Tổng quan về trí tuệ nhân tạo
lượt xem 27
download
Trí tuệ nhân tạo: trí tuệ nhân tạo có thể được định nghĩa như một hệ thống máy móc có khả năng thực hiện những hành động của con người được xem là thông minh. Thông minh: sự nghiên cứu, sự thu thập thông tin tiêu biểu như: cố gắng học những ý tưởng xử lý của bộ não con người, bao gồm cả việc nghiên cứu sự vật có ý tưởng, có ý nghĩa, có sự chú ý, nhận dạng, hiểu vấn đề và sáng tạo ra vấn đề....
Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!
Nội dung Text: Tổng quan về trí tuệ nhân tạo
- 1
- Mục đích của trí tuệ nhân tạo: Theo Winton: mục đích chính của trí tuệ nhân tạo là làm cho các máy tính điện tử thông minh hơn, có ích hơn và giúp khám phá các quy luật về khả năng hoạt động trí tuệ của con người. Từ đây sẽ tác động trực tiếp làm cho con người thông minh hơn, hoạt động có hiệu quả hơn. 2
- Mô hình “củ hành”: i quyeá vaá ñe tn G ia û à B ie å d ie ã u n H e u r i s ti c t H e äc h u â g i a R obo tr i th ö ù c yen C oâg cuï n L a ä lu a ä p n t h ö ïc h i e ä n es am M a ù : N e w ra l y Nh G a än d a ïn g N g o â n g ö õ P ro lo g n : 3
- Vai trò trí tuệ nhân tạo: Ö Ù g d u ïn g n I n te l l i g e n c e S y s te m K n o w le d g e E n g in e e rin g K y õt h u a ä t ( C o â g n g h e äv e àt r i t h ö ù ) n c A rtific i a l I n te l lig e n c e K h o a h o ïc ( T r í t u e ä n h a â t a ïo ) n 4
- Các định nghĩa Trí tuệ nhân tạo: trí tuệ nhân tạo có thể được định nghĩa như một hệ thống máy móc có khả năng thực hiện những hành động của con người được xem là thông minh. Thông minh: sự nghiên cứu, sự thu thập thông tin tiêu biểu như: cố gắng học những ý tưởng xử lý của bộ não con người, bao gồm cả việc nghiên cứu sự vật có ý tưởng, có ý nghĩa, có sự chú ý, nhận dạng, hiểu vấn đề và sáng tạo ra vấn đề. 5
- Các định nghĩa (tt) Nhân tạo: Có nghĩa là cố gắng sử dụng máy tính để xây dựng những hệ thống nhân tạo bắt chước đặc tính của việc thu thập thông tin một cách thông minh. Ghi Nhôù Tính Toaùn Tìm K ieá m Suy L uaä n Maù tính hieä nay chæmôù laø ñöôïc phaà naø y n im ny 6
- DỮ LIỆU = Chữ cái, con số, hình ảnh riêng rẽ, rời rạc, không mang một ý nghĩa nào. THÔNG TIN = Các dữ liệu được sắp xếp theo một quan hệ nào đó. TRI THỨC = mối quan hệ giữa các dữ liệu được xác định một cách tường minh. 7
- VÍ DỤ : DỮ LIỆU : 1, 1, 3, 5, 2, 7, 11, ... THÔNG TIN : 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, .... TRI THỨC : Un = Un-1 + Un-2. 8
- TRI THỨC Độ trừu tượng Số lượng THÔNG TIN DỮ LIỆU 9
- Một số thuật toán: Phương pháp giải quyết vấn đề theo hướng xác định trực tiếp 1. lời giải: Áp dụng một công thức cụ thể để tính ra lời giải trong mọi trường hợp được sử dụng. Đây là phương pháp tốt nhất (theo nghĩa các công thức tìm ra và được chứng minh sẽ cho lời giải trong mọi trường hợp.) và hữu hiệu nhất. Ví dụ: Lập chương trình tính S = 1 + 2 + 3 + … + n (n ∈ N) Write(‘Nhập n=‘); Readln(n); Write(‘ S = ‘, n*(n1)/2); 10
- Một số thuật toán (tt) 2. Phương pháp “Vét cạn”: Giả sử chúng ta giải bài toán P trên miền D, ∀x∈D Bước 1: ∀x∈D, P(x) đúng: in kết quả và dừng (success). Bước 2: D := D \ {x}: Loại trường hợp này nếu sai. Bước 3: Kiểm tra D ≠ {} + Đúng : Goto bước 1. + Sai: Dừng (fail). Lưu ý: Đối với phương pháp này, việc giới hạn D càng nhỏ giải càng nhanh. Ví dụ: Tìm các số có ba chữ số thỏa: abc=a3 +b3 +c3 Ta có D: 1 ≤ a ≤ 9 0 ≤ b, c ≤ 9 For a := 1 To 9 Do For b := 0 To 9 Do For c:=1 To 9 Do If (100*a+10*b+c = a*a*a + b*b*b + c*c*c) then Writeln(a,b,c); 11
- Một số thuật toán (tt) 3. Phương pháp đệ qui: Định nghĩa kiểu đệ qui: Ví dụ: Định nghĩa số tự nhiên: 1 là số tự nhiên n là số tự nhiên thì (n1) cũng là số tự nhiên. Hàm đệ qui: Hàm f được gọi là đệ qui nếu: f(x) = f(x, f(x’)) 12
