bài giảng môn trí tuệ nhân tạo Giới thiệu máy học
Bài tập môn trí tuệ nhân tạo
...
- 6
- 17,957
- 499
Nhập môn Trí tuệ nhân tạo-Bài 1
... • Trí tuệ nhân tạo gì? • Các lĩnh vực liên quan đến trí tuệ nhân tạo • Lịch sử hình thành khoa học trí tuệ nhân tạo • Các lĩnh vực ứng dụng trí tuệ nhân tạo • Những vấn đề cốt lõi trí tuệ nhân ... Bốn quan điểm nhìn nhận trí tuệ nhân tạo Suy nghĩ người Suy nghĩ có lý trí Hành động người Hành động có lý trí Trí tuệ nhân tạo gì? Suy nghĩ người: - Cách tiếp cận cuối kỷ 19 , đầu kỷ 20 tâm lý học ... xem trí tuệ người gì? chức thể trí tuệ như: xử lý ngôn ngữ, nghĩ, học, lập luận thực nào? Trí tuệ nhân tạo gì? Hai cách tiếp cận: Trên xuống: Tâm lý học nt → Symbolism (Simon & Newell, 19 61) Dưới...
- 26
- 1,541
- 13
Nhập môn Trí tuệ nhân tạo-Bài 2
... + (d-1)b2 + … + 3bd -2 +2bd-1 + 1bd • Ví dụ b = 10, d = 5, – NDLS = + 10 + 100 + 1,000 + 10,000 + 100,000 = 111,111 – NIDS = + 50 + 400 + 3,000 + 20 ,000 + 100,000 = 123 ,456 • Tỷ lệ ( 123 ,456 - ... sâu dần l =1 Tìm kiếm sâu dần l =2 Tìm kiếm sâu dần l =3 Tìm kiếm sâu dần • Số lượng nodes sinh giới hạn độ sâu d với độ phân nhánh b: NDLS = b0 + b1 + b2 + … + bd -2 + bd-1 + bd • Số lượng nodes ... sinh (bởi EXPAND) đặt fringe Đánh giá tìm kiếm BFS • • • • đủ? có (nếu b hữu hạn) thời gian? 1+b+b2+b3+… +bd + b(bd-1) = O(bd+1) không gian? O(bd+1) (lưu node cây) tối ưu? có (giải thiết giá bước...
- 53
- 1,210
- 18
Nhập môn Trí tuệ nhân tạo-Bài 3
... = × 7/2 = 28) • 24/(24+ 23+ 20+11) = 31 % • 23/ (24+ 23+ 20+11) = 29% etc Minh Hoạ Bài toán người du lịch • Biểu diễn hoán vị 12 435 135 35 135 42 435 21 42421 32 451 435 21 415 23 Ant Colony Optimisation ... (số lượng node trung bình phải xét): • d=12 IDS = 3, 644, 035 nodes A*(h1) = 227 nodes A*(h2) = 73 nodes • d=24 IDS = too many nodes A*(h1) = 39 , 135 nodes A*(h2) = 1,641 nodes • Nới lỏng ràng buộc ... 8-puzzle: • h1(n) = Số lượng ô sai vị trí • h2(n) = Tổng khoảng cách theo Mahattan Metric (i.e., Số lượng ô từ ô đến vị trí mong muốn) • h1(S) = ? • h2(S) = ? 3+ 1+2+2+2 +3+ 3+2 = 18 So Sánh Heuristics •...
- 55
- 1,219
- 18
Nhập môn trí tuệ nhân tạo-Bài 4
... ràng buộc – i.e., hill-climb với h(n) = số lượng ràng buộc bị vi phạm Ví dụ: 4- Queens • • • • Trạng thái: queens cột (44 = 256 trạng thái) Toán tử: chuyển hậu cột Goal test: không hậu công Đánh ... cryptarithmetic (SEND+ME= MONEY) Ví dụ: Cryptarithmetic • Biến: F T U W O X1 X2 X3 • Miền giá trị: {0,1,2,3 ,4, 5,6,7,8,9} • Ràng buộc: Alldiff (F,T,U,W,R,O) – O + O = R + 10 · X1 – X1 + W + W = U + 10 · X2...
