本課程分為人工智慧（上）、人工智慧（下）兩部份，第一部分除了人工智慧概論外，著重在目標搜尋、meta heuristic、電腦對弈、演繹學習（包含證言邏輯、一階邏輯及 planning ）等技術。這些技術主要發展時機為人工智慧的第一波及第二波熱潮，也就是 1950 年代至 1990 年代附近的主流發展，即使到現在也在各個領域廣為應用。
課程教學目標：
使同學對人工智慧有基礎概念
同學能夠理解如何運用目標搜尋技術及演繹學習方式達成人工智慧
同學能將相關技術應用到自己的問題上
人工智慧：搜尋方法與邏輯推論 (Artificial Intelligence - Search & Logic)
oferecido por
Universidade Nacional de Taiwan
Informações sobre o curso
4.7
149 classificações
Habilidades que você terá
Artificial Intelligence (AI)Search AlgorithmA.I. Artificial IntelligenceAlgorithms
Programa - O que você aprenderá com este curso
Semana
1Introduction
9 vídeos (total de (Total 118 mín.) min), 1 leitura
9 videos
1-2 What is AI16min
1-3 Agents and Environments, PEAS, Environment Type19min
1-4 Different Level Of AI5min
1-5 Wave of AI：Debut, Knowledge Driven, Data Driven6min
1-6 The Classification of Agent, First Wave of AI (Artificial Neural Network)24min
1-7 Second Wave of AI (Expert System)12min
1-8 Third Wave of AI (Some Theory and Principle of Machine Learning)21min
1-9 Conclusion of AI and Machine Learning7min
1 leituras
NTU MOOC 課程問題詢問與回報機制1min
Semana
2Uninformed search
6 vídeos (total de (Total 102 mín.) min), 1 teste
6 videos
2-2 Problem Formulation (ii) - Abstraction18min
2-3 Search on Tree and Graph21min
2-4 Uninformed Search (i) - Breadth-First Search, Uniform-Cost Search18min
2-5 Uninformed Search (ii) - Depth-First Search, Depth-Limited Search, Iterative-Deepening Search14min
2-6 Uninformed Search (iii) - Iterative-Deepening Search, Bidirectional Search15min
1 exercício prático
Week 218min
Semana
3Informed search
6 vídeos (total de (Total 108 mín.) min), 1 teste
6 videos
3-2 Best-First Search (ii) - A* Search16min
3-3 Best-First Search (iii) - Optimality of A*18min
3-4 Memory Bounded Search (i) - Iterative Deepening A*, RBFS21min
3-5 Memory Bounded Search (ii) - RBFS, Simplified Memory-bounded A*20min
3-6 Heuristic - Preformance, Generating Heuristics15min
1 exercício prático
Week 320min
Semana
4Non-classic search
7 vídeos (total de (Total 119 mín.) min), 1 teste
7 videos
4-2 Steepest Descent19min
4-3 Simulated Annealing13min
4-4 Evolutionary Computation19min
4-5 Non-deterministic Actions - AND-OR Search, Partial Observations (i) - Sensor-less18min
4-6 Partial Observations (ii) - With Sensors11min
4-7 Partial Observations (iii) - Unknown Environments23min
1 exercício prático
Week 416min
75%
consegui um benefício significativo de carreira com este curso
25%
recebi um aumento ou promoção
Melhores avaliações
por JY•Jan 24th 2017
上完這個課程，不但讓我對人工智慧領域有概括性的認識，且對各種搜尋或邏輯判斷的演算法優缺點均有概念。非常推薦給想要進入人工智慧領域的朋友來上這門課程。但建議至少要有一點計算機概論或演算法的基礎比較好喔！
Instrutores
于天立
副教授 (Associate Professor)電機工程學系 (Department of Electrical Engineering)
Sobre Universidade Nacional de Taiwan
We firmly believe that open access to learning is a powerful socioeconomic equalizer. NTU is especially delighted to join other world-class universities on Coursera and to offer quality university courses to the Chinese-speaking population. We hope to transform the rich rewards of learning from a limited commodity to an experience available to all. More courses information, the official Facebook Page: https://www.facebook.com/ntumooc2017/
Perguntas Frequentes – FAQ
Quando terei acesso às palestras e às tarefas?
Ao se inscrever para um Certificado, você terá acesso a todos os vídeos, testes e tarefas de programação (se aplicável). Tarefas avaliadas pelos colegas apenas podem ser enviadas e avaliadas após o início da sessão. Caso escolha explorar o curso sem adquiri-lo, talvez você não consiga acessar certas tarefas.
O que recebo ao adquirir o Certificado?
Quando você adquire o Certificado, ganha acesso a todo o material do curso, incluindo avaliações com nota atribuída. Após concluir o curso, seu Certificado eletrônico será adicionado à sua página de Participações e você poderá imprimi-lo ou adicioná-lo ao seu perfil no LinkedIn. Se quiser apenas ler e assistir o conteúdo do curso, você poderá frequentá-lo como ouvinte sem custo.
Qual é a política de reembolso?
Existe algum auxílio financeiro disponível?
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