- Một số thuật toán (tt) 4. Phương pháp ngẫu nhiên (phương pháp Monte – Carlo): Bài toán: Tính diện tích của hình M bất kỳ. + Có thể bao hình M nội tiếp trong một hình vuông có cạnh là 1 đơn vị. + Phát ngẫu nhiên N điểm vào trong hình vuông. + Có Nm điểm nằm trong hình M. 13
- Một số thuật toán (tt) Với n đủ lớn, diện tích (xấp xỉ) hình M được tính như sau: NM Shình M ≈ = S hình M N Shình vuoâng 14
- Một số thuật toán (tt) Ví dụ: Tính π : diện tích hình tròn S0 = π R2 với R = 1/2 ⇒ π = 4S0 y S0 ⇒π= 2 R x(x0,y0) O x 15
- Một số thuật toán (tt) Function Pi:Real; Var m, i : Integer; x, y : Real; Begin m := 0; For i := 1 To N Do {Phát ngẫu nhiên N điểm} Begin x := random; {x ∈ (0,1)} y := random; {y ∈ (0,1)} If (x + y ) ≤ 1 Then 2 2 m := m + 1; End; Pi := 4*m/N; End; 16
- Các tính chất của một thuật toán: Khi xây dựng một thuật toán và chương trình tương ứng để giải một bài toán cần phải phân tích: + Tính đúng đắn của thuật toán: phải dùng công cụ toán học để chứng minh là đúng. + Tính đơn giản của thuật toán: dễ hiểu, dễ lập trình, dễ hiệu chỉnh. + Tính tối ưu của thuật toán (nếu có nhiều thuật toán). 17
- Các tính chất của một thuật toán: Lưu ý: Thời gian và bộ nhớ là 2 đại lượng tỷ lệ nghịch, nên nhiều khi tính càng đơn giản càng làm chậm chương trình. Thời gian thực hiện một thuật toán phụ thuộc rất nhiều yếu tố: + Kích thước của dữ liệu. + Kiểu lệnh + Tốc độ xử lý của máy. + Ngôn ngữ lập trình. + Trình biên dịch. 18
- Kỹ thuật tìm kiếm Một số bài toán Bài toán mê cung: 19
- Kỹ thuật tìm kiếm (tt) Cực tiểu hóa giá thành: Người đưa thư cần xác định hành trình đi ngắn nhất sao cho mỗi thành phố đi đến đúng một lần và quay về thành phố xuất phát. Trò chơi: Tictactoe (cờ caro). Bài toán tô màu: Cho một bản đồ, tô màu cho mỗi nước trên bản đồ sao cho hai nước láng giềng (có chung đường biên giới) có hai màu khác nhau. Vấn đề : số màu cần dùng tối đa là bao nhiêu? 1976 người ta đã dùng máy tính để chứng minh được là chỉ cần dùng tối đa là 4 màu. 20
CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD
-
Giáo trình Nhập môn trí tuệ nhân tạo: Phần 2 - GS.TSKH. Hoàng Kiếm, ThS. Đinh Nguyễn Anh Dũng
99 p | 283 | 105
-
Nhập môn trí tuệ nhân tạo
0 p | 285 | 67
-
Bài giảng Trí tuệ nhân tạo - Chương 1: Tổng quan về trí tuệ nhân tạo
36 p | 298 | 39
-
Bài giảng Trí tuệ nhân tạo - Nguyễn Ngọc Hiếu
236 p | 156 | 23
-
Giáo trình Trí tuệ nhân tạo - Cơ sở và ứng dụng (Ngành Kỹ thuật máy tính): Phần 1
65 p | 51 | 16
-
Bài giảng học phần Trí tuệ nhân tạo - ĐH Công nghiệp thực phẩm TP.HCM
228 p | 101 | 15
-
Tập bài giảng Nhập môn trí tuệ nhân tạo
259 p | 70 | 15
-
Giáo trình Nhập môn trí tuệ nhân tạo: Phần 1
53 p | 33 | 13
-
Bài giảng Nhập môn trí tuệ nhân tạo: Phần 1 - ĐH Sư phạm kỹ thuật Nam Định
118 p | 61 | 11
-
Bài giảng Trí tuệ nhân tạo - Chương 2: Biểu diễn bài toán & tìm lời giải
35 p | 100 | 8
-
Bài giảng Trí tuệ nhân tạo: Chương 1 - PGS.TS. Lê Thanh Hương
11 p | 124 | 8
-
Bài giảng Các hệ thống thông minh nhân tạo và ứng dụng - Chương 2: Tổng quan trí tuệ nhân tạo
26 p | 48 | 8
-
Bài giảng Trí tuệ nhân tạo: Chương 1 - Nguyễn Văn Hòa
38 p | 76 | 6
-
Bài giảng Nhập môn trí tuệ nhân tạo: Chương 1 - Văn Thế Thành (tt)
32 p | 89 | 6
-
Bài giảng Trí tuệ nhân tạo (Artificial intelligence) - Chương 1: Tổng quan
51 p | 13 | 5
-
Bài giảng Nhập môn trí tuệ nhân tạo: Chương 1 - Văn Thế Thành
26 p | 77 | 4
-
Đề cương chi tiết học phần Cơ sở Trí tuệ nhân tạo (Introdution to Artificial Intelligent)
9 p | 51 | 2
Chịu trách nhiệm nội dung:
Nguyễn Công Hà - Giám đốc Công ty TNHH TÀI LIỆU TRỰC TUYẾN VI NA
LIÊN HỆ
Địa chỉ: P402, 54A Nơ Trang Long, Phường 14, Q.Bình Thạnh, TP.HCM
Hotline: 093 303 0098
Email: support@tailieu.vn