Đang xem 43 Bộ Giáo Dục và Đào Tạo CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT
TRƯỜNG ĐẠI HỌC NÔNG LÂM TP.HCM Độc Lập – Tự Do – Hạnh Phúc
CHƯƠNG TRÌNH TRÌNH ĐỘ (ĐẠI HỌC, CAO ĐẲNG)
NGÀNH ĐÀO TẠO:
ĐỀ CƯƠNG CHI TIẾT HỌC PHẦN
- Tên học phần: Trí tuệ nhân tạo
Tên tiếng Anh: Artificial Intelligence
- Mã học phần: 14259
- Số đơn vị học trình: 5
- Trình độ (cho sinh viên năm thứ 3)
- Phân bổ thời gian:
- Lên lớp: 45 tiết
- Thực tập phòng thí nghiệm, thực hành: 60 tiết
- Giảng viên phụ trách: ThS. Nguyễn Đức Thành
- Bộ môn: Hệ thống thông tin Khoa:Công Nghệ Thông Tin
- Mục tiêu của học phần:
Sau khi hoàn tất học phần, sinh viên có khả năng :
- Cung cấp cho sinh viên những kiến thức cơ bản và cần thiết về lĩnh vực trí tuệ nhân tạo và các ứng dụng của trí tuệ nhân tạo trong đời sống.
- Nâng cao kỹ năng lập trình thông qua các bài tập thực hành.
- Mô tả vắn tắt nội dung học phần:
- Các học phần tiên quyết hay có liên quan: Lập trình B
- Nội dung chi tiết phân bố theo chương trình và số tiết tương ứng của học phần:
Phần 1: Giới thiệu (3 LT / 0 TH)
- Giới thiệu tổng quan về lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo.
- Tóm tắt lịch sử phát triển của lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo.
- Một số thành tựu và ứng dụng của Trí tuệ nhân tạo trong đời sống.
Phần 2: Các agent thông minh (3 LT / 0 TH)
- Agent và môi trường.
- Các agent hợp lý.
- Thiết lập độ đo, môi trường.
- Các loại môi trường.
- Các loại agent.
Phần 3: Giải quyết vấn đề bằng phương pháp tìm kiếm – Tìm kiếm không có thông tin (6 LT / 6 TH)
+ Lý thuyết (6 tiết)
- Các agent có khả năng giải quyết vấn đề.
- Các loại vấn đề.
- Phát biểu bài toán.
- Các thuật toán tìm kiếm cơ bản:
o Thuật toán tìm kiếm theo chiều rộng (Breadth-first search – BFS).
o Thuật toán tìm kiếm theo chi phí thống nhất (Uniform-cost search).
o Thuật toán tìm theo chiều sâu (Depth-first search – DFS).
o Thuật toán tìm theo chiều sâu có giới hạn (Depth-limited search).
o Thuật toán tìm theo chiều sâu lặp (Iterative deepening search – IDS).
o Tìm kiếm 2 chiều.
+ Thực hành (6 tiết)
- Cài đặt các thuật toán tìm kiếm BFS, DFS, Uniform-cost search, Depth-limited search, IDS.
Phần 4: Giải quyết vấn đề bằng phương pháp tìm kiếm – Tìm kiếm có thông tin (6 LT / 9 TH)
+ Lý thuyết (6 tiết)
- Các chiến lược tìm kiếm.
- Các hàm Heuristic.
- Tìm kiếm Best-first và các biến thể.
o Giải thuật tham ăn (greedy).
o A*.
o Iterative-deepening A* (IDA*).
o Recursive best-first search.
o A* với bộ nhớ giới hạn.
- Tìm kiếm cục bộ và tối ưu hóa:
o Giải thuật leo đồi (hill climbing).
o Tabu search.
o Simulated Annealing.
o Giải thuật di truyền (genetic algorithm).
+ Thực hành (9 tiết)
- Áp dụng giải thuật A* giải bài toán 8-puzzle.
- Cài đặt giải thuật di truyền, áp dụng giải bài toán 8-hậu.
Phần 5: Games (3 LT / 3 TH)
+ Lý thuyết (3 tiết)
- Các quyết định tối ưu trong Games.
- Trò chơi tic-tac-toe.
- Thuật toán min-max.
- Cắt nhánh a-b.
+ Thực hành (3 tiết)
- Cài đặt thuật toán min-max
- Cài đặt thuật toán a-b.
Phần 6: Các agent logic (6 LT / 6 TH)
+ Lý thuyết (6 tiết)
- Các agents với cơ sở tri thức.
- Wumpus world
- Logic tống quát.
- Logic mệnh đề.
- Tương đương logic, hằng đúng, khả thỏa.
- Suy luận logic và chứng minh định lý.
- Thuật toán Vương Hạo.
- Phương pháp hợp giải.
- Lập luận tiến.
- Lập luận lùi.
+ Thực hành (6 tiết)
- Cài đặt phương pháp Vương Hạo.
- Cài đặt phương pháp hợp giải.
Phần 7: Logic vị từ (6 LT / 0 TH)
- Cú pháp và ngữ nghĩa của logic vị từ.
- Sử dụng logic vị từ.
- Thí dụ Wumpus trong logic vị từ.
- Công nghệ tri thức trong logic vị từ.
Phần 8: Suy luận trong logic vị từ (3 LT / 0 TH)
- Rút gọn suy luận trong logic vị từ về suy luận mệnh đề.
- Phép đồng nhất.
- Luật khẳng định tổng quát.
- Lập luận tiến.
- Lập luận lùi.
- Hợp giải.
Phần 9: Học (learning) (9 LT / 6 TH)
+ Lý thuyết (9 tiết)
- Học theo cây quyết định.
- Học theo mạng neural.
- Ứng dụng mạng neural trong nhận dạng chữ viết tay và phục hồi ảnh.
+ Thực hành (6 tiết)
- Cài đặt cây quyết định.
- Cài đặt mạng neural.
- Tài liệu học tập, trang thiết bị phụ vụ thực hành thực tập, trợ huấn cụ
Tài liệu tham khảo
1. S. Russell and P. Norvig, Artificial Intelligence: A Modern Approach Prentice Hall, 2003, Second Edition.
2. Eugene Charniak and Drew McDermott, Introduction to Artificial Intelligence, 1999, Second Edition.
- Nhiệm vụ của sinh viên:
- Dự lớp
- Bài tập
- Dụng cụ học tập
- Khác
- Tiêu chuẩn đánh giá sinh viên:
- Dự lớp
- Thảo luận
- Bản thu hoạch
- Thuyết trình
- Thi cuối học phần
- Khác
- Thang điểm:
Ngày tháng năm
Duyệt của Ý kiến Người biên soạn
Trưởng Khoa/BM Trưởng Bộ Môn
Số lần xem trang: 3647
Điều chỉnh lần cuối: