Bài giảng Nhập môn trí tuệ nhân tạo: Chương 4.1 - TS. Ngô Hữu Phúc

Chia sẻ: Võ đình Thiên | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:69

0
26
lượt xem
5
download

Bài giảng Nhập môn trí tuệ nhân tạo: Chương 4.1 - TS. Ngô Hữu Phúc

Mô tả tài liệu
  Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Mục tiêu Bài giảng Nhập môn trí tuệ nhân tạo: Chương 4.1 nhằm giúp các bạn nắm được phương pháp xây dựng hàm đánh giá, một số phương pháp tìm kiếm dựa trên chiều sâu và chiều rộng có sử dụng thông tin, các phương pháp tìm kiếm phần tử tốt nhất, phương pháp tiếp cận giải thuật GEN.

Chủ đề:
Lưu

Nội dung Text: Bài giảng Nhập môn trí tuệ nhân tạo: Chương 4.1 - TS. Ngô Hữu Phúc

Nhập môn Trí tuệ nhân tạo<br /> Chương 4-1<br /> Các phương pháp tìm kiếm<br /> có sử dụng thông tin<br /> Biên soạn: TS Ngô Hữu Phúc<br /> Bộ môn Khoa học máy tính<br /> ĐT: 098 56 96 580<br /> eMail: ngohuuphuc76@gmail.com<br /> 1<br /> <br /> Các phương pháp tìm kiếm có kinh nghiệm<br /> <br /> Thông tin chung<br />  Thông tin về nhóm môn học:<br /> TT<br /> <br /> Họ tên giáo viên<br /> <br /> Học hàm<br /> <br /> Học vị<br /> <br /> Đơn vị công tác (Bộ môn)<br /> <br /> 1<br /> <br /> Ngô Hữu Phúc<br /> <br /> GVC<br /> <br /> TS<br /> <br /> BM Khoa học máy tính<br /> <br /> 2<br /> <br /> Trần Nguyên Ngọc<br /> <br /> GVC<br /> <br /> TS<br /> <br /> BM Khoa học máy tính<br /> <br /> 3<br /> <br /> Hà Chí Trung<br /> <br /> GVC<br /> <br /> TS<br /> <br /> BM Khoa học máy tính<br /> <br /> 4<br /> <br /> Trần Cao Trưởng<br /> <br /> GV<br /> <br /> ThS<br /> <br /> BM Khoa học máy tính<br /> <br />  Thời gian, địa điểm làm việc: Bộ môn Khoa học máy tính Tầng 2, nhà A1.<br /> <br />  Địa chỉ liên hệ: Bộ môn Khoa học máy tính, khoa Công nghệ thông tin.<br />  Điện thoại, email: 069-515-329, ngohuuphuc76.mta@gmail.com.<br /> <br /> 2<br /> <br /> Các phương pháp tìm kiếm có kinh nghiệm<br /> <br /> Cấu trúc môn học<br />  Chương 1: Giới thiệu chung.<br />  Chương 2: Logic hình thức.<br />  Chương 3: Các phương pháp tìm kiếm mù.<br />  Chương 4: Các phương pháp tìm kiếm có sử dụng thông tin.<br />  Chương 5: Các chiến lược tìm kiếm có đối thủ.<br />  Chương 6: Các bài toán thỏa rằng buộc.<br />  Chương 7: Nhập môn học máy.<br /> <br /> 3<br /> <br /> Các phương pháp tìm kiếm có kinh nghiệm<br /> <br /> Bài 4: Các phương pháp tìm kiếm có kinh nghiệm<br /> Chương 4, mục: 4.1 – 4.12<br /> Tiết: 1-3; 4-6;<br /> Tuần thứ: 5,6.<br /> Mục đích, yêu cầu:<br /> Nắm được phương pháp xây dựng hàm đánh giá.<br /> 2. Nắm được một số phương pháp tìm kiếm dựa trên chiều sâu<br /> và chiều rộng có sử dụng thông tin.<br /> 3. Nắm được các phương pháp tìm kiếm phần tử tốt nhất.<br /> 4. Nắm được phương pháp tiếp cận giải thuật GEN.<br /> 1.<br /> <br /> Hình thức tổ chức dạy học: Lý thuyết.<br /> Thời gian: 6 tiết.<br /> Địa điểm: Giảng đường do Phòng Đào tạo phân công<br /> Nội dung chính: (Slides)<br /> 4<br /> <br /> Các phương pháp tìm kiếm có kinh nghiệm<br /> <br /> Nội dung<br /> 1.<br /> <br /> Giới thiệu chung;<br /> <br /> 2.<br /> <br /> Hàm đánh giá trong tìm kiếm kinh nghiệm;<br /> <br /> 3.<br /> <br /> Tìm kiếm tốt nhất đầu tiên (Best-first search);<br /> <br /> 4.<br /> <br /> Tìm kiếm ăn tham tốt nhất đầu tiên (Greedy best-first search);<br /> <br /> 5.<br /> <br /> Thuật toán leo đồi (Hill-climbing search);<br /> <br /> 6.<br /> <br /> Tìm kiếm beam (Beam search);<br /> <br /> 7.<br /> <br /> Heuristic chấp nhận được;<br /> <br /> 8.<br /> <br /> Tìm kiếm A* (A* search)<br /> <br /> 9.<br /> <br /> Tìm kiếm nhánh và cận (Branch and Bound)<br /> <br /> 10.<br /> <br /> Các phương pháp tìm kiếm cục bộ (Local search algorithms)<br /> <br /> 11.<br /> <br /> Tìm kiếm mô phỏng luyện kim (Simulated annealing search)<br /> <br /> 12.<br /> <br /> Thuật toán gen (Genetic algorithms)<br /> <br /> 5<br /> <br /> Các phương pháp tìm kiếm có kinh nghiệm<br /> <br />

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

Đồng bộ tài khoản