À propos de ce cours

10 406 consultations récentes

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

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100 % en ligne

Commencez dès maintenant et apprenez aux horaires qui vous conviennent.

Niveau débutant

Approx. 19 heures pour terminer

Chinois (traditionnel)

Compétences que vous acquerrez

Artificial Intelligence (AI)
Search Algorithm
A.I. Artificial Intelligence
Algorithms

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Enseignant

Évaluation de l'enseignant

4,46/5 (30 évaluations)

于天立

副教授 (Associate Professor)

電機工程學系 (Department of Electrical Engineering)

26 453 étudiants

2 cours

Programme de cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Évaluation du contenu95%(1,034 évaluations)

Semaine

1

Semaine 1

2 heures pour terminer

Introduction

2 heures pour terminer

9 vidéos (Total 118 min), 1 lecture

9 vidéos

1-1 History of AI：TuringTest and Its Application, Chinese Room Argument5 min

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

Semaine 2

2 heures pour terminer

Uninformed search

2 heures pour terminer

6 vidéos (Total 102 min)

6 vidéos

2-1 Problem Solving Agents, Problem Formulation (i)14 min

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 230 min

Semaine

3

Semaine 3

2 heures pour terminer

Informed search

2 heures pour terminer

6 vidéos (Total 108 min)

Semaine

4

Semaine 4

2 heures pour terminer

Non-classic search

2 heures pour terminer

7 vidéos (Total 119 min)

Semaine

5

Semaine 5

2 heures pour terminer

Adversarial search

2 heures pour terminer

6 vidéos (Total 118 min)

Semaine

6

Semaine 6

2 heures pour terminer

Propositional Logic

2 heures pour terminer

7 vidéos (Total 115 min)

7 vidéos

6-1 Logical Agents (i) - Generic Knowledge-Based Agent, PEAS16 min

6-2 Logical Agents (ii) - Logic, Entailment and Models21 min

6-3 Propositional Logic, Inference (i) - Enumeration, Validity and Satisfiability19 min

6-4 Inference (ii) - Simple Knowledge, Resolution and CNF (i) - Proof by Resolution, CNF Conversion, Resolution Algorithm18 min

6-5 Resolution and CNF (ii) - Properties of Resolution, Ground Resolution Theorem11 min

6-6 Resolution and CNF (iii) - Horn and Definite Clauses, Forward Chaining17 min

6-7 Backward Chaining, Pros and Cons of Propositional Logic10 min

1 exercice pour s'entraîner

Week 630 min

Semaine

7

Semaine 7

3 heures pour terminer

First Order Logic

3 heures pour terminer

8 vidéos (Total 127 min)

8 vidéos

7-1 First-Order Logic (i) - Syntax of FOL and Semantics16 min

7-2 First-Order Logic (ii) - Using FOL, Inference (i) - Instantiation13 min

7-3 Inference (ii) - Propositionalization, Inference (iii) - Unification18 min

7-4 Inference (iii) - Unification, Inference (iv) - Forward chaining18 min

7-5 Inference (iv) - Forward chaining, Inference (v) - Backward chaining13 min

7-6 Logic Programing (i) - Prolog Systems17 min

7-7 Logic Programing (ii) - Redundant Inference and Infinite Loops in Prolog12 min

7-8 Inference (vi) - Resolution16 min

1 exercice pour s'entraîner

Week 730 min

Semaine

8

Semaine 8

3 heures pour terminer

Planning

3 heures pour terminer

6 vidéos (Total 129 min), 1 lecture, 1 quiz

Avis

4.8

57 avis

5 stars
82,64 %
4 stars
14,33 %
3 stars
2,64 %
2 stars
0,37 %

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！

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Foire Aux Questions

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À quoi ai-je droit si j'achète le Certificat ?
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Une aide financière est-elle possible ?
Oui. Dans certains programmes d’apprentissage, vous pouvez demander une aide financière ou une bourse d’études si vous ne pouvez pas payer les frais d’inscription. Si une aide financière ou une bourse d’études est disponible pour le programme d’apprentissage choisi, vous trouverez un lien pour faire une demande sur la page de description.

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