Tri Tue Nhan Tao

TRƯỜNG ĐH NÔNG LÂM TPHCM KHOA: CÔNG NGHỆ THÔNG TIN CỘNG HOÀ XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM Độc lập - Tự - Hạnh phúc ĐỀ CƯƠNG MÔN HỌC NHẬP MƠN TRÍ TUỆ NHÂN TẠO Thơng tin giảng viên: Họ tên: Lê Phi Hùng Chức danh, học hàm, học vị: Thạc sĩ Thời gian, địa điểm làm việc: Khoa Công Nghệ Thông Tin, Đại Học Nông Lâm Tp.HCM Địa liên hệ: Khu Phố 6, Phường Linh Trung, Quận Thủ Đức Điện thoại, email: (0)8-7242623, hunglephi@hcmuaf.edu.vn Các hướng nghiên cứu chính: Hệ thống Thơng tin, Xử lý Ảnh, Web ngữ nghĩa (Semantic Webs) Thông tin trợ giảng (nếu có) (họ tên, địa liên hệ, điện thoại, e-mail): Lê Quân Hà, Tiến sĩ, Khoa Công Nghệ Thông Tin, Đại Học Nông Lâm Tp.HCM, (0)8-7242623, lequanha@hcmuaf.edu.vn Thông tin chung môn học - Tên mơn học: Trí tuệ Nhân tạo Mã mơn học: 214463 Số tín chỉ: Mơn học: Bắt buộc Các mơn học tiên quyết: Các mơn học trước: Lập trình nâng cao Các môn học kế tiếp: “Đồ họa” “Xử lý Ảnh” Các u cầu mơn học (nếu có): Giờ tín hoạt động: + Nghe giảng lý thuyết: 45 tiết + Làm tập lớp: tiết bao gồm lý thuyết + Thảo luận: tiết bao gồm lý thuyết + Thực hành, thực tập (ở PTN, nhà máy, studio, điền dã, thực tập ): Thực hành Phịng thí nghiệm 60 tiết + Hoạt động theo nhóm: Đồ án tự làm 30 tiết + Tự học: 105 tiết nhà - Địa Khoa/ môn phụ trách môn học: Bộ môn Hệ thống Thông tin, Khoa Công Nghệ Thông Tin, Đại học Nông Lâm Tp.HCM, Khu phố 6, Phường Linh Trung, Quận Thủ Đức Mục tiêu môn học - Kiến thức: cung cấp cho sinh viên kiến thức cần thiết lĩnh vực trí tuệ nhân tạo ứng dụng trí tuệ nhân tạo đời sống Kỹ năng: nâng cao kỹ lập trình ngơn ngữ Java dùng cơng cụ Eclipse thông qua tập thực hành Thái độ, chun cần: tìm tịi sáng tạo, độc lập tư có hiệu Tóm tắt nội dung mơn học (khoảng 150 từ) Môn học giải giấc mơ cổ xưa nhất: tạo máy móc có sức mạnh khả trí não, nhận lấy vấn đề sinh học triết học với xử lý cơng nghệ Với tiến đến máy tính, thơng minh nhân tạo thống dường trở nên khả thi, trí tuệ nhân tạo (TTNT) bật nghiên cứu nghiêm túc Môn học giới thiệu so sánh cách tiếp cận truyền thống đại TTNT TTNT truyền thống nghiên cứu cố gắng tái tạo đặc trưng tư thơng minh người: suy luận logic, giải vấn đề khả lập lịch tiên đoán; Nghiên cứu TTNT vượt qua phạm vi người, chứng thông minh sinh vật người, gồm agent thơng minh, trị chơi máy tính cảm hứng sinh học mạng nơ-ron nhân tạo Nội dung chi tiết môn học (tên chương, mục, tiểu mục) Phần 1: Giới thiệu (3 LT / TH) - Giới thiệu tổng quan lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo + Turing Test + Định nghĩa chuyên ngành Trí tuệ Nhân tạo: xử lý ngơn ngữ tự nhiên, suy luận tự động, học máy, v.v… - Tóm tắt lịch sử phát triển lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo - Một số thành tựu ứng dụng Trí tuệ nhân tạo đời sống + Giới thiệu dự án robot + Giới thiệu hệ thống hỏi đáp xử lý ngôn ngữ tự động Phần 2: Biểu diễn tri thức Trí tuệ Nhân tạo (3 LT / TH) - Biểu diễn tri thức - Các độ đo để đánh giá lược đồ biểu diễn tri thức - Lược đồ biểu diễn logic - Các luật suy luận - Các mạng ngữ nghĩa - Các khung đoạn - Các định Phần 3: Các agent thông minh (3 LT / TH) - Agent môi trường - Các agent hợp lý - Thiết lập độ đo, môi trường - Các loại môi trường - Các loại agent - Cài đặt hàm cảm nhận agent máy hút bụi tự động Phần 4: Logic vị từ (3 LT / TH) - Cú pháp ngữ nghĩa logic vị từ - Sử dụng logic vị từ - Thí dụ Wumpus logic vị từ - Công nghệ tri thức logic vị từ Phần 5: Suy luận logic vị từ (3 LT / TH) - Rút gọn suy luận logic vị từ suy luận mệnh đề - Phép đồng - Luật