TAILIEUCHUNG - Bài giảng Nhập môn trí tuệ nhân tạo: Chương 1 - Văn Thế Thành

Bài giảng Nhập môn trí tuệ nhân tạo - Chương 1: Tổng quan về trí tuệ nhân tạo giới thiệu tới người đọc vai trò trí tuệ nhân tạo, các định nghĩa, dữ liệu - Thông tin - Tri thức, một số thuật toán, các tính chất của một thuật toán, kỹ thuật tìm kiếm,. . | Nhập môn tri tuệ Nhân lạo Mục đích của trí tuệ nhân tạo Theo Winton mục đích chính của trí tuệ nhân tạo là làm cho các máy tính điện tử thông minh hơn có ích hơn và giúp khám phá các quy luật về khả năng hoạt động trí tuệ của con người. Từ đây sẽ tác động trực tiếp làm cho con người thông minh hơn hoạt động có hiệu quả hơn. 2 1 Vai trò trí tuệ nhân tạo ứng dụng Intelligence System Kỹ thụật Knowledge Engineering Cong nghe ve tri thức Khoa học Artificial Intelligence Trí tue nhan tao 4 2 Các định nghĩa Trí tuệ nhân tạo trí tuệ nhân tạo có thể được định nghĩa như một hệ thống máy móc có khả năng thực hiện những hành động của con người được xem là thông minh. Thông minh sự nghiên cứu sự thu thập thông tin tiêu biểu như cố gắng học những ý tưởng xử lý của bộ não con người bao gồm cả việc nghiên cứu sự vật có ý tưởng có ý nghĩa có sự chú ý nhận dạng hiểu vấn đề và sáng tạo ra vấn đề. 5 Các định nghĩa tt 1 Nhân tạo Có nghĩa là cố găng sử dụng máy tính để xây dựng những hệ thống nhân tạo băt chước đặc tính của việc thu thập thông tin một cách thông minh. Ghi Nhớ Tính Toán Tìm Kiêm. Suy Luán -Máy tính hiện nay chỉ mới làm được phần này 6

• Kỹ thuật lập trình
• Bài giảng Nhập môn trí tuệ nhân tạo
• Nhập môn trí tuệ nhân tạo
• Trí tuệ nhân tạo
• 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
• Phân loại tri thức
• Phương pháp biểu diễn tri thức
• 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