Bài giảng Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligent)

Bài giảng "Trí tuệ nhân tạo" có cấu trúc gồm 7 chương cung cấp cho các bạn sinh viên các kiến thức: Giới thiệu ngành Trí tuệ nhân tạo, logic vị từ, tìm kiếm trên không gian trạng thái, tìm kiếm theo Heuristic, hệ luật sinh, hệ chuyên gia, biểu diển tri thức. Mời các bạn cùng tham khảo nội dung chi tiết.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Bài giảng Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligent)TRÍ TUỆ NHÂN TẠO Artificial IntelligentNội dung môn học – Giới thiệu Chương 1: Giới thiệu – Ngành Trí tuệ nhân tạo là gì? – Mục tiêu nghiên cứu của ngành Trí tuệ nhân tạo – Lịch sử hình thành và hiện trạng – Turing Test Chương 2: Logic vị từ – Mệnh đề & logic vị từ – Logic vị từ dưới góc nhìn của AINội dung môn học – Các kỹ thuật tìm kiếm Chương 3:Tìm kiếm trên không gian trạng thái (State Space Search) – AI : Biểu diễn và tìm kiếm – Các giải thuật tìm kiếm trên không gian trạng thái – Depth first search (DFS) - Breath first search (BFS) Chương 4:Tìm kiếm theo Heuristic – Heuristic là gì? – Tìm kiếm theo heuristic – Các giải thuật Best first search (BFS), Giải thuật A* – Chiến lược Minimax, Alpha BetaNội dung môn học – Kỹ thuật phát triển ứng dụng Chương 5:Hệ luật sinh – Tìm kiếm đệ qui – Hệ luật sinh: Định nghĩa và ứng dụng – Tìm kiếm trên hệ luật sinh Chương 6:Hệ chuyên gia – Giới thiệu về hệ chuyên gia – Mô hình hệ chuyên gia: dự trên luật, dựa trên frame – Phát triển một hệ chuyên gia Chương 7:Biểu diển tri thức – Biểu diển tri thức trong AI: vai trò và ứng dụng – Các kỹ thuật biểu diển tri thức: semantic network, lưu đồ phụ thuộc khái niệm, frame, script Thực hành &Tài liệu tham khảo Thực hành Prolog và CLISP – Prolog : Các giải thuật tìm kiếm – CLISP : Biểu diển tri thức – Bài tập lớn Tài liệu tham khảo – Bài giảng “Trí tuệ nhân tạo” – ThS Nguyễn Cao Trí – KS Lê Thành Sách – Giáo trình “Trí tuệ nhân tạo” – Đinh Mạnh Tường – Artificial Inteligent – George F. Luget & Cilliam A. Stubblefied – Giáo trình “Trí tuệ nhân tạo” – KS Nguyễn Đức Cường – Trí tuệ nhận tạo – Nguyễn Quang Tuấn – Hà nội Chương 1: GIỚI THIỆUNgành Trí tuệ nhân tạo là gì?Mục tiêu nghiên cứu của ngành Trí tuệ nhân tạoLịch sử hình thành và hiện trạngTuring TestĐối tượng nghiên cứu của AI Đối tượng nghiên cứu của ngành AI AI là ngành nghiên cứu về các hành xử thông minh (intelligent behaviour) bao gồm: thu thập, lưu trữ tri thức, suy luận, hoạt động và kỹ năng. Đối tượng nghiên cứu là các “hành xử thông minh” chứ không phải là “sự thông minh”. „Không có‟ Sự Thông Minh Chỉ có Biểu hiện thông minh qua hành xửSự Thông Minh Thông minh hay Hành xử thông minh là gì? – Hành xử thông minh: là các hoạt động của một đối tượng như là kết quả của một quá trình thu thập, xử lý và điều khiển theo những tri thức đã có hay mới phát sinh (thường cho kết quả tốt theo mong đợi so với các hành xử thông thường) là biểu hiện cụ thể, cảm nhận được của “Sự thông minh” – Khái niệm về tính thông minh của một đối tượng thường biểu hiện qua các hoạt động:  Sự hiểu biết và nhận thức được tri thức  Sự lý luận tạo ra tri thức mới dựa trên tri thức đã có  Hành động theo kết quả của các lý luận  Kỹ năng (Skill) TRI THỨC ???Tri thức (Knowledge) Tri thức là những thông tin chứa đựng 2 thành phần – Các khái niệm:  Các khái niệm cơ bản: là các khái niệm mang tính quy ước  Các khái niệm phát triển: Được hình thành từ các khác niệm cơ bản thành các khái niệm phức hợp phức tạp hơn. – Các phương pháp nhận thức:  Các qui luật, các thủ tục  Phương pháp suy diễn, lý luận,.. Tri thức là điều kiện tiên quyết của các hành xử thông minh hay “Sự thông minh” Tri thức có được qua sự thu thập tri thức và sản sinh tri thức Quá trình thu thập và sản sinh tri thức là hai quá trình song song và nối tiếp với nhau – không bao giờ chấm dứt trong một thực thể “Thông Minh”Tri thức – Thu thập và sản sinh Thu thập tri thức: – Tri thức được thu thập từ thông tin, là kết quả của một quá trình thu nhận dữ liệu, xử lý và lưu trữ. Thông thường quá trình thu thập tri thức gồm các bước sau: Xác định lĩnh vực/phạm vi tri thức cần quan tâm  Thu thập dữ liệu liên quan dưới dạng các trường hợp cụ thể.  Hệ thống hóa, rút ra những thông tin tổng quát, đại diện cho các trường hợp đã biết – Tổng quát hóa.  Xem xét và giữ lại những thông tin liên quan đến vấn đề cần quan tâm , ta có các tri thức về vấn đề đó. Sản sinh tri thức: – Tri thức sau khi được thu thập sẽ được đưa vào mạng tri thức đã có. – Trên cơ sở đó thực hiện các liên kết, suy diễn, kiểm chứng để sản sinh ra các tri thức mới.Tri thức – Tri thức si ...