Tri tuệ nhân tạo part 1 pps

Giáo trình Trí tuệ Nhân tạo part 1 ppt

... 1. 2 Chương III - Các chiến lược tìm kiếm tối ưu 3 .1 Tìm đường đi ngắn nhất 3 .1. 1 Thuật toán A* 3 .1. 2 Thuật toán tìm kiếm Nhánh-và-Cận 1. 2 .1 3.2 Tìm đối tượng tốt nhất 1. 2 .1. 1 3.2 .1 ... 1 tri u phú, hoặc 1 kẻ cướp, hoặc 2 tri u phú, hoặc 2 kẻ cướp, hoặc 1 tri u phú và 1 kẻ cướp.  Trạng thái kết thúc là (0, 0, 0). 1. 5 Các chiến lược tìm kiếm Như ta đã thấy trong mục 1. 1, ... kiếm 1. 1 Chương I - Các chiến lược tìm kiếm mù 1. 1 Biểu diễn vấn đề trong không gian trạng thái 1. 2 Các chiến lược tìm kiếm 1. 3 Các chiến lược tìm kiếm mù 1. 3 .1 Tìm kiếm...

Nhập môn Trí tuệ nhân tạo-Bài 1

... trí tuệ nhân tạo. • Lịch sử hình thành khoa học về trí tuệ nhân tạo. • Các lĩnh vực và ứng dụng của trí tuệ nhân tạo. • Những vấn đề cốt lõi của trí tuệ nhân tạo • Nội dung tìm hiểu về trí tuệ ... trong các SÁCH về TTNT•Trí tuệ nhân tạo giúp tạo ra máy tính có khả năng suy nghĩ máy tính có trí tuệ theo đầy đủ nghĩa của từ này (Haugeland, 19 85).•Trí tuệ nhân tạo là khoa học nghiên cứu ... (Nilsson 19 98) Trí tuệ nhân tạo là gì? 1. Strong AI: Có thể tạo ra trí thông minh và các chương trình máy tính thông minh hơn người!!! (Các nhà nghiên cứu thời kỳ đầu và Hollywood!!!) Trí tuệ nhân...

26
1,544
13

Tài liệu Giáo trình Trí Tuệ Nhân Tạo -chương 1- GIẢI QUYẾT VẤN ĐỀ BẰNG TÌM KIẾM ppt

... Không gian4 11 giây 1 megabyte6 18 giây 11 1 megabytes8 31 giờ 11 gigabytes 10 12 8 ngày 1 terabyte 12 35 năm 11 1 terabytes 14 3500 năm 11 .11 1 terabytesTrang 7Giáo trình Trí Tuệ Nhân Tạo - Đinh ... mức 1 phải phát tri n lặp d lần,các đỉnh ở mức 2 lặp d -1 lần, , các đỉnh ở mức d lặp 1 lần. Nh vậy tổng số đỉnh cần phát tri n trong tìm kiếm sâu lặp là:(d +1) 1 + db + (d -1) b2 + + 2bd -1 + 1bdDo ... vùngTrang 11 Giáo trình Trí Tuệ Nhân Tạo - Đinh Mạnh Tờng.ã Các chiến lợc tìm kiếm mù. Trong các chiến lợc tìm kiếm này, không có một sự h-ớng dẫn nào cho sự tìm kiếm, mà ta chỉ phát tri n các...

14
2,866
38

Giao trinh TRÍ TUỆ NHÂN TẠO chương 1 BIỂU DIỄN BÀI TOÁNTRONG KHÔNG GIAN TRẠNG THÁI

... (13 2) (12 3) (13 3) (13 1) (12 1) (12 2)(233) (322)(2 31) (232) (323) (3 21) (2 21) ( 212 ) ( 313 ) (3 31) (222) (223) ( 213 ) ( 211 ) ( 311 ) ( 312 ) (332) (333)200 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 0 1 1 0 00 1 0 1 1 0 1 10 ... G1, ta có List (1) = [2, 3, 4]Ví dụ 1. Bài toán đong nước m=3, n=2, k =1 (0,0)(3,0) (0,2) (1, 2) (3,2) (2,0) (1, 0) (0 ,1) (2,2)(3 ,1) Ví dụ 2. Tháp Hà Nội với n = 3 11 1 (11 1) (11 2) (11 3) 11 2 (13 2) ... phát là thành phố 1, có tất cả n thành phố đánh số từ 1 đến n. 21 Ví dụ 2. Không gian trạng thái của bài toán Tháp Hà nội với n = 3:T = { (x1, x2, x3)/ xi ∈ {1, 2, 3} }S = (1, 1, 1) G = {(3, 3,...

