ĐỀ CƯƠNG MÔN HỌC COURSE SPECIFICATION

1 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO MINISTRY OF EDUCATION AND TRAINING TRƯỜNG ĐẠI HỌC MỞ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH HO CHI MINH CITY OPEN UNIVERSITY ĐỀ CƯƠNG MÔN HỌC COURSE SPECIFICATION I Thông tin tổng quát - General information Tên môn học tiếng Việt/ Course title in Vietnamese: TRÍ TUỆ NHÂN TẠO Mã mơn học/Course code: ITEC3413 Tên môn học tiếng Anh/ Course title in English: ARTIFICIAL INTELLIGENCE Phương thức giảng dạy/Mode of delivery:  Trực tiếp/FTF Ngôn ngữ giảng dạy/Language(s) for instruction:  Tiếng Việt/Vietnamese Thuộc khối kiến thức/kỹ năng/ Knowledge/Skills: ☐ Giáo dục đại cương/General  Kiến thức chuyên ngành/Major ☐ Kiến thức sở/Foundation ☐ Kiến thức bổ trợ/Additional ☐ Kiến thức ngành/Discipline ☐ Đồ ☐ Trực tuyến/Online ☐ ☐ Kết hợp/Blended ☐ Cả hai/Both Tiếng Anh/English án/Khóa luận tốt nghiệp/Graduation thesis Số tín chỉ/Credits Tổng số/Total Lý thuyết/Theory Thực hành/Practice Số tự học/Selfstudy Phụ trách môn học-Administration of the course 75 a Khoa/Ban/Bộ môn/Faculty/Division: Công nghệ Thông tin b Giảng viên/Academics: TS Trương Hoàng Vinh c Địa email liên hệ/Email: vinh.th@ou.edu.vn d Phịng làm việc/Room: 604 II Thơng tin mơn học-Course overview Mô tả môn học/Course description: Môn học cung cấp cho sinh viên khái niệm trí tuệ nhân tạo với định hướng nghiên cứu ứng dụng, kỹ thuật để giải vấn đề phức tạp, số phương pháp biểu diễn tri thức suy luận Sinh viên giới thiệu số kỹ thuật khác TTNT máy học, mạng neural nhân tạo Về mặt ứng dụng, tìm hiểu số mẫu thiết kế ứng dụng nhỏ thuộc loại hệ sở tri thức hay hệ thống thông minh Môn học điều kiện/Requirements: STT/No Môn học điều kiện/ Requirements Mơn tiên quyết/Pre-requisites Mơn học trước/Preceding courses Tốn rời rạc MATH2402 Lập trình hướng đối tượng Xác suất thống kê 3 Mã môn học/Code ITEC2504 MATH1315 Môn học song hành/Co-courses Mục tiêu môn học/Course objectives Mục tiêu môn học/ Course objectives CO1 CO2 Mô tả - Description - Hiểu khái niệm trí tuệ nhân tạo, hướng nghiên cứu ứng dụng TTNT - Nắm vững kỹ thuật giải vấn đề phức tạp máy tính bao gồm nguyên lý thuật giải heuristic - Hiểu vai trò biểu diễn tri thức suy luận, nắm vững phương pháp bao gồm phương pháp dùng logic vị từ, hệ luật dẫn, mạng ngữ nghĩa - Biết số phương pháp kỹ thuật khác TTNT mạng neural nhân tạo, thuật giải di truyền - Hiểu cấu trúc hệ thống thông minh, bước xây dựng hệ thống - Vận dụng phương pháp, kỹ thuật TTNT vào việc giải vấn đề ứng dụng thực tế, đặc biệt hệ thống thông minh lĩnh vực khác CĐR CTĐT phân bổ cho môn học - PLOs PLO4.1 PLO4.2 PLO5.8 Mục tiêu môn học/ Course objectives CO3 Mô tả - Description CĐR CTĐT phân bổ cho môn học - PLOs - Phát triển ứng