4.8
звезд
Оценки: 239

于天立

19 864 уже зарегистрированы

от партнера

人工智慧：搜尋方法與邏輯推論 (Artificial Intelligence - Search & Logic)

Национальный университет Тайваня

Об этом курсе

Недавно просмотрено: 11 896

本課程分為人工智慧（上）、人工智慧（下）兩部份，第一部分除了人工智慧概論外，著重在目標搜尋、meta heuristic、電腦對弈、演繹學習（包含證言邏輯、一階邏輯及 planning ）等技術。這些技術主要發展時機為人工智慧的第一波及第二波熱潮，也就是 1950 年代至 1990 年代附近的主流發展，即使到現在也在各個領域廣為應用。
課程教學目標：
使同學對人工智慧有基礎概念
同學能夠理解如何運用目標搜尋技術及演繹學習方式達成人工智慧
同學能將相關技術應用到自己的問題上

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми

Получите сертификат по завершении

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Начальный уровень

Прибл. 19 часов на выполнение

Китайский (традиционное письмо)

Субтитры: Китайский (традиционное письмо)

Приобретаемые навыки

Artificial Intelligence (AI)
Search Algorithm
A.I. Artificial Intelligence
Algorithms

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми

Получите сертификат по завершении

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Начальный уровень

Прибл. 19 часов на выполнение

Китайский (традиционное письмо)

Субтитры: Китайский (традиционное письмо)

Преподаватели

Оценка преподавателя

4,41/5 (оценок: 26)

于天立

副教授 (Associate Professor)

電機工程學系 (Department of Electrical Engineering)

25 184 учащихся

2 курса

от партнера

Национальный университет Тайваня

We firmly believe that open access to learning is a powerful socioeconomic equalizer. NTU is especially delighted to join other world-class universities on Coursera and to offer quality university courses to the Chinese-speaking population. We hope to transform the rich rewards of learning from a limited commodity to an experience available to all.

Программа курса: что вы изучите

Оценка контента95%(1,019 оценки)

Неделя

Неделя 1

2 ч. на завершение

Introduction

2 ч. на завершение

9 видео ((всего 118 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения

9 видео

1-1 History of AI：TuringTest and Its Application, Chinese Room Argument5мин

1-2 What is AI16мин

1-3 Agents and Environments, PEAS, Environment Type19мин

1-4 Different Level Of AI5мин

1-5 Wave of AI：Debut, Knowledge Driven, Data Driven6мин

1-6 The Classification of Agent, First Wave of AI (Artificial Neural Network)24мин

1-7 Second Wave of AI (Expert System)12мин

1-8 Third Wave of AI (Some Theory and Principle of Machine Learning)21мин

1-9 Conclusion of AI and Machine Learning7мин

1 материал для самостоятельного изучения

NTU MOOC 課程問題詢問與回報機制1мин

Неделя

Неделя 2

2 ч. на завершение

Uninformed search

2 ч. на завершение

6 видео ((всего 102 мин.))

6 видео

2-1 Problem Solving Agents, Problem Formulation (i)14мин

2-2 Problem Formulation (ii) - Abstraction18мин

2-3 Search on Tree and Graph21мин

2-4 Uninformed Search (i) - Breadth-First Search, Uniform-Cost Search18мин

2-5 Uninformed Search (ii) - Depth-First Search, Depth-Limited Search, Iterative-Deepening Search14мин

2-6 Uninformed Search (iii) - Iterative-Deepening Search, Bidirectional Search15мин

1 практическое упражнение

Week 230мин

Неделя

Неделя 3

2 ч. на завершение

Informed search

2 ч. на завершение

6 видео ((всего 108 мин.))

6 видео

3-1 Best-First Search (i) - Greedy Search15мин

3-2 Best-First Search (ii) - A* Search16мин

3-3 Best-First Search (iii) - Optimality of A*18мин

3-4 Memory Bounded Search (i) - Iterative Deepening A*, RBFS21мин

3-5 Memory Bounded Search (ii) - RBFS, Simplified Memory-bounded A*20мин

3-6 Heuristic - Preformance, Generating Heuristics15мин

1 практическое упражнение

Week 330мин

Неделя

Неделя 4

2 ч. на завершение

Non-classic search

2 ч. на завершение

7 видео ((всего 119 мин.))

7 видео

4-1 Black-Box Optimization12мин

4-2 Steepest Descent19мин

4-3 Simulated Annealing13мин

4-4 Evolutionary Computation19мин

4-5 Non-deterministic Actions - AND-OR Search, Partial Observations (i) - Sensor-less18мин

4-6 Partial Observations (ii) - With Sensors11мин

4-7 Partial Observations (iii) - Unknown Environments23мин

1 практическое упражнение

Week 416мин

Неделя

Неделя 5

2 ч. на завершение

Adversarial search

2 ч. на завершение

6 видео ((всего 118 мин.))

Неделя

Неделя 6

2 ч. на завершение

Propositional Logic

2 ч. на завершение

7 видео ((всего 115 мин.))

7 видео

6-1 Logical Agents (i) - Generic Knowledge-Based Agent, PEAS16мин

6-2 Logical Agents (ii) - Logic, Entailment and Models21мин

6-3 Propositional Logic, Inference (i) - Enumeration, Validity and Satisfiability19мин

6-4 Inference (ii) - Simple Knowledge, Resolution and CNF (i) - Proof by Resolution, CNF Conversion, Resolution Algorithm18мин

6-5 Resolution and CNF (ii) - Properties of Resolution, Ground Resolution Theorem11мин

6-6 Resolution and CNF (iii) - Horn and Definite Clauses, Forward Chaining17мин

6-7 Backward Chaining, Pros and Cons of Propositional Logic10мин

1 практическое упражнение

Week 630мин

Неделя

Неделя 7

3 ч. на завершение

First Order Logic

3 ч. на завершение

8 видео ((всего 127 мин.))

