Học và ứng dụng DATA SCIENTIST, AI, MACHINE LEARNER với KAGGLE

KAGGLE: học tập và áp dụng kiến thức vào các Project về DATA SCIENTIST, AI, MACHINE LEARNER

Kaggle là nơi để những người nghiên cứu về data science có thể chia sẻ kiến thức, dữ liệu và những người mới nghiên cứu về machine learning có thể học tập, tìm kiếm tài liệu, tham gia các cuộc thi và áp dụng các kiến thức này vào các project thực tế.

Giáo trình Trí tuệ nhân tạo – AI Đại học sư phạm Hà Nội

[Giáo trình] Trí tuệ nhân tạo Đại học sư phạm Hà Nội

Bộ môn trí tuệ nhân tạo đã được Trường đại học sư phạm Hà Nội sớm đưa vào giảng dạy với mục đích trang bị cho sinh viên các kiến thức cơ bản về Trí tuệ nhân tạo.

Mục lục của giáo trình:

Chương 1 – Giới thiệu

1.1. Trí tuệ nhân tạo là gì?
1.2. Lịch sử
1.3. Các lĩnh vực của AI
1.4. Nội dung môn học

Chương 2 – Bài toán và phương pháp tìm kiếm lời giải

2.1. Bài toán và các thành phần của bài toán
2.2. Giải thuật tổng quát tìm kiếm lời giải
2.3. Đánh giá giải thuật tìm kiếm
2.4. Các giải thuật tìm kiếm không có thông tin phản hồi (tìm kiếm mù)

Chương 3 –Các phương pháp tìm kiếm heuristic

3.1. Giải thuật tìm kiếm tốt nhất đầu tiên (best first search)
3.2. Các biến thể của giải thuật best first search
3.3. Các giải thuật khác

Chương 4 – Các giải thuật tìm kiếm lời giải cho trò chơi

4.1. Cây trò chơi đầy đủ
4.2. Giải thuật Minimax
4.3. Giải thuật Minimax với độ sâu hạn chế
4.4. Giải thuật Minimax với cắt tỉa alpha-beta

Chương 5 – Các phương pháp tìm kiếm lời

5.1. Các cải tiến của giải thuật quay lui
5.2. Các giải thuật tối ưu địa phương

Chương 6 – Các phương pháp lập luận trên logic mệnh đề

6.1. Lập luận và Logic
6.2. Logic mệnh đề: cú pháp, ngữ nghĩa
6.3. Bài toán lập luận và các giải thuật lập luận trên logic mệnh đề
6.4. Câu dạng chuẩn hội và luật phân giải
6.5. Câu dạng Horn và tam đoạn luận
6.6. Thuật toán suy diễn dựa trên bảng giá trị chân lý
6.7. Thuật toán suy diễn dựa trên luật phân giải
6.8. Thuật toán suy diễn tiến, lùi dựa trên các câu Horn
6.9. Kết chương

Chương 7 – Các phương pháp lập luận trên logic cấp một

7.1. Cú pháp – ngữ nghĩa
7.2. Lập luận trong logic vị từ cấp một
7.3. Phép đồng nhất hai vị từ, thuật giải đồng nhất
7.4. Câu dạng chuẩn hội, luật phân giải tổng quát
7.5. Câu dạng Horn và tam đoạn luận tổng quát trong logic cấp 1
7.6. Giải thuật suy diễn phân giải
7.7. Thuật toán suy diễn tiến dựa trên câu Horn
7.8. Thuật toán suy diễn lùi dựa trên câu Horn

Chương 8 – Prolog

8.1. Lập trình logic, môi trường lập trình SWI Prolog
8.2. Ngôn ngữ Prolog cơ bản, chương trình Prolog
8.3. Câu truy vấn
8.4. Vị từ phi logic (câu phi logic)
8.5. Trả lời truy vấn, quay lui, cắt, phủ định
8.6. Vị từ đệ qui
8.7. Cấu trúc dữ liệu trong Prolog
8.8. Thuật toán suy diễn trong Prolog

Chương 9 – Lập luận với tri thức không chắc chắn

Chương 10 – Học mạng nơron nhân tạo

Các bạn có thể download giáo trình trí tuệ nhân tạo đại học sư phạm Hà Nội tại đây.

Có thể bạn quan tâm đến một số giáo trình trí tuệ nhân tạo khác như:

Giáo trình trí tuệ nhân tạo của Học viện bưu chính viễn thông