dụng nhỏ lĩnh vực thực tế - Nhận thức vai trò ý nghĩa mơn học - Có ý thức tự học, chuyên cần - Yêu thích khoa học TTNT chủ động tìm tịi học hỏi PLO11.2 PLO12.3 Chuẩn đầu (CĐR) môn học – Course learning outcomes (CLOs) Học xong mơn học này, sinh viên có khả Mục tiêu môn học/Course objectives CĐR môn học (CLO) CLO1.1 CO1 CLO1.2 CLO1.3 CLO2.1 CO2 CLO2.2 CLO2.3 CLO3.1 CLO3.2 CO3 Mô tả CĐR -Description Hiểu biết khái quát TTNT, kỹ thuật bản, thiết kế thuật giải heuristic để giải vấn đề phức tạp Nắm vững phương pháp kỹ thuật biểu diễn tri thức suy luận bản, vận dụng để biểu diễn cho tri thức thực tế thiết kế thuật giải suy diễn giải vấn đề tri thức đo Xây dựng kiến trúc quy trình phát triển hệ thống thông minh cụ thể Giải toán dựa thuật toán heuristic Thiết kế sở tri thức suy diễn cho hệ thống ứng dụng cụ thể Cài đặt thử nghiệm cho hệ thống ứng dụng cụ thể Nâng cao nhận thức vai trò TTNT thực tiễn Nâng cao khả tự học, tự trao dồi kiến thức TTNT Ma trận tích hợp chuẩn đầu môn học chuẩn đầu chương trình đào tạo (Chỉ đánh số từ mức (đáp ứng trung bình) trở lên) CLOs PLO4.1 PLO4.2 PLO5.8 1.1 1.2 1.3 2.1 3 2.2 3 2.3 3 3.1 3.2 PLO11.2 PLO12.3 5 1: Không đáp ứng 2: Ít đáp ứng 3: Đáp ứng trung bình Học liệu – Textbooks and materials a Giáo trình-Textbooks 4: Đáp ứng nhiều 5: Đáp ứng nhiều [1] Stuart Russell, Peter Norvig Artificial Intelligence: A Modern Approach Pearson 2016 [48836] [2] Mariusz Flasiński Introduction to Artificial Intelligence Springer 2016 [49091] b Tài liệu tham khảo (liệt kê tối đa tài liệu tham khảo)/Other materials [3] Giuseppe Bonaccorso Mastering machine learning algorithms: expert techniques to implement popular machine learning algorithms and fine-tune your models Birmingham, UK: Packt Publishing 2018 [52393] [4] Stephen Lucci, Danny Kppec Artificial Intelligence in the 21st Century Mercury Learning & Information 2016 [49467] c Phần mềm/Software [1] Python 3.7+ [2] Pycharm Community [3] Mathematica, Maple, MatLab Đánh giá môn học/Student assessment Thành phần đánh Bài đánh giá Thời điểm giá/Type of Assessment Assemment assessment methods time (1) (2) (3) A.1.1 Chuyên cần A1 Đánh giá trình/Formative assessment Tổng cộng: A2 Đánh giá A2.1 Tiểu luận kỳ/ Mid-term Tổng cộng: 01 assessment A3 Đánh giá cuối A3.1 Thi viết kỳ /End-of-course Tổng cộng: 01 assessment Tổng cộng/Total CĐR môn học/CLOs Tỷ lệ % Weight % (4) CLO1.1, CLO1.2, CLO1.3, CLO3.2 20% CLO3.1, CLO2.1, CLO2.2, 20% 30% CLO2,3 CLO1.3, CLO2.1, 30% 50% CLO2.2, CLO3.1 50% 100% a) Hình thức – Nội dung – Thời lượng đánh giá/Assessment format, content and time: Phương pháp đánh giá A1.1 Chuyên cần Hình thức: điểm danh buổi học, ghi nhận phát biểu làm tập lớp - sinh viên Phương pháp đánh giá A2.1 Tiểu luận Hình thức: sinh viên đăng