ĐỀ CƯƠNG CHI TIẾT MÔN TRÍ TUỆ NHÂN TẠO (Artificial Intelligence) Mã MH: CT332 ĐVHT: Lý thuyết: 45 tiết Th.S Trần Nguyễn Dương Chi chitnd@gmail.com Nội dung  Học phần tiên  Mục tiêu môn học  Đề cương chi tiết  Phương pháp giảng dạy  Đánh giá môn học  Tài liệu tham khảo Học phần tiên  Phân tích & thiết kế thuật toán  Xác suất thống kê Mục tiêu môn học Sau kết thúc môn học, sinh viên sẽ:  Có kiến thức tổng quát ngành khoa học Trí Tuệ Nhân Tạo (TTNT) nhánh nghiên cứu khác TTNT  Hiểu tiếp cận giải vấn đề (GQVĐ) khác TTNT  Vận dụng suy luận logic vị từ để GQVĐ Mục tiêu môn học (tt)  Vận dụng phương pháp tìm kiếm KGTT để GQVĐ: tìm kiếm vét cạn & tìm kiếm heuristic  Hiểu phương pháp GQVĐ dựa tri thức chuyên sâu: Hệ chuyên gia  Hiểu tiếp cận GQVĐ theo kiểu học máy: ID3, mạng Neuron, giải thuật di truyền Đề cương chi tiết Xem chi tiết Phương pháp giảng dạy • Sinh viên chuẩn bị trước lên lớp thuyết trình theo nhóm Mỗi nhóm thuyết trình chương chương trình học • Giảng viên phụ trách tổng kết giảng sau chương hướng dẫn giải tập (nếu có) Đánh giá môn học  Thuyết trình theo nhóm: 20%  Điểm thi kỳ: 40%  Điểm thi cuối kỳ: 40% (thi đề mở) Tài liệu tham khảo [1] Th.S Võ Huỳnh Trâm - Th.S Trần Ngân Bình - Giáo trình Trí tuệ nhân tạo – Đại học Cần Thơ, 2006 [2] Bùi Xuân Toại, Trương Gia Việt (Biên dịch) – Trí tuệ nhân tạo – Các cấu trúc chiến lược giải vấn đề - NXB Thống kê, 2000 [3] Stuart J Russell and Peter Norvig Artifical Intelligence: A Modern Approach Prentice Hall Second edition, 2002 [4] George F Luger, William A Stubblefield – Artificial Intelligence Structure and9 Strategies for Complex Problem Solving (3rd edition) Wesley Publishing Company, 1997 [5] Elaine Rich, Kevin Knight – Artificial Intelligence (Second Edition) – McGraw-Hill, 1991 [6] Tom M Mitchell – Machine Learning – McGraw Hill, Inc, 1997 ... sẽ:  Có kiến thức tổng quát ngành khoa học Trí Tuệ Nhân Tạo (TTNT) nhánh nghiên cứu khác TTNT  Hiểu tiếp cận giải vấn đề (GQVĐ) khác TTNT  Vận dụng suy luận logic vị từ để GQVĐ Mục tiêu môn học