À propos de ce cours

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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. 19 heures pour terminer
Chinois (traditionnel)

Compétences que vous acquerrez

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

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Niveau débutant
Approx. 19 heures pour terminer
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Offert par

Placeholder

Université nationale de Taïwan

Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Semaine
1

Semaine 1

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
Semaine
2

Semaine 2

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 230 min
Semaine
3

Semaine 3

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 330 min
Semaine
4

Semaine 4

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

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Foire Aux Questions

D'autres questions ? Visitez le Centre d'Aide pour les Etudiants.