À propos de ce cours
4.8
152 notes
36 avis

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. 28 heures pour terminer

Recommandé : 6 hours/week...

Chinois (traditionnel)

Sous-titres : Chinois (traditionnel)

Compétences que vous acquerrez

Artificial Intelligence (AI)Search AlgorithmA.I. Artificial IntelligenceAlgorithms

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Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Semaine
1
2 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 lecture
NTU MOOC 課程問題詢問與回報機制1 min
Semaine
2
2 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 exercice pour s'entraîner
Week 218 min
Semaine
3
2 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 exercice pour s'entraîner
Week 320 min
Semaine
4
2 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 exercice pour s'entraîner
Week 416 min
4.8
36 avisChevron Right

75%

a bénéficié d'un avantage concret dans sa carrière grâce à ce cours

25%

a obtenu une augmentation de salaire ou une promotion

Meilleurs avis

par JYJan 24th 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!

Enseignant

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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

We firmly believe that open access to learning is a powerful socioeconomic equalizer. NTU is especially delighted to join other world-class universities on Coursera and to offer quality university courses to the Chinese-speaking population. We hope to transform the rich rewards of learning from a limited commodity to an experience available to all. More courses information, the official Facebook Page: https://www.facebook.com/ntumooc2017/...

Foire Aux Questions

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