課程信息

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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

100% 在線

立即開始，按照自己的計劃學習。

可靈活調整截止日期

根據您的日程表重置截止日期。

初級

完成時間大約為29 小時

中文（繁體）

字幕：中文（繁體）

您將獲得的技能

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

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初級

完成時間大約為29 小時

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教學大綱 - 您將從這門課程中學到什麼

週

1

完成時間為 2 小時

Introduction

9 個視頻（總計 118 分鐘）, 1 個閱讀材料

9 個視頻

1-1 History of AI：TuringTest and Its Application, Chinese Room Argument5分鐘

1-2 What is AI16分鐘

1-3 Agents and Environments, PEAS, Environment Type19分鐘

1-4 Different Level Of AI5分鐘

1-5 Wave of AI：Debut, Knowledge Driven, Data Driven6分鐘

1-6 The Classification of Agent, First Wave of AI (Artificial Neural Network)24分鐘

1-7 Second Wave of AI (Expert System)12分鐘

1-8 Third Wave of AI (Some Theory and Principle of Machine Learning)21分鐘

1-9 Conclusion of AI and Machine Learning7分鐘

1 個閱讀材料

NTU MOOC 課程問題詢問與回報機制1分鐘

週

2

完成時間為 2 小時

Uninformed search

6 個視頻（總計 102 分鐘）, 1 個測驗

6 個視頻

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

2-2 Problem Formulation (ii) - Abstraction18分鐘

2-3 Search on Tree and Graph21分鐘

2-4 Uninformed Search (i) - Breadth-First Search, Uniform-Cost Search18分鐘

2-5 Uninformed Search (ii) - Depth-First Search, Depth-Limited Search, Iterative-Deepening Search14分鐘

2-6 Uninformed Search (iii) - Iterative-Deepening Search, Bidirectional Search15分鐘

1 個練習

Week 218分鐘

週

3

完成時間為 2 小時

Informed search

6 個視頻（總計 108 分鐘）, 1 個測驗

6 個視頻

3-1 Best-First Search (i) - Greedy Search15分鐘

3-2 Best-First Search (ii) - A* Search16分鐘

3-3 Best-First Search (iii) - Optimality of A*18分鐘

3-4 Memory Bounded Search (i) - Iterative Deepening A*, RBFS21分鐘

3-5 Memory Bounded Search (ii) - RBFS, Simplified Memory-bounded A*20分鐘

3-6 Heuristic - Preformance, Generating Heuristics15分鐘

1 個練習

Week 320分鐘

週

4

完成時間為 2 小時

Non-classic search

7 個視頻（總計 119 分鐘）, 1 個測驗

7 個視頻

4-1 Black-Box Optimization12分鐘

4-2 Steepest Descent19分鐘

4-3 Simulated Annealing13分鐘

4-4 Evolutionary Computation19分鐘

4-5 Non-deterministic Actions - AND-OR Search, Partial Observations (i) - Sensor-less18分鐘

4-6 Partial Observations (ii) - With Sensors11分鐘

4-7 Partial Observations (iii) - Unknown Environments23分鐘

1 個練習

Week 416分鐘

週

5

完成時間為 2 小時

Adversarial search

6 個視頻（總計 118 分鐘）, 1 個測驗

6 個視頻

5-1 Type of Games - Symbols, Game Tree13分鐘

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

5-3 Alpha-Beta Pruning (ii)25分鐘

5-4 Asperasion Windows, NegaScout17分鐘

5-5 Imperfect Decisions, Forward Pruning24分鐘

5-6 Stochastic Games, Partially Observable Games18分鐘

1 個練習

Week 528分鐘

週

6

完成時間為 2 小時

Propositional Logic

7 個視頻（總計 115 分鐘）, 1 個測驗

7 個視頻

6-1 Logical Agents (i) - Generic Knowledge-Based Agent, PEAS16分鐘

6-2 Logical Agents (ii) - Logic, Entailment and Models21分鐘

6-3 Propositional Logic, Inference (i) - Enumeration, Validity and Satisfiability19分鐘

6-4 Inference (ii) - Simple Knowledge, Resolution and CNF (i) - Proof by Resolution, CNF Conversion, Resolution Algorithm18分鐘

6-5 Resolution and CNF (ii) - Properties of Resolution, Ground Resolution Theorem11分鐘

6-6 Resolution and CNF (iii) - Horn and Definite Clauses, Forward Chaining17分鐘

6-7 Backward Chaining, Pros and Cons of Propositional Logic10分鐘

1 個練習

Week 616分鐘

週

7

完成時間為 2 小時

First Order Logic

8 個視頻（總計 127 分鐘）, 1 個測驗

8 個視頻

7-1 First-Order Logic (i) - Syntax of FOL and Semantics16分鐘

7-2 First-Order Logic (ii) - Using FOL, Inference (i) - Instantiation13分鐘

7-3 Inference (ii) - Propositionalization, Inference (iii) - Unification18分鐘

7-4 Inference (iii) - Unification, Inference (iv) - Forward chaining18分鐘

7-5 Inference (iv) - Forward chaining, Inference (v) - Backward chaining13分鐘

7-6 Logic Programing (i) - Prolog Systems17分鐘

7-7 Logic Programing (ii) - Redundant Inference and Infinite Loops in Prolog12分鐘

7-8 Inference (vi) - Resolution16分鐘

1 個練習

Week 718分鐘

週

8

完成時間為 3 小時

Planning

6 個視頻（總計 129 分鐘）, 1 個閱讀材料, 1 個測驗

6 個視頻

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

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

8-3 State-Space Search, Heuristics32分鐘

8-4 Planning Graphs27分鐘

8-5 GRAPHPLAN12分鐘

8-6 Course Review9分鐘

1 個閱讀材料

臺大開放式課程（NTU OpenCourseWare）：計算機概論10分鐘

1 個練習

Week820分鐘

講師

于天立

副教授 (Associate Professor)

電機工程學系 (Department of Electrical Engineering)

常見問題

我什么时候能够访问课程视频和作业？
注册以便获得证书后，您将有权访问所有视频、测验和编程作业（如果适用）。只有在您的班次开课之后，才可以提交和审阅同学互评作业。如果您选择在不购买的情况下浏览课程，可能无法访问某些作业。
我购买证书后会得到什么？
您购买证书后，将有权访问所有课程材料，包括评分作业。完成课程后，您的电子课程证书将添加到您的成就页中，您可以通过该页打印您的课程证书或将其添加到您的领英档案中。如果您只想阅读和查看课程内容，可以免费旁听课程。
退款政策是如何规定的？
有助学金吗？

還有其他問題嗎？請訪問學生幫助中心。

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

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Planning

60%

20%

來自人工智慧：搜尋方法與邏輯推論 (Artificial Intelligence - Search & Logic)的熱門評論

講師

于天立

關於国立台湾大学

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