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。
oferecido por
人工智慧:搜尋方法與邏輯推論 (Artificial Intelligence - Search & Logic)
Universidade Nacional de TaiwanInformações sobre o curso
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Resultados de carreira do aprendiz
60%
consegui um benefício significativo de carreira com este curso
20%
recebi um aumento ou promoção
Certificados compartilháveis
Tenha o certificado após a conclusão
100% on-line
Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.
Prazos flexíveis
Redefinir os prazos de acordo com sua programação.
Nível iniciante
Aprox. 19 horas para completar
Chinês (tradicional)
Legendas: Chinês (tradicional)
Habilidades que você terá
Artificial Intelligence (AI)Search AlgorithmA.I. Artificial IntelligenceAlgorithms
Resultados de carreira do aprendiz
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Prazos flexíveis
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Aprox. 19 horas para completar
Chinês (tradicional)
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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.
Programa - O que você aprenderá com este curso
2 horas para concluir
Introduction
2 horas para concluir
9 vídeos (Total 118 mín.), 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
2 horas para concluir
Uninformed search
2 horas para concluir
6 vídeos (Total 102 mín.)
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 230min
2 horas para concluir
Informed search
2 horas para concluir
6 vídeos (Total 108 mín.)
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 330min
2 horas para concluir
Non-classic search
2 horas para concluir
7 vídeos (Total 119 mín.)
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
Avaliações
Principais avaliações do 人工智慧:搜尋方法與邏輯推論 (ARTIFICIAL INTELLIGENCE - SEARCH & LOGIC)
por JY23 de Jan de 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!
Perguntas Frequentes – FAQ
Quando terei acesso às palestras e às tarefas?
O que recebo ao adquirir o Certificado?
Is financial aid available?
Ganharei créditos universitários por concluir o curso?
Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao Aprendiz.