人工智慧：搜尋方法與邏輯推論 (Artificial Intelligence - Search & Logic)

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人工智慧：搜尋方法與邏輯推論 (Artificial Intelligence - Search & Logic)

Dozent: 于天立

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8 Module

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(322 Bewertungen)

Stufe Anfänger

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Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Machine Learning
Kategorie: Programming Principles
Kategorie: Algorithms
Kategorie: Theoretical Computer Science
Kategorie: Computational Logic
Kategorie: Computational Thinking
Kategorie: Simulations
Kategorie: Artificial Intelligence

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7 Aufgaben

Unterrichtet in Chinesisch (traditionell)

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In diesem Kurs gibt es 8 Module

本課程分為人工智慧（上）、人工智慧（下）兩部份，第一部分除了人工智慧概論外，著重在目標搜尋、meta heuristic、電腦對弈、演繹學習（包含證言邏輯、一階邏輯及 planning ）等技術。這些技術主要發展時機為人工智慧的第一波及第二波熱潮，也就是 1950 年代至 1990 年代附近的主流發展，即使到現在也在各個領域廣為應用。

Das ist alles enthalten

9 Videos1 Lektüre

9 VideosInsgesamt 118 Minuten

1-1 History of AI：TuringTest and Its Application, Chinese Room Argument5 Minuten
1-2 What is AI16 Minuten
1-3 Agents and Environments, PEAS, Environment Type19 Minuten
1-4 Different Level Of AI5 Minuten
1-5 Wave of AI：Debut, Knowledge Driven, Data Driven6 Minuten
1-6 The Classification of Agent, First Wave of AI (Artificial Neural Network)24 Minuten
1-7 Second Wave of AI (Expert System)12 Minuten
1-8 Third Wave of AI (Some Theory and Principle of Machine Learning)21 Minuten
1-9 Conclusion of AI and Machine Learning7 Minuten

1 LektüreInsgesamt 1 Minute

NTU MOOC 課程問題詢問與回報機制1 Minute

Das ist alles enthalten

6 Videos1 Aufgabe

6 VideosInsgesamt 102 Minuten

2-1 Problem Solving Agents, Problem Formulation (i)14 Minuten
2-2 Problem Formulation (ii) - Abstraction18 Minuten
2-3 Search on Tree and Graph21 Minuten
2-4 Uninformed Search (i) - Breadth-First Search, Uniform-Cost Search18 Minuten
2-5 Uninformed Search (ii) - Depth-First Search, Depth-Limited Search, Iterative-Deepening Search14 Minuten
2-6 Uninformed Search (iii) - Iterative-Deepening Search, Bidirectional Search15 Minuten

1 AufgabeInsgesamt 30 Minuten

Week 230 Minuten

Das ist alles enthalten

6 Videos1 Aufgabe

6 VideosInsgesamt 108 Minuten

3-1 Best-First Search (i) - Greedy Search15 Minuten
3-2 Best-First Search (ii) - A* Search16 Minuten
3-3 Best-First Search (iii) - Optimality of A*18 Minuten
3-4 Memory Bounded Search (i) - Iterative Deepening A*, RBFS21 Minuten
3-5 Memory Bounded Search (ii) - RBFS, Simplified Memory-bounded A*20 Minuten
3-6 Heuristic - Preformance, Generating Heuristics15 Minuten

1 AufgabeInsgesamt 30 Minuten

Week 330 Minuten

Das ist alles enthalten

7 Videos1 Aufgabe

7 VideosInsgesamt 118 Minuten

4-1 Black-Box Optimization12 Minuten
4-2 Steepest Descent19 Minuten
4-3 Simulated Annealing13 Minuten
4-4 Evolutionary Computation19 Minuten
4-5 Non-deterministic Actions - AND-OR Search, Partial Observations (i) - Sensor-less18 Minuten
4-6 Partial Observations (ii) - With Sensors11 Minuten
4-7 Partial Observations (iii) - Unknown Environments23 Minuten

1 AufgabeInsgesamt 16 Minuten

Week 416 Minuten

Das ist alles enthalten

6 Videos1 Aufgabe

6 VideosInsgesamt 117 Minuten

5-1 Type of Games - Symbols, Game Tree13 Minuten
5-2 Optimal Decision, Negamax Search , Alpha-Beta Pruning (i)19 Minuten
5-3 Alpha-Beta Pruning (ii)25 Minuten
5-4 Asperasion Windows, NegaScout17 Minuten
5-5 Imperfect Decisions, Forward Pruning24 Minuten
5-6 Stochastic Games, Partially Observable Games18 Minuten

1 AufgabeInsgesamt 30 Minuten

Week 530 Minuten

Das ist alles enthalten

7 Videos1 Aufgabe

7 VideosInsgesamt 115 Minuten

6-1 Logical Agents (i) - Generic Knowledge-Based Agent, PEAS16 Minuten
6-2 Logical Agents (ii) - Logic, Entailment and Models21 Minuten
6-3 Propositional Logic, Inference (i) - Enumeration, Validity and Satisfiability19 Minuten
6-4 Inference (ii) - Simple Knowledge, Resolution and CNF (i) - Proof by Resolution, CNF Conversion, Resolution Algorithm18 Minuten
6-5 Resolution and CNF (ii) - Properties of Resolution, Ground Resolution Theorem11 Minuten
6-6 Resolution and CNF (iii) - Horn and Definite Clauses, Forward Chaining17 Minuten
6-7 Backward Chaining, Pros and Cons of Propositional Logic10 Minuten

1 AufgabeInsgesamt 30 Minuten

Week 630 Minuten

Das ist alles enthalten

8 Videos1 Aufgabe

8 VideosInsgesamt 126 Minuten

7-1 First-Order Logic (i) - Syntax of FOL and Semantics16 Minuten
7-2 First-Order Logic (ii) - Using FOL, Inference (i) - Instantiation13 Minuten
7-3 Inference (ii) - Propositionalization, Inference (iii) - Unification18 Minuten
7-4 Inference (iii) - Unification, Inference (iv) - Forward chaining18 Minuten
7-5 Inference (iv) - Forward chaining, Inference (v) - Backward chaining13 Minuten
7-6 Logic Programing (i) - Prolog Systems17 Minuten
7-7 Logic Programing (ii) - Redundant Inference and Infinite Loops in Prolog12 Minuten
7-8 Inference (vi) - Resolution16 Minuten

1 AufgabeInsgesamt 30 Minuten

Week 730 Minuten

Das ist alles enthalten

6 Videos1 Lektüre1 Aufgabe

6 VideosInsgesamt 128 Minuten

8-1 Planning Domain Definition Language (PDDL) (i)21 Minuten
8-2 Planning Domain Definition Language (PDDL) (ii)26 Minuten
8-3 State-Space Search, Heuristics32 Minuten
8-4 Planning Graphs27 Minuten
8-5 GRAPHPLAN12 Minuten
8-6 Course Review9 Minuten

1 LektüreInsgesamt 10 Minuten

臺大開放式課程（NTU OpenCourseWare）：計算機概論10 Minuten

1 AufgabeInsgesamt 20 Minuten

Week820 Minuten

Dozent

Lehrkraftbewertungen

4.5 (45 Bewertungen)

于天立

National Taiwan University

2 Kurse31.599 Lernende

von

National Taiwan University

Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.

Lernender seit 2018

„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“

Jennifer J.

Lernender seit 2020

„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“

Larry W.

Lernender seit 2021

„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“

Chaitanya A.

„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“

Häufig gestellte Fragen

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