- 53
- 961
- 12
Giáo án - Bài giảng: Công nghệ thông tin: Bài giảng về nhập môn trí tuệ nhân tạo (AI)
... kiếm không gian trạng thái (TK-KGTT) Chương Tìm kiếm heuristic CHƯƠNG I GIỚI THIỆU VỀ TRÍ TUỆ NHÂN TẠO Lịch sử hình thành phát triển trí tuệ nhân tạo Trí Tuệ Nhân Tạo gì? Là ngành khoa học ... tự động hóa hành vi thông minh Trí tuệ gì? Các câu hỏi chưa có câu trả lời: – Liệu trí tuệ có phải khả tên gọi cho tập hợp hành vi phân biệt độc lập nhau? – Thế khả sáng tạo? – Thế trực giác? ... Các cá nhân không đủ tiền tiết kiệm nên tăng tiền tiết kiệm, thu nhập Các cá nhân có đủ tiền tiết kiệm đủ thu nhập nên xem xét việc đầu tư vào chứng khoán Các cá nhân với thu nhập thấp...
- 79
- 2,252
- 4
BÀI TẬP LỚN MÔN TRÍ TUỆ NHÂN TẠO " AKT ĐỂ TÌM ĐƯỜNG ĐI TỐI ƯU CHO CẤU TRÚC CÂY " docx
... tạo gì? Thuật ngữ trí tuệ nhân tạo( Artifical Intellegence) Jonh McCarthly đưa hội thảo Darthouth vào mùa hè năm 1956 Đã có nhiều định nghĩa khác trí tuệ nhân tạo Với trí tuệ nhân tạo, máy tính giúp ... Toại – Trương Gia Việt (Biên dịch) – Trí tuệ nhân tạo – Các cấu trúc chiện lược giải vấn đề - NXB Thống kê, 2000 (Phần 1) PTS Nguyễn Thanh Thủy – Trí tuệ nhân tạo – Các phương pháp giải vấn đề kỹ ... J Ta cần tìm đường từ đi m A J Biết g(n) chi phí thực từ n0 n Thuật giải AKT mở rộng thuật giải AT cách sử dụng thêm thông tin ước lượng h(n) Thuật giải AT thuật giải tìm đường tối ưu mà xét...
- 20
- 2,737
- 59
TRÍ TUỆ NHÂN TẠO - Chương 4 MÁY HỌC pptx
... khoa học trí tuệ nhân tạo Các phương pháp giải vấn đề Tri thức phương pháp biểu diễn tri thức Máy học Mạng Nơron 07/28/ 14 Mục đích chương 07/28/ 14 Chương MÁY HỌC 4. 1 THẾ NÀO LÀ MÁY HỌC 4. 2 HỌC ... trị i 07/28/ 14 33 4. 2 HỌC BẰNG CÁCH XÂY DỰNG CÂY ĐỊNH DANH 4. 2.1 Đâm chồi 4. 2.2 Phương án chọn thuộc tính phân hoạch 4. 2.3 Phát sinh tập luật 4. 2 .4 Tối ưu tập luật 07/28/ 14 34 4.2 HỌC BẰNG CÁCH ... hơn? 07/28/ 14 20 4. 2 HỌC BẰNG CÁCH XÂY DỰNG CÂY ĐỊNH DANH 4. 2.1 Đâm chồi 4. 2.2 Phương án chọn thuộc tính phân hoạch 4. 2.3 Phát sinh tập luật 4. 2 .4 Tối ưu tập luật 07/28/ 14 21 4. 2 HỌC BẰNG CÁCH...
- 47
- 497
- 3
bài giảng môn trí tuệ nhân tạo BIỂU DIỄN TRI THỨC
... Trí tuệ nhân tạo 13 Phân loại tri thức • Siêu tri thức: mơ ta tri thức vê tri thức Loại tri thức giup lưa chọn tri th ức thich hơp nhât số tri thức giai qut vân đê 13/03/15 Nhập mơn Trí tuệ nhân ... 13/03/15 Nhập mơn Trí tuệ nhân tạo Cơ sở tri thức • Tập hơp tri thức liên quan đên vân đê ma chương trình quan tâm giai quy êt 13/03/15 Nhập mơn Trí tuệ nhân tạo Vấn đề biểu diễn tri thức • tìm ... biểu thức logic 13/03/15 Nhập mơn Trí tuệ nhân tạo 24 • Biểu thức logic dạng chuẩn: la biêu thức đươc xây dưng từ biên mệnh đê va phép tốn ¬, ∧, ∨ 13/03/15 Nhập mơn Trí tuệ nhân tạo 25 Tri thức...
