人工智能(Artificial Intelligence)
教师: 于天立
2016/03/30 ~ 2016/05/17
13小时/7周 (报名结束)

概要

人工智能可分为强人工智能及弱人工智能。强人工智能着重于仿真人类智能,而弱人工智能则着重于类似智能的应用表现。达成智能的表现有许多方法,其中一种快速有效的方法即为搜索,也是这门课的重点。本课程将给予人工智能一般性的介绍,并且深入探索三种常用的搜索:不利用问题特性的uninformed search,使用问题特性的informed search,及针对零和对局的adversarial search。课程中除了讲解各种搜索的技术之外,也会同时探讨它们的优缺点及应用范围,使同学易于应用其相关技术。 另外,常使用在专家系统中的逻辑也将于此次课程一并介绍。我们会从最基本的证言逻辑开始,进而介绍现实生活中相当实用的一阶逻辑,并着重在其中系统性的推论过程,同时我们还会介绍不同推论算法的特性及它们的能力。最后,将会介绍人工智能常用的逻辑性语言prolog, 以及它的实作,让同学们能在本次课程中,对人工智能领域有更进一步的认识。

课程目标

本課程有兩大課程目標:

  1. 使同學了解如何以搜尋達成人工智慧
  2. 使同學能將相關技術應用到自己的問題上

授课教师

于天立(Tian-Li,Yu)

于天立教授1997年於臺大電機系取得學士學位,2000年赴美國伊利諾大學香檳分校深造,分別於2003及2006年取得計算機科學碩士學位及博士學位。畢業後憑著一股熱忱,決定回國貢獻所長,於2007年回到母系任職至今。于教授的研究領域含括一般性的演化計算(evolutionary computation)和遺傳演算法(genetic algorithm),主要研究目的是為了解和設計competent GA. 細部的研究領域包括遺傳演算法中的model building, linkage learning, and facet-wise modeling。總的來說,人工智慧及機器學習也是其研究興趣。

课程进度表

第1周:Introduction & Intelligent agents

第2周:Uninformed search

第3周:Informed search

第4周:Beyond classical search

第5周:Adversarial search

第6周:Propositional Logic

第7周:First Order Logic

评分标准

稍後公布

通过标准


课程及格标准:60分满分:100分

先修科目或先备能力

  1. 對人工智慧無止盡的熱情
  2. 演算法及資料結構的基礎知識

建议参考书目

建議同學可以先觀看下列精選影片

  1. Deep Blue defeated Garry Kasparov in 1997
    http://www.youtube.com/watch?v=NJarxpYyoFI

  2. Watson defeated Jeopardy! In 2010
    http://www.youtube.com/watch?v=WFR3lOm_xhE

  3. RoboCup
    http://www.youtube.com/watch?v=XLKKbz2mNyo

  4. ROBO-ONE
    https://www.youtube.com/watch?v=fwqdExjBF9M

其它

本課程證書費用:500元

如何申請證書?

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