11
4,033
8

Tri tuệ nhân tạo part pot

... vực trí tuệ đã đi vào đời sống dân dụng từ những năm 19 80 đến này. 1. 3) Các thành phần cơ bản của trí tuệ nhân tạo : Có hai thành phần cơ bản của trí tuệ nhân tạo đó là biểu diễn tri thức ... 7.3) Mô hình Học Máy Nhờ Mạng Neuron Nhân Tạo : 11 4 1) Tổng quan về mạng neuron nhân tạo : 11 4 2) Mạng truyền thẳng và giải thuật học lan truyền ngược : 11 7 ... 366 Km B 0 Km C 16 0 Km D 242 Km E 16 1 Km F 17 8 Km G 77 Km H 15 1 Km I 226 Km L 244 Km M 2 41 Km N 234 Km O 380 Km P 98 Km R 19 3 Km S 253 Km T 329 Km U 80 Km V 19 9 Km Z 374 Km...

Giáo trình trí tuệ Nhân tạo - Chương 1 pdf

... Không gian 4 11 giây 1 megabyte 6 18 giây 11 1 megabytes 8 31 giờ 11 gigabytes 10 12 8 ngày 1 terabyte 12 35 năm 11 1 terabytes 14 3500 năm 11 .11 1 terabytes 1. 3.2 Tìm kiếm ... 1, 2, , d. Do đó các đỉnh ở mức 1 phải phát tri n lặp d lần, các đỉnh ở mức 2 lặp d -1 lần, , các đỉnh ở mức d lặp 1 lần. Như vậy tổng số đỉnh cần phát tri n trong tìm kiếm sâu lặp là: (d +1) 1 ... 1 kẻ cướp, hoặc 2 tri u phú, hoặc 2 kẻ cướp, hoặc 1 tri u phú và 1 kẻ cướp.  Trạng thái kết thúc là (0, 0, 0). 1. 2 Các chiến lược tìm kiếm Như ta đã thấy trong mục 1. 1, để giải quyết một...

Trí tuệ nhân tạo - Chương 2 pps

... sau:9. amount_saved(22000) 10 . earnings(25000,steady) 11 . dependents(3) investment (?)Dùng phép hợp nhất và luật Modus Ponens, suy ra: 12 . income(inadequate) 13 . savings_account(adequate) ... (MT): P  Q QP Luật tri n khai phổ biến (Universal Instantiation):X P(X) a thuộc miền xác định của XP(a) C2 – Phép tính vị từTTNT. p. 31 “Giải thuật” Đối Sánh Mẫu 1. Hằng / hằng đối sánh ... income(inadequate)With: minavings(X) = 5000 * X minincome(X) =15 000+(4000*X)C2 – Phép tính vị từTTNT. p .18 Phép tính mệnh đề (1)  Mệnh đề: là các câu khẳng định về thế giới. Mệnh đề có thể...

Trí tuệ nhân tạo - Chương 1 pptx

... truyền8. …C .1 – Giới thiệuTTNT. p .15 KGTT của Trò Chơi Tic-Tac-ToeTTNT  biểu diễn và tìm kiếmTTNT. p .16 Chẩn đoán trục trặc máy móc trong ô tôTTNT  biểu diễn và tìm kiếmTTNT. p .11 Hệ thống ... Empirical Inquiry: Symbols and Search, Communications of the ACM (March 19 76)TTNT  biểu diễn và tìm kiếmTTNT. p .1 TRÍ TUỆ NHÂN TẠOKhoa Công Nghệ Thông Tin Trường Đại học Cần ThơArtificial Intelligence: ... Strategies for Complex Problem Solving. (3rdedition - 19 97)George F. Luger, William A. StubblefieldGiáo viên: Trần Ngân BìnhTTNT. p.3Trí Tuệ Nhân Tạo là gì? Là một nhánh của khoa học máy tính...

Xem thêm