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 />