» Từ khóa: trí tuệ nhân tạo

Bài viết nghiên cứu lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo với phương pháp biểu diễn và suy luận sử dụng giải thuật suy luận tựa luật. Thông qua việc biểu diễn luật kết hợp cơ chế suy luận tựa luật cho các nguyên tắc tác chiến của Nghệ thuật Quân sự Việt nam, bài báo xây dựng mô hình tính toán đảm bảo hậu cần - kỹ thuật cho tác chiến chiến dịch -...

 10 p tgu 31/01/2020 263 2 Download

Từ khóa: Mô hình tựa luật, Đảm bảo hậu cần, Đảm bảo kỹ thuật, Tác chiến chiến dịch – chiến lược, Trí tuệ nhân tạo

Bài giảng Nhập môn trí tuệ nhân tạo - Chương 1: Tổng quan về trí tuệ nhân tạo trình bày các kiến thức về: Thuật giải, bài toán taci, bài toán Tháp Hà Nội với n = 2, thuật giải A* - tìm kiếm đường đi trên đồ thị tổng quát,... Mời các bạn cùng tham khảo.

 32 p tgu 22/09/2016 397 1 Download

Từ khóa: Bài giảng Nhập môn trí tuệ nhân tạo, Nhập môn trí tuệ nhân tạo, Trí tuệ nhân tạo, Thuật giải, Bài toán taci, Bài toán Tháp Hà Nội

Bài giảng Nhập môn trí tuệ nhân tạo - Chương 3: Các phương pháp biểu diễn tri thức và xử lý tri thức giới thiệu tới người đọc các định nghĩa về tri thức, phân loại tri thức, đặc điểm của tri thức, các phương pháp biểu diễn tri thức, biểu diễn tri thức bằng luật sinh,... Mời các bạn cùng tham khảo.

 25 p tgu 22/09/2016 302 1 Download

Từ khóa: Bài giảng Nhập môn trí tuệ nhân tạo, Nhập môn trí tuệ nhân tạo, Trí tuệ nhân tạo, Phân loại tri thức, Phương pháp biểu diễn tri thức

Bài giảng Nhập môn trí tuệ nhân tạo - Chương 1: Tổng quan về trí tuệ nhân tạo giới thiệu tới người đọc vai trò trí tuệ nhân tạo, các định nghĩa, dữ liệu - Thông tin - Tri thức, một số thuật toán, các tính chất của một thuật toán, kỹ thuật tìm kiếm,... Mời các bạn cùng tham khảo.

 26 p tgu 22/09/2016 395 1 Download

Từ khóa: Bài giảng Nhập môn trí tuệ nhân tạo, Nhập môn trí tuệ nhân tạo, Trí tuệ nhân tạo, Vai trò trí tuệ nhân tạo, Tính chất của một thuật toán, Kỹ thuật tìm kiếm

Bài giảng "Nhập môn trí tuệ nhân tạo - Chương 4: Một số ví dụ về máy học" giới thiệu các kiến thức cơ bản về máy học, một số ví dụ về máy học, học bằng cách xây dựng cây định danh. Mời các bạn cùng tham khảo nội dung chi tiết

 16 p tgu 22/09/2016 304 1 Download

Từ khóa: Bài giảng Nhập môn trí tuệ nhân tạo, Nhập môn trí tuệ nhân tạo, Trí tuệ nhân tạo

Bài giảng "Nhập môn trí tuệ nhân tạo - Chương 6: Mạng Bayes" trình bày các nội dung: Giới thiệu mạng Bayes, phân bố xác suất, một số luật phân bố xác suất, the joint probability distribution, using a bayesian network example,... Mời các bạn tham khảo.

 14 p tgu 22/09/2016 401 1 Download

Từ khóa: Bài giảng Nhập môn trí tuệ nhân tạo, Nhập môn trí tuệ nhân tạo, Trí tuệ nhân tạo, Mạng Bayes, Phân bố xác suất, Luật phân bố xác suất

Bài 2 trình bày về Concept Learning. Các nội dung chính trong bài này gồm có: Learning from examples, general-to specific ordering of hypotheses, version spaces and candidate elimination algorithm. Mời các bạn cùng tham khảo.

 25 p tgu 22/01/2016 376 1 Download

Từ khóa: Mạng neural, Trí tuệ nhân tạo, Machine learning, Concept Learning, Learning from examples, Training examples

Bài 3 cung cấp cho người học những kiến thức về cây quyết định (Decision tree learning). Trong bài này người học có thể tìm hiểu một số nội dung sau: Định nghĩa, giới thiệu về cây quyết định; biểu diễn mô hình/giả thuyết bằng DT, Khả năng ứng dụng của DT, giải thuật học cơ bản,...và một số nội dung khác.

 36 p tgu 22/01/2016 370 1 Download

Từ khóa: Mạng neural, Trí tuệ nhân tạo, Machine learning, Cây quyết định, Decision tree learning, Biểu diễn mô hình bằng DT

Bài giảng Máy học và mạng neural - Bài 4 trang bị cho người học những kiên thức về mạng nơron nhân tạo (Artificial Neural Networks). Các nội dung chính được trình bày trong chương này gồm có: Các bài toán phù hợp với ANNs, cấu tạo ANNs, các hàm ngưỡng, kiến trúc ANNs,... Mời các bạn cùng tham khảo.

 41 p tgu 22/01/2016 367 1 Download

Từ khóa: Mạng neural, Trí tuệ nhân tạo, Machine learning, Mạng nơron nhân tạo, Cấu tạo ANNs, Kiến trúc ANNs

Bài 6 thảo luận về vấn đề học với luật Bayes và giải thuật di truyền. Thômg qua chương này người học có thể tìm hiểu về định lý (xác suất) Bayes, phương pháp lựa chọn giả thuyết, thuật toán học MAP vét cạn, thuật toán phân lớp Bayes đơn giản, các toán tử di truyền,... Mời các bạn cùng tham khảo để nắm bắt các nội dung chi tiết.

 22 p tgu 22/01/2016 361 1 Download

Từ khóa: Mạng neural, Trí tuệ nhân tạo, Machine learning, Định lý Bayes, Giải thuật di truyền, Thuật toán học MAP vét cạn

Bài giảng bài 1 giới thiệu tổng quan về học máy. Thông qua chương này người học có thể biết được vai trò của học máy trong trí tuệ nhân tạo, học máy là gì?, ứng dụng của học máy, các lĩnh vực liên quan đến học máy, các bước của học máy, các vấn đề cơ bản trong học máy,... Mời các bạn cùng tham khảo.

 55 p tgu 22/01/2016 390 1 Download

Từ khóa: Mạng neural, Trí tuệ nhân tạo, Machine learning, Vai trò của học máy, Ứng dụng của học máy, Phương pháp học máy

Bài 5 cung cấp những kiến thức về mô hình Markov ẩn (Hidden Markov Model). Các nội dung chính được trình bày trong chương này gồm có: Các khái niệm, ba bài toán cơ bản của HMM, thuộc tính Markov, thuật toán lan truyền xuôi,...và những nội dung khác.

 28 p tgu 22/01/2016 318 1 Download

Từ khóa: Mạng neural, Trí tuệ nhân tạo, Machine learning, Mô hình Markov ẩn, Thuộc tính Markov, Thuật toán lan truyền xuôi