Informações sobre o curso

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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

Learner Career Outcomes

60%

consegui um benefício significativo de carreira com este curso

20%

recebi um aumento ou promoção

100% on-line

Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.

Prazos flexíveis

Redefinir os prazos de acordo com sua programação.

Nível iniciante

Aprox. 29 horas para completar

Chinês (tradicional)

Legendas: Chinês (tradicional)

Habilidades que você terá

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

Learner Career Outcomes

60%

consegui um benefício significativo de carreira com este curso

20%

recebi um aumento ou promoção

100% on-line

Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.

Prazos flexíveis

Redefinir os prazos de acordo com sua programação.

Nível iniciante

Aprox. 29 horas para completar

Chinês (tradicional)

Legendas: Chinês (tradicional)

Programa - O que você aprenderá com este curso

Semana

1

2 horas para concluir

Introduction

9 vídeos (Total 118 mín.), 1 leitura

9 videos

1-1 History of AI：TuringTest and Its Application, Chinese Room Argument5min

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 102 mín.), 1 teste

6 videos

2-1 Problem Solving Agents, Problem Formulation (i)14min

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 108 mín.), 1 teste

6 videos

3-1 Best-First Search (i) - Greedy Search15min

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 119 mín.), 1 teste

7 videos

4-1 Black-Box Optimization12min

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

Semana

5

2 horas para concluir

Adversarial search

6 vídeos (Total 118 mín.), 1 teste

6 videos

5-1 Type of Games - Symbols, Game Tree13min

5-2 Optimal Decision, Negamax Search , Alpha-Beta Pruning (i)19min

5-3 Alpha-Beta Pruning (ii)25min

5-4 Asperasion Windows, NegaScout17min

5-5 Imperfect Decisions, Forward Pruning24min

5-6 Stochastic Games, Partially Observable Games18min

1 exercício prático

Week 528min

Semana

6

2 horas para concluir

Propositional Logic

7 vídeos (Total 115 mín.), 1 teste

7 videos

6-1 Logical Agents (i) - Generic Knowledge-Based Agent, PEAS16min

6-2 Logical Agents (ii) - Logic, Entailment and Models21min

6-3 Propositional Logic, Inference (i) - Enumeration, Validity and Satisfiability19min

6-4 Inference (ii) - Simple Knowledge, Resolution and CNF (i) - Proof by Resolution, CNF Conversion, Resolution Algorithm18min

6-5 Resolution and CNF (ii) - Properties of Resolution, Ground Resolution Theorem11min

6-6 Resolution and CNF (iii) - Horn and Definite Clauses, Forward Chaining17min

6-7 Backward Chaining, Pros and Cons of Propositional Logic10min

1 exercício prático

Week 616min

Semana

7

2 horas para concluir

First Order Logic

8 vídeos (Total 127 mín.), 1 teste

8 videos

7-1 First-Order Logic (i) - Syntax of FOL and Semantics16min

7-2 First-Order Logic (ii) - Using FOL, Inference (i) - Instantiation13min

7-3 Inference (ii) - Propositionalization, Inference (iii) - Unification18min

7-4 Inference (iii) - Unification, Inference (iv) - Forward chaining18min

7-5 Inference (iv) - Forward chaining, Inference (v) - Backward chaining13min

7-6 Logic Programing (i) - Prolog Systems17min

7-7 Logic Programing (ii) - Redundant Inference and Infinite Loops in Prolog12min

7-8 Inference (vi) - Resolution16min

1 exercício prático

Week 718min

Semana

8

3 horas para concluir

Planning

6 vídeos (Total 129 mín.), 1 leitura, 1 teste

6 videos

8-1 Planning Domain Definition Language (PDDL) (i)21min

8-2 Planning Domain Definition Language (PDDL) (ii)26min

8-3 State-Space Search, Heuristics32min

8-4 Planning Graphs27min

8-5 GRAPHPLAN12min

8-6 Course Review9min

1 leituras

臺大開放式課程（NTU OpenCourseWare）：計算機概論10min

1 exercício prático

Week820min

Instrutores

于天立

副教授 (Associate Professor)

電機工程學系 (Department of Electrical Engineering)

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?

Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao Aprendiz.

人工智慧：搜尋方法與邏輯推論 (Artificial Intelligence - Search & Logic)