1. Trang chủ
  2. » Tất cả

trí tuệ nhân tạo,nguyễn nhật quang,dhbkhn

37 2 0
Tài liệu đã được kiểm tra trùng lặp

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Thông tin cơ bản

Định dạng
Số trang 37
Dung lượng 438,37 KB

Nội dung

trí tuệ nhân tạo,nguyễn nhật quang,dhbkhn Trí Tuệ Nhân Tạo Nguyễn Nhật Quang quangnn fit@mail hut edu vn Trường Đại học Bách Khoa Hà Nội Viện Công nghệ Thông tin và Truyền thông Năm học 2012 2013 CuuD[.]

Trí Tuệ Nhân Tạo Nguyễn Nhật Quang quangnn-fit@mail.hut.edu.vn Trường Đại học Bách Khoa Hà Nội Viện Công nghệ Thông tin Truyền thông Năm học 2012-2013 CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt Nội dung mơn học: „ Giới thiệu Trí tuệ nhân tạo „ Tá tử Tác „ Giải vấn đề: Tìm kiếm, Thỏa mãn ràng buộc „ Logic suy diễn ễ „ Biểu diễn tri thức „ Biểu ể diễn ễ tri thức không ắ chắn ắ „ ‰ Lý thuyết xác suất ‰ Logic mờ Học máy Trí tuệ nhân tạo CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt Sự khôngg chắn (1) „ Giả sử hành động At = Rời (khởi hành) từ nhà để đến sân bay trước t phút so với khởi hành chuyến bay „ Hành động At cho phép đến sân bay hay khơng? „ Các vấn đề xảy ra: ‰ ‰ ‰ ‰ „ khả gq quan sát khơng g đầy y đủ ((ví dụ: ụ tình hình g giao thơng g đường, …) lỗi nhiễu cảm biến (giúp cập nhật thơng tin tình hình giao thơng) ự khơng g chắn g kết q hành động ộ g ((ví dụ: ụ lốp p bịị hết hơi, …) phức tạp việc mô hình hóa dự đốn tình hình giao thơng Hành động A25 (xuất phát trước 25 phút) cho phép đến sân b kị bay kịp iờ chuyến h ế b bay, nếu: ế ‰ ‰ ‰ ‰ khơng có tai nạn cầu (mà tơi qua), trời không mưa, lốp p xe căng, g, … Trí tuệ nhân tạo CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt Sự khôngg chắn (2) „ Các phương pháp xử lý thông tin không chắn ( (uncertainty) t i t ) ‰ Lý thuyết xác suất (probability theory) ‰ Logic mờ (fuzzy logic) Trí tuệ nhân tạo CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt Các khái niệm xác suất „ Giả sử có thí nghiệm (ví dụ: đổ quân xúc sắc) mà kết mang tính ngẫu nhiên (phụ thuộc vào khả xảy ra) „ Khơng gian khả S Tập hợp tất kết xảy Ví dụ: S= S {1 {1,2,3,4,5,6} 6} thí nghiệm đổ quân xúc sắc „ Sự kiện E Một tập khơng gian khả Ví dụ: E= {1}: kết quân súc xắc đổ Ví dụ: d E= {1,3,5}: kết ả quân â súc ú xắc ắ đổ ột số ố lẻ „ Không gian kiện W Không gian (thế giới) mà kết kiện xảy Ví dụ: W bao gồm tất ấ lần ầ đổ ổ súc xắc ắ „ Biến ngẫu nhiên A Một biến ngẫu nhiên biểu diễn (diễn đạt) kiện, có mức độ khả xảy kiện Trí tuệ nhân tạo CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt Biểu diễn xác suất P(A): “Phần khơng gian (thế giới) mà A đúng” Không gian kiện ((không g ggian tất giá trị xảy A) Khơng gian mà A Khơng gian mà A sai [http://www cs cmu edu/~awm/tutorials] [http://www.cs.cmu.edu/~awm/tutorials] Trí tuệ nhân tạo CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt Các biến ngẫu g nhiên Bool „ Một biến ngẫu nhiên Bool nhận giá trị (true) sai (false) „ Các tiên đề • ≤ P(A) ≤ • P(true)= P(false)= • P(false) • P(A V B)= P(A) + P(B) - P(A ∧ B) „ Các hệ • P(not A)≡ P(~A)= - P(A) P(A)= P(A ∧ B) + P(A ∧ ~B) B) • P(A) Trí tuệ nhân tạo CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt Các biến ngẫu g nhiên nhiều ggiá trị Một biến ngẫu nhiên nhiều giá trị nhận số k ((>2) 2) giá trị {v1,v2,…,vk} P ( A = vi ∧ A = v j ) = if i ≠ j P(A=v1 V A=v2 V V A=vk) = i P( A = v1 ∨ A = v2 ∨ ∨ A = vi ) = ∑ P( A = v j ) k ∑ P( A = v ) = j =1 j =1 j i P(B ∧ [A = v1 ∨ A = v2 ∨ ∨ A = vi ]) = ∑ P( B ∧ A = v j ) [http://www.cs.cmu.edu/~awm/tutorials] j =1 Trí tuệ nhân tạo CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt Xác suất có điều kiện (1) „ P(A|B) phần khơng gian (thế giới) mà A đúng, với điều ề kiện (đã biết) ế B „ Ví dụ • A: Tơi đá bóng vào ngày mai • B: Trời khơng mưa vào ngày mai • P(A|B): Xác suất việc tơi đá bóng vào ngày mai (đã biết rằng) trời khơng mưa (vào ngày mai) Trí tuệ nhân tạo CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt Xác suất có điều kiện (2) Định nghĩa: P( A | B) = P( A, B) P( B) Các hệ ệq quả: P(A,B)=P(A|B).P(B) P(A|B)+P(~A|B)=1 k ∑ P( A = v | B) = i =1 Khơng gian mà B đú Khơng gian mà g A g i Trí tuệ nhân tạo CuuDuongThanCong.com 10 https://fb.com/tailieudientucntt ...Nội dung mơn học: „ Giới thiệu Trí tuệ nhân tạo „ Tá tử Tác „ Giải vấn đề: Tìm kiếm, Thỏa mãn ràng buộc „ Logic suy diễn ễ „ Biểu diễn... tri thức „ Biểu ể diễn ễ tri thức không ắ chắn ắ „ ‰ Lý thuyết xác suất ‰ Logic mờ Học máy Trí tuệ nhân tạo CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt Sự khơngg chắn (1) „ Giả sử hành... bay, nếu: ế ‰ ‰ ‰ ‰ khơng có tai nạn cầu (mà tơi qua), trời không mưa, lốp p xe tơi căng, g, … Trí tuệ nhân tạo CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt Sự khôngg chắn (2) „ Các phương

Ngày đăng: 25/11/2022, 22:53