ký nhóm bạn giảng viên giao chủ đề tập lớn, thực - xuyên suốt q trình học trao đổi giảng viên trình thực Giảng viên lịch chấm vấn đáp trực tiếp nhóm Nội dung: nghiên cứu chủ đề giao, viết báo cáo chương trình demo - Phương pháp đánh giá A3.1 Thi cuối kỳ Hình thức: sinh viên làm thi giấy Nội dung: kiến thức toàn chương đề cương Thới lượng: 90 phút Đánh giá dựa rubrics - b) Rubrics (bảng tiêu chí đánh giá) Rubrics cuối kỳ (60%) Tiêu chí đánh giá Trọ CLO ng Giỏi Khá Trung bình Yếu số Hiểu 1.1 3.0 – 4.0 điểm 2.0 – 3.0 điểm 1.0 – 2.0 điểm < 1.0 điểm khái 1.2 Phân biệt Phân biệt Hiểu ứng Hiểu sơ lược niệm, tầm 1.3 hướng hướng khác dụng trí tuệ trí tuệ quan khác nhau trí nhân tạo nhân tạo trọng trí trí tuệ tuệ nhân tạo giới thực tầm quan tuệ nhân nhân tạo tạo hiểu tình 20% trọng thực tế sử dụng Vận dụng 2.1 3.0 – 4.0 điểm 2.0 – 3.0 điểm 1.0 – 2.0 điểm < 1.0 điểm thuật Xây dựng Xây dựng Xây dựng Xây dựng tốn tìm nhiều nhiều hàm đánh nhiều hàm đánh hàm kiếm hàm đánh giá giá Và biết áp giá cho kết đánh giá heuristic phân tích ưu dụng thuật tìm kiếm cho khuyết điểm tốn tìm hiếu tốt tốn 40% hàm đánh heuristic thơng giá Hiểu rõ dụng tình áp dụng thuật tốn tìm hiếu heuristic thơng dụng Vận dụng 2.2 3.0 – 4.0 điểm 2.0 – 3.0 điểm 1.0 – 2.0 điểm < 1.0 điểm Vận dụng Vận dụng Xây dựng Hiểu sơ lược phương phương pháp phương pháp nhiều hàm đánh biểu diễn pháp biểu biểu diễn tri biểu diễn tri giá cho kết tri thức diễn tri thức cho thức cho tìm kiếm thức tốn, so sánh tốn tốt 40% đánh giá phương pháp Rubrics kỳ (30%) Tiêu chí đánh giá CLO Trọng số Xây dựng thuật tồn tìm 2.1 kiếm 2.2 heuristic 2.3 3.1 yêu cầu 3.2 biểu diễn tri thức 60% Giỏi Khá Trung bình 5.0 – 6.0 điểm 3.0 – 5.0 điểm 1.5 – 3.0 điểm < 1.5 điểm Xây dựng Xây dựng Xây dựng Xây dựng thuật tốn tìm thuật tốn tìm thuật tốn tìm thuật tốn tìm kiếm heuristic kiếm heuristic kiếm heuristic kiếm có hiệu có hiệu có hiệu heuristic, tìm kiếm tìm kiếm tìm kiếm hiệu tốt niểu tốt niểu tốt diễn số diễn số yêu cầu biểu yêu cầu biểu diễn tri thức diễn tri thức vận dụng mơ hình suy luận kết theo u cầu Yếu Demo 2.1 chương 2.2 trình 2.3 40% 3.0 – 4.0 điểm 2.0 – 3.0 điểm 1.0 – 2.0 điểm < 1.0 điểm Vận dụng Vận dụng Xây dựng mơ Chương trình phương pháp phương pháp hình thành chạy chưa ổn biểu diễn tri biểu diễn tri không, chưa định thức cho thức cho cho đoán toán so toán liệu kiểm thử sánh, đánh giá phương pháp Rubrics trình (10%) Tiêu chí Trọng Giỏi Khá Trung bình Yếu 1.1 0.75 – 1.0 0.5 – 0.75 0.25 – 0.5 < 0.25 điểm Tham gia 1.2 điểm điểm điểm Vắng 1.3 buổi học 3.1 3.2 đánh giá CLO số 10% Tham gia đầy Vắng buổi có Vắng buổi có buổi đủ buổi xin phép lý khơng xin học đáng xin phép phép Kế hoạch giảng dạy /Teaching schedule: Hoạt động dạy học/Teaching and learning Tuần/buổ i học Week