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。 課程教學目標： 使同學對人工智慧有基礎概念 同學能夠理解如何運用目標搜尋技術及演繹學習方式達成人工智慧 同學能將相關技術應用到自己的問題上
人工智慧：搜尋方法與邏輯推論 (Artificial Intelligence - Search & Logic)
proposé par
Université nationale de Taïwan
À propos de ce cours
6,617 consultations récentes
Compétences que vous acquerrez
Artificial Intelligence (AI)Search AlgorithmA.I. Artificial IntelligenceAlgorithms
Les étudiants prenant part à ce Course sont
- Product Managers
- Data Scientists
- Machine Learning Engineers
- Designers
- Data Analysts
Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours
Semaine
12 heures pour terminer
Introduction
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 lectures
NTU MOOC 課程問題詢問與回報機制1 min
Semaine
22 heures pour terminer
Uninformed search
6 vidéos (Total 102 min), 1 quiz
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 exercices pour s'entraîner
Week 218 min
Semaine
32 heures pour terminer
Informed search
6 vidéos (Total 108 min), 1 quiz
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 exercices pour s'entraîner
Week 320 min
Semaine
42 heures pour terminer
Non-classic search
7 vidéos (Total 119 min), 1 quiz
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 exercices pour s'entraîner
Week 416 min
4.8
38 avis60%
a bénéficié d'un avantage concret dans sa carrière grâce à ce cours
20%
a obtenu une augmentation de salaire ou une promotion
Principaux examens pour 人工智慧：搜尋方法與邏輯推論 (Artificial Intelligence - Search & Logic)
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！
Enseignants
于天立
副教授 (Associate Professor)電機工程學系 (Department of Electrical Engineering)
À propos de Université nationale de Taïwan
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