人工智慧：搜尋方法與邏輯推論 (Artificial Intelligence - Search & Logic)

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人工智慧：搜尋方法與邏輯推論 (Artificial Intelligence - Search & Logic)

Instructeur : 于天立

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niveau Débutant

Aucune connaissance prérequise

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Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Simulations
Catégorie : Artificial Intelligence
Catégorie : Model Optimization
Catégorie : Machine Learning Methods
Catégorie : AI literacy
Catégorie : Algorithms
Catégorie : Computational Logic

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Évaluations

7 devoirs

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Il y a 8 modules dans ce cours

本課程分為人工智慧（上）、人工智慧（下）兩部份，第一部分除了人工智慧概論外，著重在目標搜尋、meta heuristic、電腦對弈、演繹學習（包含證言邏輯、一階邏輯及 planning ）等技術。這些技術主要發展時機為人工智慧的第一波及第二波熱潮，也就是 1950 年代至 1990 年代附近的主流發展，即使到現在也在各個領域廣為應用。

Inclus

9 vidéos1 lecture

9 vidéosTotal 118 minutes

1-1 History of AI：TuringTest and Its Application, Chinese Room Argument5 minutes
1-2 What is AI16 minutes
1-3 Agents and Environments, PEAS, Environment Type20 minutes
1-4 Different Level Of AI5 minutes
1-5 Wave of AI：Debut, Knowledge Driven, Data Driven6 minutes
1-6 The Classification of Agent, First Wave of AI (Artificial Neural Network)25 minutes
1-7 Second Wave of AI (Expert System)12 minutes
1-8 Third Wave of AI (Some Theory and Principle of Machine Learning)21 minutes
1-9 Conclusion of AI and Machine Learning8 minutes

1 lectureTotal 1 minute

NTU MOOC 課程問題詢問與回報機制1 minute

Inclus

6 vidéos1 devoir

6 vidéosTotal 102 minutes

2-1 Problem Solving Agents, Problem Formulation (i)15 minutes
2-2 Problem Formulation (ii) - Abstraction18 minutes
2-3 Search on Tree and Graph21 minutes
2-4 Uninformed Search (i) - Breadth-First Search, Uniform-Cost Search18 minutes
2-5 Uninformed Search (ii) - Depth-First Search, Depth-Limited Search, Iterative-Deepening Search14 minutes
2-6 Uninformed Search (iii) - Iterative-Deepening Search, Bidirectional Search15 minutes

1 devoirTotal 30 minutes

Week 230 minutes

Inclus

6 vidéos1 devoir

6 vidéosTotal 108 minutes

3-1 Best-First Search (i) - Greedy Search16 minutes
3-2 Best-First Search (ii) - A* Search17 minutes
3-3 Best-First Search (iii) - Optimality of A*18 minutes
3-4 Memory Bounded Search (i) - Iterative Deepening A*, RBFS22 minutes
3-5 Memory Bounded Search (ii) - RBFS, Simplified Memory-bounded A*21 minutes
3-6 Heuristic - Preformance, Generating Heuristics15 minutes

1 devoirTotal 30 minutes

Week 330 minutes

Inclus

7 vidéos1 devoir

7 vidéosTotal 119 minutes

4-1 Black-Box Optimization12 minutes
4-2 Steepest Descent20 minutes
4-3 Simulated Annealing13 minutes
4-4 Evolutionary Computation19 minutes
4-5 Non-deterministic Actions - AND-OR Search, Partial Observations (i) - Sensor-less19 minutes
4-6 Partial Observations (ii) - With Sensors11 minutes
4-7 Partial Observations (iii) - Unknown Environments24 minutes

1 devoirTotal 16 minutes

Week 416 minutes

Inclus

6 vidéos1 devoir

6 vidéosTotal 118 minutes

5-1 Type of Games - Symbols, Game Tree14 minutes
5-2 Optimal Decision, Negamax Search , Alpha-Beta Pruning (i)19 minutes
5-3 Alpha-Beta Pruning (ii)25 minutes
5-4 Asperasion Windows, NegaScout17 minutes
5-5 Imperfect Decisions, Forward Pruning24 minutes
5-6 Stochastic Games, Partially Observable Games18 minutes

1 devoirTotal 30 minutes

Week 530 minutes

Inclus

7 vidéos1 devoir

7 vidéosTotal 115 minutes

6-1 Logical Agents (i) - Generic Knowledge-Based Agent, PEAS17 minutes
6-2 Logical Agents (ii) - Logic, Entailment and Models21 minutes
6-3 Propositional Logic, Inference (i) - Enumeration, Validity and Satisfiability19 minutes
6-4 Inference (ii) - Simple Knowledge, Resolution and CNF (i) - Proof by Resolution, CNF Conversion, Resolution Algorithm19 minutes
6-5 Resolution and CNF (ii) - Properties of Resolution, Ground Resolution Theorem12 minutes
6-6 Resolution and CNF (iii) - Horn and Definite Clauses, Forward Chaining17 minutes
6-7 Backward Chaining, Pros and Cons of Propositional Logic10 minutes

1 devoirTotal 30 minutes

Week 630 minutes

Inclus

8 vidéos1 devoir

8 vidéosTotal 127 minutes

7-1 First-Order Logic (i) - Syntax of FOL and Semantics16 minutes
7-2 First-Order Logic (ii) - Using FOL, Inference (i) - Instantiation13 minutes
7-3 Inference (ii) - Propositionalization, Inference (iii) - Unification18 minutes
7-4 Inference (iii) - Unification, Inference (iv) - Forward chaining18 minutes
7-5 Inference (iv) - Forward chaining, Inference (v) - Backward chaining13 minutes
7-6 Logic Programing (i) - Prolog Systems18 minutes
7-7 Logic Programing (ii) - Redundant Inference and Infinite Loops in Prolog13 minutes
7-8 Inference (vi) - Resolution17 minutes

1 devoirTotal 30 minutes

Week 730 minutes

Inclus

6 vidéos1 lecture1 devoir

6 vidéosTotal 129 minutes

8-1 Planning Domain Definition Language (PDDL) (i)22 minutes
8-2 Planning Domain Definition Language (PDDL) (ii)26 minutes
8-3 State-Space Search, Heuristics32 minutes
8-4 Planning Graphs27 minutes
8-5 GRAPHPLAN12 minutes
8-6 Course Review10 minutes

1 lectureTotal 10 minutes

臺大開放式課程（NTU OpenCourseWare）：計算機概論10 minutes

1 devoirTotal 20 minutes

Week820 minutes

Instructeur

于天立

National Taiwan University

2 Cours31 985 apprenants

Offert par

National Taiwan University

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