Section (1) Tuần /LT Nội dung Content (2) Chương Giới Thiệu Trí Tuệ Nhân Tạo 1.1 Khái niệm Trí tuệ nhân tạo, tảng TTNT 1.2 Tóm tắt lịch sử trí tuệ nhân tạo 1.3 Các định hướng nghiên cứu ứng dụng trí tuệ nhân tạo 1.4 Giới thiệu tác tử thông minh 1.5 Giới thiệu vài ứng dụng cụ thể TTNT Chương Giải vấn đề thuật giải heuristic 2.1 Vấn đề mơ hình hóa vấn đề CĐR môn học CLOs (3) CLO1.1 CLO3.1 Tự học/Selfstudy Hoạt động Activit y (4) Xem giảng, đúc kết kiến thức trọng tâm, tìm hiểu kiến thức liên quan +Trên hệ thống LMS: Trực tiếp/FTF Lý thuyết/Theory Số Peri ods Hoạt động Activity Giảng viên: + Giới thiệu đề cương chi tiết + Thuyết giảng + Đặt câu hỏi, tập + Nhấn mạnh điểm + Nêu yêu cầu cho buổi học sau Số Periods (5) Trực tuyến (nếu có)/Online (if any) Thực hành/Practice Hoạt động Activity Số Periods (6) Lập trình giải tốn dựa tìm kiếm heuristic Lý thuyết/Theory Thực hành/Practice Hoạt động Activity Hoạt động Activity (7) Số Periods (8) Số Periods Bài đánh giá Student assessment Tài liệu tài liệu tham khảo Textbooks and materials (9) (10) A3.1 [1][2] Hoạt động dạy học/Teaching and learning Tuần/buổ i học Week Section Nội dung Content (1) (2) CĐR môn học CLOs (3) Tự học/Selfstudy Hoạt động Activit y (4) Số Peri ods Tuần /LT CLO1.1 CLO2.3 Xem giảng, đúc kết kiến thức trọng tâm, tìm Lý thuyết/Theory Hoạt động Activity Số Periods (5) trả lời câu hỏi trắc nghiệ m lý thuyết , tham gia Chương (tiếp theo) 2.2 Khái niệm thuật giải heuristic nguyên lý 2.3 Thuật giải A* áp dụng 2.4 Các case study Trực tiếp/FTF Trực tuyến (nếu có)/Online (if any) Thực hành/Practice Hoạt động Activity Số Periods (6) Lý thuyết/Theory Thực hành/Practice Hoạt động Activity Hoạt động Activity (7) Số Periods (8) Số Periods Bài đánh giá Student assessment Tài liệu tài liệu tham khảo Textbooks and materials (9) (10) Sinh viên: + Học lớp: nghe giảng, trả lời câu hỏi, giải tập đặt ra, ghi 10 Giảng viên: + Giới thiệu đề cương chi tiết + Thuyết giảng + Đặt câu hỏi, tập Lập trình giải tốn dựa tìm kiếm heuristic (tt) A2.1 A3.1 [1][2][3] 10 Hoạt động dạy học/Teaching and learning Tuần/buổ i học Week Section Nội dung Content (1) (2) CĐR môn học CLOs (3) Tự học/Selfstudy Hoạt động Activit y (4) hiểu kiến thức liên quan +Trên hệ thống LMS: trả lời câu hỏi trắc nghiệ m lý thuyết , tham gia Số Peri ods Trực tiếp/FTF Lý thuyết/Theory Hoạt động Activity (5) + Nhấn mạnh điểm + Nêu yêu cầu cho buổi học sau Sinh viên: + Học lớp: nghe giảng, trả lời câu hỏi, giải tập đặt ra, ghi Số Periods Trực tuyến (nếu có)/Online (if any) Thực hành/Practice Hoạt động Activity (6) Số Periods Lý thuyết/Theory Thực hành/Practice Hoạt động Activity Hoạt động Activity (7) Số Periods (8) Số Periods Bài đánh giá Student assessment Tài liệu tài liệu tham khảo Textbooks and