Bài giảng Trí tuệ nhân tạo: Chương 2 - TS. Nguyễn Văn Hiệu

Tài liệu này giới thiệu về các khái niệm cơ bản trong lĩnh vực Trí tuệ Nhân tạo, tập trung vào không gian trạng thái và các thuật toán tìm kiếm mù. Mục tiêu là cung cấp cho sinh viên và nhà nghiên cứu nền tảng vững chắc để giải quyết các bài toán phức tạp bằng cách sử dụng các phương pháp tìm kiếm hiệu quả.

Sinh viên, nhà nghiên cứu và những người quan tâm đến lĩnh vực Trí tuệ Nhân tạo.

Chương này trình bày chi tiết về không gian trạng thái, một công cụ quan trọng để biểu diễn và giải quyết các vấn đề trong Trí tuệ Nhân tạo. Chúng ta sẽ khám phá cách xây dựng không gian trạng thái cho các bài toán khác nhau, từ các trò chơi đơn giản như Tic-tac-toe và 8-puzzle đến các bài toán phức tạp hơn như bài toán người du lịch (TSP). Các thuật toán tìm kiếm mù, bao gồm tìm kiếm theo chiều rộng, tìm kiếm theo chiều sâu và tìm kiếm đều giá, sẽ được giới thiệu và phân tích kỹ lưỡng. Chúng ta sẽ xem xét các tiêu chí đánh giá hiệu quả của các thuật toán này, bao gồm tính đầy đủ, độ phức tạp thời gian, độ phức tạp không gian và tính tối ưu. Các ví dụ minh họa và bài tập thực hành sẽ giúp người học nắm vững các khái niệm và kỹ năng cần thiết để áp dụng các thuật toán tìm kiếm mù vào giải quyết các bài toán thực tế.