Xem mẫu
- CÁC HỆ THỐNG THÔNG MINH NHÂN TẠO & ỨNG DỤNG
Giới thiệu môn học
THS. BÙI THỊ DANH
BM.KHMT, KHOA CNTT, ĐH.KHTN TP.HCM
- Thông tin giảng viên
GVLT
◦ Th.S Bùi Thị Danh
◦ Email: btdanh@fit.hcmus.edu.vn
◦ Liên hệ: I81, BM. KHMT, Khoa CNTT
GVTH
◦ ...
2
- Mục tiêu môn học
Sau khi hoàn thành khóa học, sinh viên có thể:
◦ Hiểu rõ một số hệ thống thông minh nhân tạo và ứng dụng của chúng
◦ Cài đặt được một số hệ thống thông minh nhân tạo tiêu biểu
3
- Nội dung môn học
Tổng quan về các hệ thống thông minh nhân tạo
Các hệ thống thông minh nhân tạo tiêu biểu:
◦ Tìm kiếm
◦ Biểu diễn tri thức và lập luận
◦ Máy học
4
- Đánh giá môn học
Lí thuyết
◦ Kiểm tra tuần: 5% / mỗi bài, có 2 bài.
◦ Thi giữa kì: 15%, dạng viết
◦ Thi cuối kì: 35%, dạng viết
Thực hành
◦ Bài tập tuần: 40%, theo các chủ đề đã học
◦ Ngôn ngữ lập trình: C/C++
5
- Đánh giá môn học
Các tham khảo cần ghi nguồn rõ ràng
Các hình thức gian lận đều không được chấp nhận.
Sinh viên không qua môn học nếu thuộc các trường hợp sau đây:
◦ Điểm tổng kết < 5.0
◦ Vắng thi lí thuyết cuối kì
◦ Điểm thực hành = 0.
6
- Lịch học dự kiến
Tuần Chủ đề
1 Giới thiệu môn học, tổng quan AI
2–4 Giới thiệu bài toán tìm kiếm, tìm kiếm mù
5-6 Tìm kiếm heuristic - Kiểm tra 1
7 Thi giữa kì
8–9 Hệ thống logic, logic mệnh đề
10 - 11 Logic bậc nhất (tri thức & lập luận không chắc chắn)
12 - 14 Máy học: ILA, Naïve Bayes – Kiểm tra 2
15 Ôn tập
7
- Tài liệu tham khảo
Cơ sở Trí tuệ Nhân tạo, Lê Hoài Bắc, Tô Hoài Việt, NXB Khoa học & Kỹ thuật.
Slide bài giảng Trí tuệ nhân tạo, GV. Tô Hoài Việt, GV. Lê Ngọc Thành, Khoa CNTT, ĐH. KHTN
TP.HCM
Artificial Intelligence: A Modern Approach, 3rd Edition, S. Russel and P. Norvig, Pearson
Education Inc., 2010
Techniques in Artificial Intelligence (SMA 5504) , MIT OpenCourseWare, Massachusetts
Institute of Technology
Artificial Intelligence: Principles and Techniques, Stanford courses, Autumn 2015.
8
nguon tai.lieu . vn