materials (9) (10) 11 Hoạt động dạy học/Teaching and learning Tuần/buổ i học Week Section (1) Tuần /LT Nội dung Content (2) 2.5 Một số thuật giải heuristic khác 2.6 Cơ metaheruristic thuật giải di truyền 2.7 Giới thiệu công cụ lập trình ứng dụng CĐR mơn học CLOs (3) CLO3.2 Tự học/Selfstudy Hoạt động Activit y (4) Số Peri ods Xem giảng, đúc kết kiến thức trọng tâm, tìm hiểu 10 kiến thức liên quan +Trên hệ thống LMS: trả lời câu hỏi trắc Trực tiếp/FTF Lý thuyết/Theory Hoạt động Activity Số Periods (5) Giảng viên: + Giới thiệu đề cương chi tiết + Thuyết giảng + Đặt câu hỏi, tập + Nhấn mạnh điểm + Nêu yêu cầu cho buổi học sau Sinh viên: + Học lớp: Trực tuyến (nếu có)/Online (if any) Thực hành/Practice Hoạt động Activity Số Periods (6) Lập trình giải tốn dựa tìm kiếm heuristic (tt) Lý thuyết/Theory Thực hành/Practice Hoạt động Activity Hoạt động Activity (7) Số Periods (8) Số Periods Bài đánh giá Student assessment Tài liệu tài liệu tham khảo Textbooks and materials (9) (10) A2.1 A3.1 [1][2][3] 12 Hoạt động dạy học/Teaching and learning Tuần/buổ i học Week Section Nội dung Content (1) (2) CĐR môn học CLOs (3) Tự học/Selfstudy Hoạt động Activit y (4) Số Peri ods Tuần /LT CLO1.2 CLO1.3 CLO2.1 Xem giảng, đúc kết kiến thức trọng tâm, tìm hiểu kiến thức Lý thuyết/Theory Hoạt động Activity Số Periods (5) nghiệ m lý thuyết , tham gia Chương Biểu Diễn Tri Thức Suy Diễn 3.1 Khái niệm tri thức vấn đề biểu diễn tri thức 3.2 Giới thiệu hệ sở tri thức hệ thống thông minh khác 3.3 Các phương pháp biểu diễn tri thức Trực tiếp/FTF Trực tuyến (nếu có)/Online (if any) Thực hành/Practice Hoạt động Activity Số Periods (6) Lý thuyết/Theory Thực hành/Practice Hoạt động Activity Hoạt động Activity (7) Số Periods (8) Số Periods Bài đánh giá Student assessment Tài liệu tài liệu tham khảo Textbooks and materials (9) (10) nghe giảng, trả lời câu hỏi, giải tập đặt ra, ghi 15 Giảng viên: + Giới thiệu đề cương chi tiết + Thuyết giảng + Đặt câu hỏi, tập + Nhấn mạnh điểm Giải tốn với phương pháp suy diễn tri thức A2.1 A3.1 [1][2][3] 13 Hoạt động dạy học/Teaching and learning Tuần/buổ i học Week Section Nội dung Content (1) (2) Tuần /LT 3.3 Các phương pháp biểu diễn tri thức (tiếp) 3.4 Thiết kế cài đặt số ứng dụng cụ thể (dạng hệ sở tri thức hệ giải vấn đề thông minh) CĐR môn học CLOs (3) CLO2.1 CLO2.2 CLO2.3 Tự học/Selfstudy Hoạt động Activit y (4) Số Peri ods Trực tiếp/FTF Lý thuyết/Theory Hoạt động Activity Số Periods (5) liên quan +Trên hệ thống LMS: trả lời câu hỏi trắc nghiệ m lý thuyết , tham gia + Nêu yêu cầu cho buổi học sau Xem giảng, đúc kết Giảng viên: + Giới thiệu đề cương chi tiết Trực tuyến (nếu có)/Online (if any) Thực hành/Practice Hoạt động Activity Số Periods (6) Lý thuyết/Theory Thực hành/Practice Hoạt động