Bài giảng "Hệ thống thông minh: Phần 3 - Kỹ thuật tìm kiếm Heuristic" bao gồm các nội dung chính sau đây: Sinh ra và Kiểm thử (Generate-and-Test); Leo đồi (Hill Climbing); Tìm kiếm tốt nhất đầu tiên; Suy giảm vấn đề; Thỏa mãn ràng buộc (Constraint satisfaction); Phân tích Means-Ends. Mời các bạn cùng tham khảo!

Bài giảng Trí tuệ nhân tạo: Bài 4 - Phạm Thị Anh Lê cung cấp cho học viên những kiến thức về tìm kiếm kinh nghiệm, Giải quyết bài toán bằng tìm kiếm heuristic, giải thuật Heuristic, phép đo heuristic, tìm kiếm tốt nhất-đầu tiên, giải thuật Leo đồi,... Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài giảng!

Bài giảng "Trí tuệ nhân tạo: Thuật toán - Thuật giải" cung cấp cho người học các kiến thức: Khái niệm thuật toán, thuật giải, thuật giải Heuristic, tác tử, giải quyết bài toán bằng cách tìm kiếm, các phương pháp tìm kiếm thiếu thông tin, các phương pháp tìm kiếm heuristic. Mời các bạn cùng tham khảo.

Bài giảng Tìm kiếm heuristic-leo đồi, các thuật toán tìm kiếm cục bộ và thuật giải di truyền (Tô Hoài Việt) nhằm giới thiệu đến các bạn những nội dung về thuật giải leo đồi, vấn đề của thuật giải leo đồi, thuật giải leo đồi ngẫu nhiên, bài toán tối ưu hoá và các thuật toán tìm kiếm cục bộ, thuật giải di truyền, một số vấn đề lựa chọn của thuật giải di truyền, một ví dụ đơn giản.

Trong bài 4 chúng ta sẽ cùng tìm hiểu về tìm kiếm kinh nghiệm thông qua các nội dung sau đây: Giải quyết bài toán bằng tìm kiếm heuristic, giải thuật Heuristic, phép đo heuristic, tìm kiếm tốt nhất-đầu tiên, giải thuật "Leo đồi",...và một số nội dung khác.

Bài tập lớn môn Trí tuệ nhân tạo với đề tài "Thuật toán A* ứng dụng trong bài toán ghép tranh" nhằm xây dựng một bài toán thực tế dựa trên chiến lược tìm kiếm heuristic và xây dựng một trò chơi ứng dụng giải trí.

Bài giảng Trí tuệ nhân tạo: Chương 1,2,3&4 có nội dung giới thiệu về trí tuệ nhân tạo, phép tính vị từ, cấu trúc và chiến lược dùng cho tìm kiếm trên không gian trạng thái (TK-KGTT), tìm kiếm heuristic. Tham khảo nội dung bài giảng để hiểu rõ hơn về các nội dung trên.

Từ những nhận định trên, người ta thấy rằng cần phải có những đổi mới cho khái niệm thuật toán. Người ta đã mở rộng hai tiêu chuẩn của thuật toán: tính xác định và tính đúng đắn. Việc mở rộng tính xác định đối với thuật toán đã được thể hiện qua các giải thuật đệ quy và ngẫu nhiên. Tính đúng của thuật toán bây giờ không còn bắt buộc đối với một số cách giải bài toán, nhất là các cách giải gần đúng. ...

Tiếp theo các chiến lược tìm kiếm hình thức trong không gian trạng thái, chương này giới thiệu các chiến lược tìm kiếm mang tính không hình thức – tìm kiếm heuristic. Không gian tìm kiếm của các bài toán luôn có xu hướng tăng lên theo hàm mũ, nên tìm kiếm heuristic là một công cụ chủ yếu để xử lý sự bùng nổ tổ hợp này. Nội dung chương IV giới thiệu hai thuật toán heuristic cơ bản là: tìm kiếm tốt nhất đầu tiên (best first search) và tìm kiếm leo núi (hill climbing), sau đó...