Đề cương chi tiết học phần Trí tuệ nhân tạo (Trường đại học Phương Đông)

Mục tiêu của học phần: - Kiến thức: Nắm được tổng quan về Trí tuệ nhân tạo, các phương pháp giải quyết vấn đề, phương pháp suy diễn và xử lý ngôn ngữ tự nhiên.. - Kỹ năng: Sinh viên là

1

BỘ GIÁO DỤC ĐÀO TẠO CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM

CHƯƠNG TRÌNH ĐÀO TẠO ĐẠI HỌC NGÀNH ĐÀO TẠO: CÔNG NGHỆ THÔNG TIN -

ĐỀ CƯƠNG CHI TIẾT HỌC PHẦN

1. Tên học phần: Trí tuệ nhân tạo Mã số: 0221211

2. Số tín chỉ: 2

3. Trình độ: Cho sinh viên năm thứ 3

4. Phân bố thời gian theo giờ tín chỉ:

Lên lớp Thực hành, thí nghiệm,

thực tế, studio

Tự học, tự nghiên cứu

Lý thuyết Bài tập Thảo luận

5. Các điều kiện tiên quyết:

- Học phần tiên quyết: Cấu trúc dữ liệu và giải thuật

- Học phần học trước:

- Học phần song hành:

6. Mục tiêu của học phần:

- Kiến thức: Nắm được tổng quan về Trí tuệ nhân tạo, các phương pháp giải

quyết vấn đề, phương pháp suy diễn và xử lý ngôn ngữ tự nhiên

- Kỹ năng: Sinh viên làm quen với các phương pháp giải quyết vấn đề và khoa

học Trí tuệ nhân tạo, biểu thức suy tri thức và suy diễn, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, và các hệ thống thông minh tính toán phần mềm

- Thái độ: Rèn cho sinh viên tính cẩn thận, chính xác, cách tiếp cận và phân tích

để giải quyết các vấn đề vấn đề phức tạp một cách có hệ thống, tích lũy kiến thức cơ sở cho ngành học

Học phần này nhằm mục đích cung cấp cho sinh viên các kiến thức cơ bản của công nghệ thông tin mới dựa trên kỹ nghệ xử lý tri thức và lập trình Heuristic Ngoài ra, học viên còn được trang bị các kiến thức và các kỹ thuật hiện đại về thị giác máy, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, các kỹ thuật tính toán mềm

2

- Nộp dủ học phí

- Dự lớp đầy đủ, làm hết các bài tập, tham gia thảo luận theo nhóm và trên lớp theo yêu cầu của giáo viên

- Thi đạt

- Học liệu bắt buộc:

[1] Trần Thị Lụa

Bài giảng Trí tuệ nhân tạo, Khoa CNTT Đại học Phương Đông, 2011

- Học liệu tham khảo:

[2] Nguyễn Thanh Thủy

Trí tuệ nhân tạo - Các phương pháp giải quyết vấn đề và kỹ thuật xử lý tri thức,

NXB KH&KT, TPHCM, 2004

[3] Đinh Mạnh Tường

Trí tuệ nhân tạo, NXB KH&KT, Hà Nội, 2002

- Dự lớp đầy đủ 10%

- Bài tập, thảo luận 10%

- Điểm kiểm tra giữa kỳ: 10%

- Điểm thi kết thúc học phần: 70%

12.1 Nội dung

Chương 1 Mở đầu

1.1 Tổng quan về khoa học trí tuệ nhân tạo 1.2 Lịch sử phát triển của trí tuệ nhân tạo 1.3 Một số vấn đề trí tuệ nhân tạo quan tâm 1.4 Các khái niệm cơ bản

1.5 Một số lĩnh vực ứng dụng của trí tuệ nhân tạo

Chương 2 Biểu diễn vấn đề trong không gian trạng thái

2.1 Đặt vấn đề 2.2 Mô tả trạng thái 2.3 Toán tử chuyển trạng thái 2.4 Không gian trạng thái của bài toán

3

2.5 Biểu diễn không gian trạng thái dưới dạng đồ thị

Chương 3 Các phương pháp tìm kiếm lời giải trong không gian trạng thái

3.1 Đặt vấn đề 3.2 Phương pháp tìm kiếm theo chiều rộng 3.3 Phương pháp tìm kiếm theo chiều sâu 3.4 Phương pháp tìm kiếm theo chiều sâu dần 3.5 Phương pháp tìm kiếm tốt nhất đầu tiên 3.6 Phương pháp tìm kiếm leo đồi

3.7 Phương pháp tìm kiếm đường đi có giá thành cực tiểu - AT 3.8 Phương pháp tìm kiếm đường đi cực tiểu - A*

3.9 Phương pháp sinh và thử 3.10 Phương pháp thỏa mãn ràng buộc

Chương 4 Tìm kiếm lời giải trên đồ thị VÀ/HOẶC

4.1 Đặt vấn đề 4.2 Đồ thị Và/Hoặc 4.3 Các phương pháp tìm kiếm lời giải trên đồ thị Và/Hoặc

Chương 5 Biểu diễn bài toán nhờ logic hình thức

5.1 Logic mệnh đề 5.2 Logic vị từ 5.3 Các luật suy diễn 5.4 Đối sánh mẫu và phép hợp nhất 5.5 Một số giải thuật chứng minh

Chương 6 Biểu diễn tri thức và các phương pháp suy diễn

6.1 Tri thức và dữ liệu 6.2 Các phương pháp biểu diễn tri thức 6.3 Suy diễn trên luật sản xuất

12.2 Hình thức tổ chức dạy học (phụ lục kèm theo)