Activity Hoạt động Activity (7) Số Periods (8) Số Periods Bài đánh giá Student assessment Tài liệu tài liệu tham khảo Textbooks and materials (9) (10) Sinh viên: + Học lớp: nghe giảng, trả lời câu hỏi, giải tập đặt ra, ghi 15 Giải toán với phương pháp suy diễn tri thức (tt) A2.1 A3.1 [1][2][3] 14 Hoạt động dạy học/Teaching and learning Tuần/buổ i học Week Section Nội dung Content (1) (2) CĐR môn học CLOs (3) Tự học/Selfstudy Hoạt động Activit y (4) kiến thức trọng tâm, tìm hiểu kiến thức liên quan +Trên hệ thống LMS: trả lời câu hỏi trắc nghiệ m lý thuyết , tham gia Số Peri ods Trực tiếp/FTF Lý thuyết/Theory Hoạt động Activity (5) + Thuyết giảng + Đặt câu hỏi, tập + Nhấn mạnh điểm + Nêu yêu cầu cho buổi học sau Sinh viên: + Học lớp: nghe giảng, trả lời câu hỏi, giải Số Periods Trực tuyến (nếu có)/Online (if any) Thực hành/Practice Hoạt động Activity (6) Số Periods Lý thuyết/Theory Thực hành/Practice Hoạt động Activity Hoạt động Activity (7) Số Periods (8) Số Periods Bài đánh giá Student assessment Tài liệu tài liệu tham khảo Textbooks and materials (9) (10) 15 Hoạt động dạy học/Teaching and learning Tuần/buổ i học Week Section Nội dung Content (1) (2) CĐR môn học CLOs (3) Tự học/Selfstudy Hoạt động Activit y (4) Số Peri ods Trực tiếp/FTF Lý thuyết/Theory Hoạt động Activity Số Periods (5) Trực tuyến (nếu có)/Online (if any) Thực hành/Practice Hoạt động Activity Số Periods (6) Lý thuyết/Theory Thực hành/Practice Hoạt động Activity Hoạt động Activity (7) Số Periods (8) Số Periods Bài đánh giá Student assessment Tài liệu tài liệu tham khảo Textbooks and materials (9) (10) tập đặt ra, ghi 3.4 Thiết kế cài đặt số ứng dụng cụ thể (tiếp) Chương Giới thiệu máy học hệ mờ 4.1 Giới thiệu máy học 4.2 Bài toán học từ liệu kỹ thuật học Tuần /LT CLO2.1 CLO2.2 CLO2.3 Xem giảng, đúc kết kiến thức trọng tâm, tìm 10 hiểu kiến thức liên quan +Trên hệ thống LMS: trả lời Giảng viên: + Giới thiệu đề cương chi tiết + Thuyết giảng + Đặt câu hỏi, tập + Nhấn mạnh điểm + Nêu yêu cầu cho buổi học sau Sử dụng số thuật tốn phân lớp thơng dụng 4 A2.1 A3.1 [1][2][3] 16 Hoạt động dạy học/Teaching and learning Tuần/buổ i học Week Section Nội dung Content (1) (2) Tuần /LT 4.3 Giới thiệu mạng neural nhân tạo 4.4 Cơ logic mờ suy diễn mờ 4.5 Ví dụ áp dụng logic mờ hệ điều khiển mờ (thơng minh) ƠN TẬP CĐR mơn học CLOs (3) CLO2.2 CLO2.3 Tự học/Selfstudy Hoạt động Activit y (4) Số Peri ods Trực tiếp/FTF Lý thuyết/Theory Hoạt động Activity Số Periods (5) câu hỏi trắc nghiệ m lý thuyết , tham gia Sinh viên: + Học lớp: nghe giảng, trả lời câu hỏi, giải tập đặt ra, ghi Xem giảng, đúc kết kiến thức trọng tâm, tìm hiểu Giảng viên: + Giới thiệu đề cương chi tiết + Thuyết giảng + Đặt câu hỏi, tập 10 Trực tuyến (nếu có)/Online (if any) Thực