khẳng định tổng quát - Lập luận tiến - Lập luận lùi - Hợp giải Phần 6: Các agent logic (6 LT / TH) - Các agents với sở tri thức - Wumpus world - Logic tống quát - Logic mệnh đề - Tương đương logic, đúng, khả thỏa - Suy luận logic chứng minh định lý - Thuật toán Vương Hạo - Phương pháp hợp giải - Lập luận tiến - Lập luận lùi - Cài đặt phương pháp Vương Hạo - Cài đặt phương pháp hợp giải - Cài đặt Wumpus world Phần 7: Giải vấn đề phương pháp tìm kiếm – Tìm kiếm khơng có thơng tin (6 LT / TH) - Các agent có khả giải vấn đề - Các loại vấn đề - Phát biểu toán - Các thuật tốn tìm kiếm bản: + Thuật tốn tìm kiếm theo chiều rộng (Breadth-first search – BFS) + Thuật tốn tìm kiếm theo chi phí thống (Uniform-cost search) + Thuật tốn tìm theo chiều sâu (Depth-first search – DFS) + Thuật tốn tìm theo chiều sâu có giới hạn (Depth-limited search) + Thuật tốn tìm theo chiều sâu lặp (Iterative deepening search – IDS) + Tìm kiếm chiều - Cài đặt thuật tốn tìm kiếm BFS, DFS, Uniform-cost search, Depth-limited search, IDS Phần 8: Giải vấn đề phương pháp tìm kiếm – Tìm kiếm có thơng tin (6 LT / TH) - Các chiến lược tìm kiếm - Các hàm Heuristic - Tìm kiếm Best-first biến thể + Giải thuật tham ăn (greedy) + A* + Iterative-deepening A* (IDA*) + Recursive best-first search + A* với nhớ giới hạn - Tìm kiếm cục tối ưu hóa: + Giải thuật leo đồi (hill climbing) + Tabu search + Simulated Annealing + Giải thuật di truyền (genetic algorithm) - Áp dụng giải thuật A* giải toán 8-puzzle - Cài đặt thuật giải leo đồi - Cài đặt giải thuật di truyền, áp dụng giải toán 8-hậu Phần 9: Games (6 LT / TH) - Các định tối ưu Games - Trò chơi tic-tac-toe - Thuật toán min-max - Cắt nhánh - - Cài đặt thuật toán min-max - Cài đặt thuật toán - Phần 10: Học (learning) (6 LT / TH) - Học theo định - Học theo mạng neural - Ứng dụng mạng neural nhận dạng chữ viết tay phục hồi ảnh - Cài đặt định - Cài đặt mạng neural Học liệu S Russell and P Norvig, Artificial Intelligence: A Modern Approach, Prentice Hall, 2003, Second Edition Eugene Charniak and Drew McDermott, Introduction to Artificial Intelligence, 1999, Second Edition J Finlay and A Dix, An Introduction to Artificial Intelligence, UCL Press Limited, 1997 N Forbes, Imitation of Life: How Biology is Inspiring Computing, Cambridge MA, MIT Press, 2004 (Bìa thường: ISBN 0262562154; Bìa cứng: ISBN 0262062410) M Sipper, Machine Nature: The Coming of Bio-Inspired Computing, Cambridge MA, MIT Press, 2002 (ISBN 0071387048) Hình thức tổ chức dạy học Lịch trình chung: (Ghi tổng số cho cột) Nội dung Phần 1: Giới thiệu Phần 2: Biểu diễn tri thức Trí tuệ Nhân tạo Phần 3: Các agent thông minh Phần 4: Logic vị từ Phần 5: Suy luận logic vị từ Phần 6: Các agent logic Phần 7: Giải vấn đề phương pháp tìm kiếm – Tìm kiếm khơng có thơng tin Phần 8: Giải vấn đề phương pháp tìm kiếm – Tìm kiếm có thơng tin Phần 9: Games Phần 10: Học (learning) Hình thức tổ chức dạy học mơn học Lên lớp Thực hành, thí Tự học, nghiệm, thực tập tự nghiên Lý Bài Thảo giáo trình, rèn cứu thuyết tập luận nghề, … tiết tiết 1/2 1/2 1/2 1/2 2 1/2 1/2 1/2 1/2 4 1 1 4 1 Tổng tiết 6 12 3 6 6 12 12 24 24 12 24 1 12 24 18 Chính sách mơn học yêu cầu khác giảng viên Đây môn học Năm Các môn học Năm thêm vào kỹ học đạt từ môn học trước Năm Chúng dự tính cho sinh viên có kinh nghiệm gần giáo dục bậc cao môn liên quan Những môn học liên quan khơng cần rút từ mơn học tốn xử lý khác; để học TTNT sinh viên phải người sử dụng cơng nghệ máy tính có lực có vài kỹ lập trình Mặc dù tảng tốn học khơng có yêu cầu, sinh viên nên