ĐỀ CƯƠNG CHI TIẾT MÔN TRÍ TUỆ NHÂN TẠO

Th.S Trần Nguyễn Dương Chi chitnd@gmail.comĐỀ CƯƠNG CHI TIẾT MÔN TRÍ TUỆ NHÂN TẠO Artificial Intelligence Mã MH: CT332 ĐVHT: 3 Lý thuyết: 45 tiết... Nội dung  Học phần tiên quyết  Mục

Th.S Trần Nguyễn Dương Chi chitnd@gmail.com

ĐỀ CƯƠNG CHI TIẾT MÔN

TRÍ TUỆ NHÂN TẠO

(Artificial Intelligence)

Mã MH: CT332 ĐVHT: 3

Lý thuyết: 45 tiết

Nội dung

 Học phần tiên quyết

 Mục tiêu môn học

 Đề cương chi tiết

 Phương pháp giảng dạy

 Đánh giá môn học

 Tài liệu tham khảo

Học phần tiên quyết

 Phân tích & thiết kế thuật toán

 Xác suất thống kê

Mục tiêu môn học

Sau khi kết thúc môn học, sinh viên sẽ:

 Có kiến thức tổng quát về ngành khoa học Trí Tuệ Nhân Tạo (TTNT)

và các nhánh nghiên cứu khác nhau của TTNT

 Hiểu các tiếp cận giải quyết vấn đề (GQVĐ) khác nhau trong TTNT

 Vận dụng suy luận trong logic vị từ để GQVĐ

Mục tiêu môn học (tt)

 Vận dụng phương pháp tìm kiếm trên KGTT để GQVĐ: tìm kiếm vét cạn & tìm kiếm heuristic

 Hiểu phương pháp GQVĐ dựa trên tri thức chuyên sâu: Hệ chuyên gia

 Hiểu các tiếp cận GQVĐ theo kiểu học máy: ID3, mạng Neuron, giải thuật di truyền

Đề cương chi tiết

Xem chi tiết

Phương pháp giảng dạy

• Sinh viên chuẩn bị bài trước khi lên lớp và thuyết trình theo nhóm Mỗi nhóm sẽ thuyết trình 1 chương trong chương trình học

• Giảng viên phụ trách tổng kết bài giảng sau mỗi chương và hướng dẫn giải bài tập (nếu có)

Đánh giá môn học

 Thuyết trình theo nhóm: 20%

 Điểm thi giữa kỳ: 40%

 Điểm thi cuối kỳ: 40%

(thi đề mở)

Tài liệu tham khảo

[1] Th.S Võ Huỳnh Trâm - Th.S Trần Ngân Bình - Giáo trình Trí tuệ nhân tạo – Đại học Cần Thơ, 2006

[2] Bùi Xuân Toại, Trương Gia Việt (Biên dịch) – Trí tuệ nhân tạo – Các cấu trúc và chiến lược giải quyết vấn đề - NXB Thống kê, 2000

[3] Stuart J Russell and Peter Norvig Artifical Intelligence: A Modern

Approach Prentice Hall Second edition, 2002

[4] George F Luger, William A Stubblefield – Artificial Intelligence -

Structure and9 Strategies for Complex Problem Solving (3rd edition) - Wesley Publishing Company, 1997

[5] Elaine Rich, Kevin Knight – Artificial Intelligence (Second Edition) – McGraw-Hill, 1991

[6] Tom M Mitchell – Machine Learning – McGraw Hill, Inc, 1997