hành/Practice Hoạt động Activity Số Periods (6) Sử dụng số thuật tốn phân lớp thơng dụng (tt) Lý thuyết/Theory Thực hành/Practice Hoạt động Activity Hoạt động Activity (7) Số Periods (8) Số Periods Bài đánh giá Student assessment Tài liệu tài liệu tham khảo Textbooks and materials (9) (10) A2.1 A3.1 [1] 17 Hoạt động dạy học/Teaching and learning Tuần/buổ i học Week Section Nội dung Content (1) (2) CĐR môn học CLOs (3) Tự học/Selfstudy Hoạt động Activit y (4) Số Peri ods X Lý thuyết/Theory Hoạt động Activity Số Periods (5) Trực tuyến (nếu có)/Online (if any) Thực hành/Practice Hoạt động Activity Số Periods (6) Lý thuyết/Theory Thực hành/Practice Hoạt động Activity Hoạt động Activity Số Periods (7) (8) X X + Nhấn mạnh điểm + Nêu yêu cầu cho buổi học sau kiến thức liên quan +Trên hệ thống LMS: trả lời câu hỏi trắc nghiệ m lý thuyết , tham gia Tổng cộng/Total Trực tiếp/FTF Sinh viên: + Học lớp: nghe giảng, trả lời câu hỏi, giải tập đặt ra, ghi 75 X 30 X 30 Số Periods Bài đánh giá Student assessment Tài liệu tài liệu tham khảo Textbooks and materials (9) (10) 18 Ma trận tích hợp chuẩn đầu môn học phương pháp giảng dạy – phương pháp đánh giá Tuần/buổi học Week Section Nội dung Content CĐR mơn học CLOs Hình thức dạy học Teaching and learning methods Hình thức đánh giá Student assessment (1) (2) (3) (4) (5) Giới thiệu trí tuệ nhân tạo CLO1.1 CLO1.2 CLO1.3 GV thuyết giảng, SV thảo luận, đặt câu hỏi CLO2.1 Giải vấn đề thuật giải CLO2.2 heuristic CLO2.3 GV Thuyết giảng, demo theo chủ đề cho SV SV thực hành theo yêu cầu GV A2.1 A3.1 CLO1.2 CLO2.1 CLO2.2 GV Thuyết giảng, demo theo chủ đề cho SV SV thực hành theo yêu cầu GV A2.1 A3.1 CLO2.3 GV Thuyết giảng, demo theo chủ đề cho SV SV thực hành theo yêu cầu GV A2.1 A3.1 Biểu diễn tri thức suy diễn Giới thiệu máy học hệ mờ A3.1 19 Quy định môn học/Course policy - Sinh viên tham gia đầy đủ buổi học lý thuyết thực hành - Sinh viên phải nộp tập lớn thông qua hệ thống LMS tham gia vấn đáp TRƯỞNG KHOA/BAN CƠ BẢN DEAN OF THE FACULTY (Ký ghi rõ họ tên-Signed with fullname) Giảng viên biên soạn ACADEMIC (Ký ghi rõ họ tên- Signed with fullname) TS GVCC Lê Xuân Trường TS Trương Hoàng Vinh ... gia Chương Biểu Diễn Tri Thức Suy Diễn 3.1 Khái niệm tri thức vấn đề biểu diễn tri thức 3.2 Giới thiệu hệ sở tri thức hệ thống thông minh khác 3.3 Các phương pháp biểu diễn tri thức Trực tiếp/FTF... phương phương pháp phương pháp nhiều hàm đánh biểu diễn pháp biểu biểu diễn tri biểu diễn tri giá cho kết tri thức diễn tri thức cho thức cho tìm kiếm thức tốn, so sánh toán tốt 40% đánh giá phương... kỹ thuật biểu diễn tri thức suy luận bản, vận dụng để biểu diễn cho tri thức thực tế thiết kế thuật giải suy diễn giải vấn đề tri thức đo Xây dựng kiến trúc quy trình phát tri? ??n hệ thống thông