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
課程信息
4.7
149 個評分
您將獲得的技能
Artificial Intelligence (AI)Search AlgorithmA.I. Artificial IntelligenceAlgorithms
教學大綱 - 您將從這門課程中學到什麼
週
1Introduction
9 個視頻 （總計 118 分鐘）, 1 個閱讀材料
9 個視頻
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
2Uninformed search
6 個視頻 （總計 102 分鐘）, 1 個測驗
6 個視頻
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
3Informed search
6 個視頻 （總計 108 分鐘）, 1 個測驗
6 個視頻
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
4Non-classic search
7 個視頻 （總計 119 分鐘）, 1 個測驗
7 個視頻
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
4.7
36 個審閱75%
通過此課程獲得實實在在的工作福利
25%
加薪或升職
熱門審閱
創建者 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！
講師
于天立
副教授 (Associate Professor)電機工程學系 (Department of Electrical Engineering)
關於 国立台湾大学
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