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。
本課程有兩大課程目標:
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。
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
稍後公布
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