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

4.8
星
204 個評分

于天立

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提供方

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

国立台湾大学

課程信息

7,752 次近期查看

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

學生職業成果

60%

通過此課程獲得實實在在的工作福利

20%

加薪或升職

可靈活調整截止日期

根據您的日程表重置截止日期。

可分享的證書

完成後獲得證書

100% 在線

立即開始，按照自己的計劃學習。

初級

完成時間大約為19 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

學生職業成果

60%

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20%

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可分享的證書

完成後獲得證書

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立即開始，按照自己的計劃學習。

初級

完成時間大約為19 小時

中文（繁體）

字幕：中文（繁體）

講師

授課教師評分

4.57/5 （9 個評分）

于天立

副教授 (Associate Professor)

電機工程學系 (Department of Electrical Engineering)

22,993 個學生

2 門課程

提供方

国立台湾大学

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.

教學大綱 - 您將從這門課程中學到什麼

週

週 1

完成時間為 2 小時

Introduction

完成時間為 2 小時

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

週 2

完成時間為 2 小時

Uninformed search

完成時間為 2 小時

6 個視頻（總計 102 分鐘）

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 230分鐘

週

週 3

完成時間為 2 小時

Informed search

完成時間為 2 小時

6 個視頻（總計 108 分鐘）

週

週 4

完成時間為 2 小時

Non-classic search

完成時間為 2 小時

7 個視頻（總計 119 分鐘）

週

週 5

完成時間為 2 小時

Adversarial search

完成時間為 2 小時

6 個視頻（總計 118 分鐘）

週

週 6

完成時間為 2 小時

Propositional Logic

完成時間為 2 小時

7 個視頻（總計 115 分鐘）

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 630分鐘

週

週 7

完成時間為 3 小時

First Order Logic

完成時間為 3 小時

8 個視頻（總計 127 分鐘）

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 730分鐘

週

週 8

完成時間為 3 小時

Planning

完成時間為 3 小時

6 個視頻（總計 129 分鐘）, 1 個閱讀材料, 1 個測驗

審閱

4.8

45 條評論

5 stars
81.46%
4 stars
14.63%
3 stars
3.41%
2 stars
0.48%

來自人工智慧：搜尋方法與邏輯推論 (ARTIFICIAL INTELLIGENCE - SEARCH & LOGIC)的熱門評論

由 JY 提供2017年1月23日

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！

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常見問題

我什么时候能够访问课程视频和作业？
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课程可能不提供旁听选项。您可以尝试免费试用，也可以申请助学金。
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講師

于天立

提供方

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教學大綱 - 您將從這門課程中學到什麼

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Introduction

週 2

Uninformed search

週 3

Informed search

週 4

Non-classic search

週 5

Adversarial search

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Propositional Logic

週 7

First Order Logic

週 8

Planning

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