- 109
- 684
- 0
bài giảng môn trí tuệ nhân tạo CÁC CHIẾN LƯỢC TÌM KIẾM HEURISTICS
... số cung Chúng ta phân tích chiến lược từ tìm kiếm mù, tìm kiếm kinh nghiệm biết ưu nhược điểm chiến lược Best-FS chiến lược tìm kiếm linh hoạt lúc này, cải tiến chiến lược để giải vấn đề tối ưu ... 19 Một cách đầy đủ, để có kết đường nghiệm phải lưu ý thêm việc lưu giữ trạng thái cha để truy lại vết đường II .Các chiến lược tìm kiếm tối ưu 20 Lý 21 Trong chiến lược tìm kiếm trên, ... Nguyên nhân Các chiến lược tìm kiếm mù hiệu áp dụng nhiều trường hợp Sử dụng thông tin trạng thái kết hợp với nhận xét dựa theo kinh nghiệm để cải tiến quan điểm chung chiến lược tìm kiếm kinh...
- 75
- 1,182
- 0
bài giảng môn trí tuệ nhân tạo Giới thiệu máy học
... Phân loại máy học • Phân loại thơ: – Học giám sát (supervised learning) – Học khơng giám sát (unsupervised learning) Phân loại máy học • Cấp độ học: » » » » Học vẹt (Rote learning) Học theo giải ... Chương trình đốn ý nghĩ người Máy đốn người chơi nghĩ số hay đầu, người chơi phải trả lời cho máy biết máy đốn hay sai Để từ máy tính học qui luật suy nghĩa người chơi Học dựa định danh • Ví dụ: ... explanation) Học theo ví dụ, trường hợp (by examples, cases) Học khám phá (by discovering) Phân loại máy học • Cách tiếp cận: – Tiếp cận thống kê – Tiếp cận tốn tử logic – Tiếp cận hình học (phân...
- 22
- 552
- 0
bài giảng môn trí tuệ nhân tạo KHÔNG GIAN TRẠNG THÁI VÀ BÀI TOÁN TÌM KIẾM
... niệm không gian trạng thái (tt) Toán tử chuyển trạng thái phép biển đổi hợp lệ chuyển từ trạng thái sang trạng thái khác Không gian trạng thái (KGTT) tập tất trạng thái có toán Bằng toán ... qua nút 3 .Bài toán tìm kiếm Vấn đề = Tìm kiếm mục tiêu Chiến lược tìm kiếm? Khi tìm kiếm lời giải, từ trạng thái chưa phải trạng thái đích, ta dựa theo toán tử sinh tập trạng thái mới: ... niệm không gian trạng thái (tt) Sự xếp số thời điểm trạng thái (TT) Hình bên trái trạng thái ban đầu Hình bên phải trạng thái kết thúc hay trạng thái đích (goal) Trạng thái đích toán...
- 64
- 2,217
- 5
Chuyên đề các dạng bài tập môn trí tuệ nhân tạo thi vấn đáp
... Đưa câu sau dạng chuẩn: ((A∧B)→C)∨(D∧E) 26) Đưa câu sau dạng chuẩn: ((A→B)∨C)∨(D∧E) 27) Đưa câu sau dạng chuẩn: ((A→B)∧C)→D 28) Đưa câu sau dạng chuẩn: (A∧B)∨((C∧D)→E) 29) Đưa câu sau dạng chuẩn: ... thuật toán A* 17 II Các câu thuộc loại câu 1) Đưa câu sau dạng chuẩn: (∃xP(x)∨∃xQ(x))→(∀x∃yR(x,y)∧∀xA(x)) 2) Đưa câu sau dạng chuẩn: ∃x(∃yP(x,y)∧∀yQ(x,y))→∀xR(x) 3) Đưa câu sau dạng chuẩn: ∀x∀y(∃zP(x,y,z)∧Q(x,y))∨∀xR(x) ... động vật, có chân, tay, mắt, mũi, mồm + Động vật thở không khí, có lông + Giáo sư người, giỏi chuyên môn + Ông An giáo sư lĩnh vực kinh tế 6) Cho mạng ngữ nghĩa sau: có Chíp isa Sẻ ako Chim ako...
