có thể xảy ra là SS SN NS NN suy ra P S N P S N Lec 14-15. Xác suất có điều kiện Xác suất tiên nghiệm prior probability hay xs vô điều kiện unconditional probability là xs của một sự kiện trong điều kiện không có tri thức bổ sung cho sự có mặt hay vắng mặt của nó. Xác suất hậu nghiệm posterior probability hay xs có điều kiện conditional probability là xs của một sự kiện khi biết trước một hay nhiều sự kiện khác P e1 e2 P e1 e2 P e2 Ví dụ P cúm P sốt .

• Kỹ thuật lập trình
• Bài giảng Trí tuệ nhân tạo
• Trí tuệ nhân tạo
• Tri thức không chắc chắn
• Logic xác suất
• Logic mờ
• Thông tin không chắc chắn
• Lý thuyết xác suất
• 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
• nghiên cứu 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