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。
Offert par
人工智慧：搜尋方法與邏輯推論 (Artificial Intelligence - Search & Logic)
Université nationale de TaïwanÀ propos de ce cours
7,515 consultations récentes
Résultats de carrière des étudiants
60%
ont bénéficié d'un avantage concret dans leur carrières grâce à ce cours
20%
a obtenu une augmentation de salaire ou une promotion
Certificat partageable
Obtenez un Certificat lorsque vous terminez
100 % en ligne
Commencez dès maintenant et apprenez aux horaires qui vous conviennent.
Dates limites flexibles
Réinitialisez les dates limites selon votre disponibilité.
Niveau débutant
Approx. 18 heures pour terminer
Chinois (traditionnel)
Sous-titres : Chinois (traditionnel)
Compétences que vous acquerrez
Artificial Intelligence (AI)Search AlgorithmA.I. Artificial IntelligenceAlgorithms
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Université nationale de Taïwan
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Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours
2 heures pour terminer
Introduction
2 heures pour terminer
9 vidéos (Total 118 min), 1 lecture
9 vidéos
1-2 What is AI16 min
1-3 Agents and Environments, PEAS, Environment Type19 min
1-4 Different Level Of AI5 min
1-5 Wave of AI：Debut, Knowledge Driven, Data Driven6 min
1-6 The Classification of Agent, First Wave of AI (Artificial Neural Network)24 min
1-7 Second Wave of AI (Expert System)12 min
1-8 Third Wave of AI (Some Theory and Principle of Machine Learning)21 min
1-9 Conclusion of AI and Machine Learning7 min
1 lecture
NTU MOOC 課程問題詢問與回報機制1 min
2 heures pour terminer
Uninformed search
2 heures pour terminer
6 vidéos (Total 102 min)
6 vidéos
2-2 Problem Formulation (ii) - Abstraction18 min
2-3 Search on Tree and Graph21 min
2-4 Uninformed Search (i) - Breadth-First Search, Uniform-Cost Search18 min
2-5 Uninformed Search (ii) - Depth-First Search, Depth-Limited Search, Iterative-Deepening Search14 min
2-6 Uninformed Search (iii) - Iterative-Deepening Search, Bidirectional Search15 min
1 exercice pour s'entraîner
Week 218 min
2 heures pour terminer
Informed search
2 heures pour terminer
6 vidéos (Total 108 min)
6 vidéos
3-2 Best-First Search (ii) - A* Search16 min
3-3 Best-First Search (iii) - Optimality of A*18 min
3-4 Memory Bounded Search (i) - Iterative Deepening A*, RBFS21 min
3-5 Memory Bounded Search (ii) - RBFS, Simplified Memory-bounded A*20 min
3-6 Heuristic - Preformance, Generating Heuristics15 min
1 exercice pour s'entraîner
Week 320 min
2 heures pour terminer
Non-classic search
2 heures pour terminer
7 vidéos (Total 119 min)
7 vidéos
4-2 Steepest Descent19 min
4-3 Simulated Annealing13 min
4-4 Evolutionary Computation19 min
4-5 Non-deterministic Actions - AND-OR Search, Partial Observations (i) - Sensor-less18 min
4-6 Partial Observations (ii) - With Sensors11 min
4-7 Partial Observations (iii) - Unknown Environments23 min
1 exercice pour s'entraîner
Week 416 min
Avis
Meilleurs avis pour 人工智慧：搜尋方法與邏輯推論 (ARTIFICIAL INTELLIGENCE - SEARCH & LOGIC)
par JY23 janv. 2017
上完這個課程，不但讓我對人工智慧領域有概括性的認識，且對各種搜尋或邏輯判斷的演算法優缺點均有概念。非常推薦給想要進入人工智慧領域的朋友來上這門課程。但建議至少要有一點計算機概論或演算法的基礎比較好喔！
Foire Aux Questions
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What will I get if I purchase the Certificate?
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