Please enable JavaScript.
Coggle requires JavaScript to display documents.
Nhập môn TTNT - Coggle Diagram
Nhập môn TTNT
Chương 0:Giới thiệu về trí tuệ nhân tạo
Đưa ra vấn đề trong 1 số trường hợp:
Để giải quyết 1 trò chơi cụ thể như cờ vua thì sẽ có rất nhiều khả năng cần xét tới để lựa chọn. Nếu xét hết tất cả các khả năng thì sinh ra 1 không gian quá lớn và phức tạp->Cần phải cảm nhận khả năng tốt để lựa chọn và 1 chương trình thông minh cần làm được điều đó
Chiến lược lựa chọn mang tính cảm nhận nhưng có cơ sở sẽ gọi là heuristic
Hệ chuyên gia là gì? Chuyên gia là người có nhiều kiến thức chuyên môn và kỹ năng sử dụng kiến thức đó để giải quyết vấn đề. Một hệ chương trình thay thế cho chuyên gia sẽ được gọi là hệ chuyên gia
Trí tuệ nhân tạo là gi? Trí tuệ nhân tạo là 1 ngành khoa học trong lĩnh vực khoa học máy tính nghiên cứu về những vấn đề liên quan tới tư duy của con người để từ đó tạo ra, thiết kế các chương trình máy tính ứng xử thông minh, các tác nhân thông minh để ứng dụng vào đời sống
2 định nghĩa(2 loại AI)
Suy nghĩ, hành động như con người
Suy nghĩ và hành động hợp lý: quan tâm đến logic vấn đề
Đặc điểm của công nghệ xử lý thông tin dựa trên TTNT
Phải có các công cụ hình thức hóa ví dụ như các mô hình logic ngôn ngữ, logic mờ... Để biểu diễn tri thức trên máy tính và giải quyết bài toán hiệu quả hơn
Phải thích nghi được với nhiều tình huống mới nảy sinh, áp dụng đúng tình huống
Phải được trang bị tri thức heuristic do chuyên gia con người cung cấp
Khi xây dựng các chương trình TTNT phải có sự tham gia của các kỹ sư xử lý tri thức
So sánh giữa Lập trinh truyền thống và Lập trình theo Trí tuệ nhân tạo:
Cách thức hoạt động:
LTTT: Xác định từng bước, quy tắc cụ thể
LTTTNT: Tự học từ dữ liệu, đưa ra quyết định dựa trên những đặc điểm chung và sự lặp lại trong dữ liệu huấn luyện để tự đưa ra quyết định
Độ phức tạp và linh hoạt
LTTT: Đơn giản, dễ kiểm soát, ít linh hoạt
LTTTNT: Phức tạp hơn, linh hoạt, tự cải thiện khi có dữ liệu mới
Phương pháp phát triển
LTTT: Viết mã, lập trình với các quy tắc rõ ràng
LTTTNT: Huấn luyện mô hình, tinh chỉnh dựa trên dữ liệu
Ứng dụng
LTTT: Các tác vụ có quy tắc cố định(quản lý dữ liệu, tính toán)
LTTTNT: Tác vụ phức tạp, không có quy tắc cụ thể(nhận diện hình ảnh, giọng nói)
Chương 1: Các chiến lược Tìm kiếm mù
I.Biểu diễn vấn đề trong Không gian trạng thái
Trạng thái là: Là cấu hình hiện tại đang có hoặc cấu hình muốn có được sau khi áp dụng 1 số thay đổi và trong quá trình thay đổi cũng là trạng thái
Các thành phần của Không gian trạng thái
Sự sắp xếp các số ở mỗi thời điểm là 1 Trạng thái
Hình bên trái là trạng thái ban ddầu, ngược lại là TT đích
trạng thái đích có thể nhìu hơn 1
Một toán tử là 1 phép biến đổi hợp lệ chuyển từ trạng thái này sang TT khác
Biểu diễn KGTT
Biểu diễn bằng đồ thị có hướng: mỗi đỉnh là 1 trạng thái, mỗi cung là 1 toán tử
Biểu diễn bằng cây
Chiến lược tìm kiếm
Đánh giá 1 chiến lược
Tính đầy đủ:Phải tìm được lời giải nếu có
Độ phức tạp thời gian: mất thời gian bao lâu
Độ phức tạp không gian: tốn bao nhiêu bộ nhớ
Tính tối ưu: có tốt hơn các chiến lược khác không
Thông tin mỗi nút(mỗi trạng thái)
Các chiến lược tìm kiếm mù:
Tìm kiếm mù
Tìm kiếm theo chiều rộng (BFS)
Queue
Tìm kiếm theo chiều sâu (DFS)
Stack
Tìm kiếm với độ sâu hạn chế
Giới hạn lại độ sâu (cần tìm ra d-> độ sâu)
Đánh giá: kém hiệu quả
Chương 2: CÁC CHIẾN LƯỢC TÌM KIẾM KINH NGHIỆM
Hàm đánh giá
Khái niệm:
Là hàm ước lượng khả năng về đích của mỗi trạng thái
Ước lượng vì ta khoog tính toán được, nếu tính được thì đã tìm ra lời giải
Nhờ kinh nghiệm trong nhiều bải toán cụ thể có thể ước lượng được gtri này
Ví dụ về kinh nghiệm: Nếu đếm các số sai vị trí trạng thái số càng nhỏ thì trạng thái đó càng có khả năng về đích, dùng số này cho hàm đánh giá
Các bước:
Biểu diễn bài toán bằng KGTT thích hợp
Xây dựng hàm đánh giá
Thiết kế chiến lược chọn trạng thái
Các chiến lược tìm kiếm kinh nghiệm:
Tìm kiếm leo đồi
Chọn 1 trạng thái tốt hơn trạng thái hiện tại để lưu và tiếp tục đi tiếp
Hoạt động của thuật toán:
Tìm kiếm ưu tiên tốt nhất
chọn ra trạng thái tốt nhất để phát triển, kể cả trạng thái đó ko tốt bằng trạng thái sinh ra nó
Lưu trữ tất cả các trạng thái anh em nên đi vào ngõ cụt, có thể lui ra được mà ko bị bế tắc
Kết hợp tìm kiếm sâu và rộng
Chương 5: Logic mệnh đề
Ngôn ngữ biểu diễn tri thức là gì?
Là một ngôn ngữ hình thức gồm hai thành phần cơ bản: cú pháp(quy ước cách viết) và ngữ nghĩa(lặp trong số lần cho trước, cách tổ chức)
Ngôn ngữ biểu diễn Tri thức=cú pháp + ngữ nghĩa +cơ chế lập luận
Chương 6
Logic vị từ là gì?
Hạng thức là gì?
Chương 4: Các chiến lược tìm kiếm có đối thủ
Phần 2: Biểu diễn tri thức và lập luận:
Chương 7: Biểu diễn tri thức bằng luật và lập luận
