Bài giảng học phần Trí tuệ nhân tạo - ĐH Công nghiệp thực phẩm TP.HCM

Bài giảng Trí tuệ nhân tạo có cấu trúc gồm 3 chương cung cấp cho người học các kiến thức: Tổng quan về trí tuệ nhân tạo, tìm kiếm theo heuristic, các phương pháp biểu diễn tri thức, phân lớp - Classification. Mời các bạn cùng tham khảo nội dung chi tiết.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Bài giảng học phần Trí tuệ nhân tạo - ĐH Công nghiệp thực phẩm TP.HCM HỌC PHẦN TRÍ TUỆ NHÂN TẠO Bài 1: TỔNG QUAN VỀ TRÍ TUỆ NHÂN TẠO Mục đích của trí tuệ nhân tạo: Theo Winton: mục đích chính của trí tuệ nhân tạo là làm cho các máy tính điện tử thông minh hơn, có ích hơn và giúp khám phá các quy luật về khả năng hoạt động trí tuệ của con người. từ đây sẽ tác động trực tiếp làm cho con người thông minh hơn, hoạt động có hiệu quả hơn. 3 Mô hình “TTNT”: ia û i quyeát vaán ñe G à Bieåu dieãn Heuristic t Robo Heä chu ân gia tri thöùc ye Coâng cuï Laäp luaän thöïc hieän es am Maùy: Newral G Nh aän daïng Ngoân ngöõ: Prolog Trí tuệ nhân tạo 4 Vai trò trí tuệ nhân tạo: ÖÙng duïng Intelligence System Knowledge Engineering Kyõ thuaät (Coâng ngheä veà tri thöùc) Khoa hoïc Artificial Intelligence (Trí tueä nhaân taïo) Trí tuệ nhân tạo 5 Các khái nhiệm căn bản Trí tuệ nhân tạo: trí tuệ nhân tạo có thể được định nghĩa như một hệ thống máy móc có khả năng thực hiện những hành động của con người được xem là thông minh. Thông minh: sự nghiên cứu, sự thu thập thông tin tiêu biểu như: cố gắng học những ý tưởng xử lý của bộ não con người, bao gồm cả việc nghiên cứu sự vật có ý tưởng, có ý nghĩa, có sự chú ý, nhận dạng, hiểu vấn đề và sáng tạo ra vấn đề. Trí tuệ nhân tạo 6 Các khái niệm căn bản Nhân tạo: Có nghĩa là cố gắng sử dụng máy tính để xây dựng những hệ thống nhân tạo bắt chước đặc tính của việc thu thập thông tin một cách thông minh. Ghi Nhôù Tính Toaùn Tìm Kieám Suy Luaän Maùy tính hieän nay chæ môùi laøm ñöôïc phaàn naøy Trí tuệ nhân tạo 7 DỮ LIỆU = Chữ cái, con số, hình ảnh riêng rẽ, rời rạc, không mang một ý nghĩa nào. THÔNG TIN = Các dữ liệu được sắp xếp theo một quan hệ nào đó. TRI THỨC = mối quan hệ giữa các dữ liệu được xác định một cách tường minh. 8 VÍ DỤ : DỮ LIỆU : 1, 1, 3, 5, 2, 7, 11, ... THÔNG TIN : 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, .... TRI THỨC : Un = Un-1 + Un-2. 9 TRI THỨC Số lượng Độ trừu tượng THÔNG TIN DỮ LIỆU Trí tuệ nhân tạo 10 Một số thuật toán Trí tuệ nhân tạo 11 Một số thuật toán Trí tuệ nhân tạo 12 Một số thuật toán Trí tuệ nhân tạo 13 Một số thuật toán Trí tuệ nhân tạo 14 Một số thuật toán Trí tuệ nhân tạo 15 Một số thuật toán Trí tuệ nhân tạo 16 Một số thuật toán Trí tuệ nhân tạo 17 Các tính chất của một thuật toán Khi xây dựng một thuật toán và chương trình tương ứng để giải một bài toán cần phải phân tích: + Tính đúng đắn của thuật toán: phải dùng công cụ toán học để chứng minh là đúng. + Tính đơn giản của thuật toán: dễ hiểu, dễ lập trình, dễ hiệu chỉnh. + Tính tối ưu của thuật toán (nếu có nhiều thuật toán). Trí tuệ nhân tạo 18 Các tính chất của một thuật toán Lưu ý: Thời gian và bộ nhớ là 2 đại lượng tỷ lệ nghịch, nên nhiều khi tính càng đơn giản càng làm chậm chương trình. Thời gian thực hiện một thuật toán phụ thuộc rất nhiều yếu tố: + Kích thước của dữ liệu. + Kiểu lệnh + Tốc độ xử lý của máy. + Ngôn ngữ lập trình. + Trình biên dịch. Trí tuệ nhân tạo 19 Kỹ thuật tìm kiếm Trí tuệ nhân tạo 20