cảm thấy thoải mái với lượng định hệ thống ký hiệu toán học, bao gồm ký hiệu đại số thành viên véc-tơ Trong vài tập, sinh viên yêu cầu làm việc qua vấn đề đơn giản Mơn học theo đội có cố gắng để giữ nội dung toán học đến tối thiểu tất ký hiệu sử dụng giải thích bảng giải riêng biệt Môn học bao gồm phần lý thuyết thực hành riêng rẻ Cụ thể sau: Giảng lớp (Lecture) slide Giảng tiếng Việt có thích tiếng Anh cho từ khố Sinh viên đọc giáo trình tiếng Anh Trước đến lớp sinh viên đọc trước nhà chương sách giáo khoa liên quan đề cương Sinh viên đến lớp để xem nghe giảng viên nhấn mạnh khái niệm ý tưởng quan trọng hay khó chương Sau buổi giảng, sinh viên làm thí dụ cho giảng và/hay sách để xem hiểu đầy đủ khái niệm chưa Làm tập câu hỏi sách (như cho đề cương) để kiểm tra xem hiểu chưa Nếu sinh viên có vấn đề với bước 1-3 trên, sinh viên cần thảo luận với bạn bè hay mang chúng đến tập để thảo luận Giờ thực hành Thực hành máy qua tập nhỏ số tập ôn sử dụng tất nội dung học Sinh viên chia thành nhóm để làm tập hướng dẫn trợ giảng Trước đến thực hành sinh viên nên làm thử nhiều tốt tập cho Ghi lại khó khăn thử làm trước tập này, mang khó khăn đến hỏi hay trao đổi thực hành Phương pháp, hình thức kiểm tra - đánh giá kết học tập môn học Phân chia mục tiêu cho hình thức kiểm tra - đánh giá 9.1 Kiểm tra – đánh giá thường xuyên: Ghi nhận cá nhân sinh viên trả lời đầy đủ, đạt hay không đạt nhiều câu hỏi giảng viên trực tiếp đưa giảng lớp ghi nhận sinh viên thực hành xem nắm bắt vấn đề kỹ lập trình giỏi hay yếu 9.2 Kiểm tra - đánh giá định kì: Bao gồm phần sau (trọng số phần giảng viên đề xuất, chủ nhiệm môn thông qua): - Tham gia học tập lớp (đi học đầy đủ, chuẩn bị tốt tích cực thảo luận, …): 10% Phần tự học, tự nghiên cứu (hoàn thành tốt nội dung, nhiệm vụ mà giảng viên giao cho cá nhân /tuần; tập nhóm /tháng; tập cá nhân/ học kì, …): Bản thu hoạch đồ án 30% Hoạt động theo nhóm: Thuyết trình 20% Kiểm tra - đánh giá cuối kì: 40% 9.3 Tiêu chí đánh giá loại tập: Sinh viên chia thành nhóm để hồn thành đồ án riêng biệt cho nhóm chẳng hạn: - Trị chơi Liên-Bốn Mạng Neural dùng cho Nhận dạng Ký tự OCR Agent luận lý: Thế giới Wumpus Sinh viên cần phải tự học để làm tốt demo chương trình ngơn ngữ Java viết thành thu hoạch cho đồ án mà giao Dựa cơng việc hồn tất, nhóm sinh viên phải làm thuyết trình trước lớp giảng viên phụ trách mơn học Khi đánh giá đồ án nhóm sinh viên đặc biệt quan tâm đến chất lượng lập trình, phong cách viết báo cáo kỹ thuật rõ ràng, không chép kỹ trình bày, giải thích điểm nội dung kỹ thuật thuyết trình 9.4 Lịch thi, kiểm tra (kể thi lại): Lần thi tổ chức khoảng từ 2-3 tuần sau kết thúc môn học Đối với sinh viên không đạt kỳ thi lần tiến hành thi lại lần hai khoảng tuần sau có kết thi lần Các sinh viên không đạt hai lần thi phải học lại từ đầu môn học vào năm học sau Giảng viên Duyệt Chủ nhiệm môn (Ký tên) (Ký tên) Thủ trưởng đơn vị đào tạo (Ký tên) ... phát tri? ??n lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo - Một số thành tựu ứng dụng Trí tuệ nhân tạo đời sống + Giới thiệu dự án robot + Giới thiệu hệ thống hỏi đáp xử lý ngôn ngữ tự động Phần 2: Biểu diễn tri thức... động Phần 2: Biểu diễn tri thức Trí tuệ Nhân tạo (3 LT / TH) - Biểu diễn tri thức - Các độ đo để đánh giá lược đồ biểu diễn tri thức - Lược đồ biểu diễn logic - Các luật suy luận - Các mạng ngữ... - Cú pháp ngữ nghĩa logic vị từ - Sử dụng logic vị từ - Thí dụ Wumpus logic vị từ - Công nghệ tri thức logic vị từ Phần 5: Suy luận logic vị từ (3 LT / TH) - Rút gọn suy luận logic vị từ suy