Informações sobre o curso
4.8
152 classificações
36 avaliações

100% online

Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.

Prazos flexíveis

Redefinir os prazos de acordo com sua programação.

Nível iniciante

Aprox. 28 horas para completar

Sugerido: 6 hours/week...

Chinês (tradicional)

Legendas: Chinês (tradicional)

Habilidades que você terá

Artificial Intelligence (AI)Search AlgorithmA.I. Artificial IntelligenceAlgorithms

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Nível iniciante

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Sugerido: 6 hours/week...

Chinês (tradicional)

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Programa - O que você aprenderá com este curso

Semana
1
2 horas para concluir

Introduction

...
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
2
2 horas para concluir

Uninformed 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
3
2 horas para concluir

Informed 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
4
2 horas para concluir

Non-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
4.8
36 avaliaçõesChevron Right

75%

consegui um benefício significativo de carreira com este curso

25%

recebi um aumento ou promoção

Melhores avaliações

por JYJan 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

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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

  • 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.

  • 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.

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