1.2 Các loại tri thức
1.3 Các phương pháp biểu diễn tri thức 1.4 Tri thức và dữ liệu
Tài liệu tham khảo của chương:
[1]. Hồng Kiếm, Giáo trình Các hệ cơ sở tri thức, NXB ĐHQG TP.HCM, 1999. [2]. Robert I Levine, Knowledge Base Systems, Wissenschafs Verlag, 1991. [3]. Đỗ Trung Tuấn, Hệ chuyên gia, NXB Giáo dục, 1999.
[4]. Reid G.Smith, Knowledge Base: Concepts,Techinques and Example, Canadian High
Technology, 1985.
Chương 2. Các kĩ thuật suy diễn (LT 02)
2.1 Suy lí 2.2 Suy diễn
Tài liệu tham khảo của chương:
[1]. Hồng Kiếm, Giáo trình Các hệ cơ sở tri thức, NXB ĐHQG TP.HCM, 1999.
[2]. Nguyễn Thanh Thủy, Trí tuệ nhân tạo : Các phương pháp giải quyết vấn đề và xử lý
tri thức, NXB KHKT, Hà Nội, 2004.
[3]. MacKay D. J. C, Information Theory, Inference, and Learning Algorithms,Cambridge, 2003.
Chương 3. Mạng tính tốn (LT 03)
3.1 Mạng tính tốn
3.2 Các vấn đề trong mạng tính tốn 3.3 Giải quyết vấn đề
Tài liệu tham khảo của chương:
[1]. Hồng Kiếm, Giáo trình Các hệ cơ sở tri thức, NXB ĐHQG TP.HCM, 1999.
[2]. Nguyễn Thanh Thủy, Trí tuệ nhân tạo : Các phương pháp giải quyết vấn đề và xử lý
tri thức, NXB KHKT, Hà Nội, 2004.
[3]. Robert I Levine, Knowledge Base Systems, Wissenschafs Verlag, 1991.
Chương 4. Hệ hỗ trợ ra quyết định (LT 03)
4.1 Các phương pháp giải quyết vấn đề 4.2 Hệ hỗ trợ ra quyết định
4.3 Cây quyết định
Tài liệu tham khảo của chương:
[1]. Hồng Kiếm, Giáo trình Các hệ cơ sở tri thức, NXB ĐHQG TP.HCM, 1999.
[2]. Nguyễn Thanh Thủy, Trí tuệ nhân tạo : Các phương pháp giải quyết vấn đề và xử lý
tri thức, NXB KHKT, Hà Nội, 2004.
[3]. Marek J.Druzdzel and Roger R. Flynn, Decision Support Systems, Allen Kent(ed.),
New York: Marcel Dekker, Inc.,2002.
Chương 5. Hệ học (LT 03)
5.1. Các phương pháp học 5.2. Cây định danh
5.3. Mạng nơron
Tài liệu tham khảo của chương:
[1]. MacKay D. J. C, Information Theory, Inference, and Learning Algorithms,Cambridge, 2003.
[2]. Bishop C. M, Neural Networks for Pattern Recognition, Oxford, 1995.
[3]. Bùi Cơng Cường, Nguyễn Dỗn Phước, Hệ mờ, mạng nowrron và ứng dụng, NXB
Giáo dục, 1999.