8 видео

7-1 First-Order Logic (i) - Syntax of FOL and Semantics16мин

7-2 First-Order Logic (ii) - Using FOL, Inference (i) - Instantiation13мин

7-3 Inference (ii) - Propositionalization, Inference (iii) - Unification18мин

7-4 Inference (iii) - Unification, Inference (iv) - Forward chaining18мин

7-5 Inference (iv) - Forward chaining, Inference (v) - Backward chaining13мин

7-6 Logic Programing (i) - Prolog Systems17мин

7-7 Logic Programing (ii) - Redundant Inference and Infinite Loops in Prolog12мин

7-8 Inference (vi) - Resolution16мин

1 практическое упражнение

Week 730мин

Неделя

Неделя 8

3 ч. на завершение

Planning

3 ч. на завершение

6 видео ((всего 129 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 1 тест

6 видео

8-1 Planning Domain Definition Language (PDDL) (i)21мин

8-2 Planning Domain Definition Language (PDDL) (ii)26мин

8-3 State-Space Search, Heuristics32мин

8-4 Planning Graphs27мин

8-5 GRAPHPLAN12мин

8-6 Course Review9мин

1 материал для самостоятельного изучения

臺大開放式課程（NTU OpenCourseWare）：計算機概論10мин

1 практическое упражнение

Week820мин

Рецензии

4.8

Рецензии: 53

5 stars
82,04 %
4 stars
14,69 %
3 stars
2,85 %
2 stars
0,40 %

Лучшие отзывы о курсе 人工智慧：搜尋方法與邏輯推論 (ARTIFICIAL INTELLIGENCE - SEARCH & LOGIC)

от партнера JY23 янв. 2017 г.

上完這個課程，不但讓我對人工智慧領域有概括性的認識，且對各種搜尋或邏輯判斷的演算法優缺點均有概念。非常推薦給想要進入人工智慧領域的朋友來上這門課程。但建議至少要有一點計算機概論或演算法的基礎比較好喔！

Посмотреть все отзывы

Часто задаваемые вопросы

Когда я получу доступ к лекциям и заданиям?
Доступ к лекциям и заданиям предоставляется в зависимости от типа регистрации. Если вы проходите курс в режиме слушателя, то получите бесплатный доступ к большинству материалов курса. Чтобы открыть оцениваемые задания и возможность получить сертификат, необходимо будет приобрести прохождение с сертификатом. Это можно сделать во время прохождения в режиме слушателя или после него. Если вы не видите варианта 'Режим слушателя'.
Курс может не предлагаться в режиме слушателя. Попробуйте бесплатную пробную версию или подайте заявку на финансовую помощь.
Курс предлагаться в режиме 'Полный курс, без сертификата'. В нем можно просматривать все материалы, выполнять обязательные задания и получить итоговую оценку. Приобрести дополнительно прохождение с сертификатом в таком случае нельзя.
Что я получу, оплатив сертификацию?
Оплатив сертификацию, вы получите доступ ко всем материалам курса, включая оцениваемые задания. После успешного прохождения курса на странице ваших достижений появится электронный сертификат. Оттуда его можно распечатать или прикрепить к профилю LinkedIn. Просто ознакомиться с содержанием курса можно бесплатно.
Можно ли получить финансовую помощь?
Да. В некоторых программах обучения вы можете подать заявку на получение финансовой помощи или стипендии, если не можете оплатить регистрационный взнос. Если для выбранной вами программы предлагается такая возможность, вы увидите ссылку для подачи заявки на странице описания.

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.

人工智慧：搜尋方法與邏輯推論 (Artificial Intelligence - Search & Logic)

人工智慧：搜尋方法與邏輯推論 (Artificial Intelligence - Search & Logic)

Об этом курсе

Приобретаемые навыки

Преподаватели

于天立

от партнера

Национальный университет Тайваня

Программа курса: что вы изучите

Неделя 1

Introduction

Неделя 2

Uninformed search

Неделя 3

Informed search

Неделя 4

Non-classic search

Неделя 5

Adversarial search

Неделя 6

Propositional Logic

Неделя 7

First Order Logic

Неделя 8

Planning

Рецензии

Лучшие отзывы о курсе 人工智慧：搜尋方法與邏輯推論 (ARTIFICIAL INTELLIGENCE - SEARCH & LOGIC)

Часто задаваемые вопросы

Начните карьеру или продвиньтесь по карьерной лестнице

Смотреть популярные темы

Популярные курсы и статьи

Получите диплом или сертификат онлайн

Coursera

Сообщество

Еще

人工智慧：搜尋方法與邏輯推論 (Artificial Intelligence - Search & Logic)

人工智慧：搜尋方法與邏輯推論 (Artificial Intelligence - Search & Logic)

Об этом курсе

Приобретаемые навыки

Преподаватели

于天立

от партнера

Национальный университет Тайваня

Программа курса: что вы изучите

Неделя 1

Introduction

Неделя 2

Uninformed search

Неделя 3

Informed search

Неделя 4

Non-classic search

Неделя 5

Adversarial search

Неделя 6

Propositional Logic

Неделя 7

First Order Logic

Неделя 8

Planning

Рецензии

Лучшие отзывы о курсе 人工智慧：搜尋方法與邏輯推論 (ARTIFICIAL INTELLIGENCE - SEARCH & LOGIC)

Часто задаваемые вопросы

Coursera Footer

Начните карьеру или продвиньтесь по карьерной лестнице

Смотреть популярные темы

Популярные курсы и статьи

Получите диплом или сертификат онлайн

Coursera

Сообщество

Еще