- 25
- 807
- 2
Bài giảng Nhập môn trí tuệ nhân tạo
... Môn học Nhập môn trí tuệ nhân tạo môn học mang tính chuyên ngành chương trình đào tạo công nghệ thông tin hệ đại học Mục tiêu môn học nhằm giúp sinh viên làm quen với khái niệm trí tuệ nhân tạo ... đích trí tuệ nhân tạo xây dựng thực thể thông minh Tuy nhiên, khó định nghĩa thực thể thông minh nên khó thống định nghĩa trí tuệ nhân tạo Theo tài liệu sử dụng rộng rãi giảng dạy trí tuệ nhân tạo ... THIỆU CHUNG 1.1 KHÁI NIỆM TRÍ TUỆ NHÂN TẠO Trí tuệ nhân tạo lĩnh vực nghiên cứu khoa học máy tính khoa học tính toán nói chung Có nhiều quan điểm khác trí tuệ nhân tạo có nhiều định nghĩa khác...
- 105
- 1,987
- 8
Từ khóa: bài giảng môn trí tuệ nhân tạobai tap mon tri tue nhan taogiải bài tập môn trí tuệ nhân tạobài tập môn trí tuệ nhân tạo có lời giảibài tập và bài giải môn trí tuệ nhân tạogiải các bài tập môn trí tuệ nhân tạoBáo cáo thực tập tại nhà thuốc tại Thành phố Hồ Chí Minh năm 2018chuyên đề điện xoay chiều theo dạngđề thi thử THPTQG 2019 toán THPT chuyên thái bình lần 2 có lời giảiGiáo án Sinh học 11 bài 13: Thực hành phát hiện diệp lục và carôtenôitGiáo án Sinh học 11 bài 13: Thực hành phát hiện diệp lục và carôtenôitGiáo án Sinh học 11 bài 13: Thực hành phát hiện diệp lục và carôtenôitGiáo án Sinh học 11 bài 13: Thực hành phát hiện diệp lục và carôtenôitĐỒ ÁN NGHIÊN CỨU CÔNG NGHỆ KẾT NỐI VÔ TUYẾN CỰ LY XA, CÔNG SUẤT THẤP LPWANĐỒ ÁN NGHIÊN CỨU CÔNG NGHỆ KẾT NỐI VÔ TUYẾN CỰ LY XA, CÔNG SUẤT THẤP LPWANPhát triển mạng lưới kinh doanh nước sạch tại công ty TNHH một thành viên kinh doanh nước sạch quảng ninhTrả hồ sơ điều tra bổ sung đối với các tội xâm phạm sở hữu có tính chất chiếm đoạt theo pháp luật Tố tụng hình sự Việt Nam từ thực tiễn thành phố Hồ Chí Minh (Luận văn thạc sĩ)Định tội danh từ thực tiễn huyện Cần Giuộc, tỉnh Long An (Luận văn thạc sĩ)Giáo án Sinh học 11 bài 15: Tiêu hóa ở động vậtchuong 1 tong quan quan tri rui roGiáo án Sinh học 11 bài 14: Thực hành phát hiện hô hấp ở thực vậtGiáo án Sinh học 11 bài 14: Thực hành phát hiện hô hấp ở thực vậtTrách nhiệm của người sử dụng lao động đối với lao động nữ theo pháp luật lao động Việt Nam từ thực tiễn các khu công nghiệp tại thành phố Hồ Chí Minh (Luận văn thạc sĩ)Chiến lược marketing tại ngân hàng Agribank chi nhánh Sài Gòn từ 2013-2015TÁI CHẾ NHỰA VÀ QUẢN LÝ CHẤT THẢI Ở HOA KỲQUẢN LÝ VÀ TÁI CHẾ NHỰA Ở HOA KỲ