ĐỀ CƯƠNG MÔN HỌC: Nhập môn trí tuệ nhân tạo

Mục tiêu của môn học - Kiến thức: Sinh viên nắm được các khái niệm cơ bản về AI, các phương pháp giải quyết vấn đề, các phương pháp biểu diễn tri thức và kỹ thuật xử lý tri thức.. - Thá

ĐỀ CƯƠNG MÔN HỌC: Nhập môn trí tuệ nhân tạo

1 Thông tin về giảng viên

Giảng viên thứ 1:

- Họ và tên: Lưu Thị Bích Hương

- Chức danh, học hàm, học vị: Giảng viên, P.tổ trưởng chuyên môn, Ths

- Thời gian, địa điểm làm việc: tổ khoa học máy tính

- Địa chỉ liên hệ: Khoa Công nghệ thông tin – Trường ĐHSP Hà Nội 2

- Điện thoại: 0966 170 888, email: bichhuongsp2@yahoo.com

Giảng viên thứ 2:

- Họ và tên: Nguyễn Năng An

- Chức danh, học hàm, học vị: Giảng viên

- Thời gian, địa điểm làm việc: tổ Khoa học máy tính

- Địa chỉ liên hệ: Khoa Công nghệ thông tin – Trường ĐHSP Hà Nội 2

- Điện thoại: 0985238080, email: nangan.cntt.sp2@gmail.com

2 Thông tin về môn học

- Tên môn học: Nhập môn trí tuệ nhân tạo

- Mã môn học: ST113

- Số tín chỉ: 2

- Loại môn học:

+ Bắt buộc (Tự chọn): Bắt buộc

+ Điều kiện tiên quyết: Toán rời rạc, Ngôn ngữ lập trình bậc cao

- Giờ tín chỉ đối với các hoạt động học tập:

+ Học lý thuyết trên lớp: 24

+ Bài tập trên lớp:

+ Xêmina, thảo luận trên lớp: 6

+ Thực hành trong phòng thí nghiệm, phòng máy, sân bãi:

+ Thực tập thực tế:

+ Hoạt động nhóm:

+ Tự học, tự nghiên cứu: 60

- Đơn vị phụ trách môn học:

+ Bộ môn: Khoa học máy tính

+ Khoa Công nghệ thông tin

3 Mục tiêu của môn học

- Kiến thức: Sinh viên nắm được các khái niệm cơ bản về AI, các phương pháp giải quyết vấn đề, các phương pháp biểu diễn tri thức và kỹ thuật xử lý tri thức

- Kỹ năng: Kỹ năng phát triển ứng dụng của môn học

- Thái độ học tập:

- Các mục tiêu khác:

o Góp phần phát triển kỹ năng cộng tác, làm việc nhóm

o Góp phần phát triển kỹ năng tư duy sáng tạo, khám phá tìm tòi

o Góp phần trau dồi, phát triển năng lực đánh giá

o Góp phần rèn kỹ năng lập kế hoạch, tổ chức, quản lý, theo dõi kiểm tra việc thực hiện chương trình học tập

4 Tóm tắt nội dung môn học

Lịch sử phát triển, những khái niệm chung của trí tuệ nhân tạo Các khái niệm và các kỹ thuật cơ bản của trí tuệ nhân tạo Các phương pháp giả quyết vấn

đề, các phương pháp biểu diễn tri thức, kỹ thuật xử lý tri thức và các lớp bài toán

cơ bản trong trí tuệ nhân tạo

5 Nội dung chi tiết môn học

Hình

thức tổ

chức

dạy học

tiết

Yêu cầu đối với sinh viên

Thời gian, địa điểm

Ghi chú

Lý

thuyết

Chương 1: Tổng quan về TTNT

1.1.Lịch sử hình thành và phát triển

1.2.Các lĩnh vực liên quan đến AI

1.3.Các khái niệm cơ bản về khoa

học AI 1.4.Các lĩnh vực nghiên cứu và

ứng dụng cơ bản 1.5.Những vấn đề chưa được giải

quyết trong AI 1.6.Một số khía cạnh hạn chế của

AI so với trí tuệ con người

5

Đọc học liệu 1 chương 1, 2 nhập môn, 3 chương 1, 4 chương 1, 5 chương 1, 7

Lớp học

Lý

thuyết

Chương 2: Các phương pháp

giải quyết vấn đề

2.1.Giải quyết vấn đề và khoa học

AI

2.2.Cách giải quyết vấn đề của con

người 2.2.1 Quá trình xử lý thông tin của

con người 2.2.2 Giải quyết vấn đề do con

người

2.3.Phân loại vấn đề

2.3.1 Định nghĩa giải quyết vấn đề

2.3.2 Ví dụ giải quyết vấn đề

2.3.3 Phân loại vấn đề

2.3.4 Các đặc trưng cơ bản của

giải quyết vấn đề

2.4.Các thành phần cơ bản trong

13

Đọc học liệu 1 chương 2; 2 chương 1, 2, 3; 3 chương

2, 4 , 5

Lớp học

một quá trình giải quyết vấn đề 2.5.Các phương pháp biểu diễn vấn

đề

2.5.1 Phương pháp biểu diễn nhờ

không gian trạng thái

2.5.2 Phương pháp quy bài toán

về bài toán con

2.5.3 Biểu diễn vấn đề nhờ logic

hình thức

2.5.4 Biểu diễn vấn đề trong máy

tính

2.5.5 Sự lựa chọn phương pháp

biểu diễn thích hợp

2.6.Các phương pháp giải quyết vấn đề cơ bản

2.6.1 Giải quyết vấn đề trong cách

biểu diễn bằng không gian trạng thái

2.6.2 Giải quyết vấn đề biểu diễn

dạng đồ thị

2.6.3 Các phương pháp tìm kiếm

trong không gian trạng thái

2.7.Giải quyết vấn đề biểu diễn dưới dạng đồ thị VÀ/HOẶC 2.8 Chứng minh định lý nhờ logic hình thức

2.9.Giải quyết vấn đề và kỹ thuật heuristic

Lý

thuyết

Chương 3: Biểu diễn và xử lý tri

thức

3.1.Khái niệm biểu diễn tri thức

3.2.Tri thức và dữ liệu

3.3.Phân loại tri thức

3.4.Các phương pháp biểu diễn tri

thức

3.4.1 Biểu diễn tri thức bằng logic

hình thức

3.4.2 Bằng luật sản xuất

3.4.3 Bằng O-A-V

3.4.4 Bằng khung

3.4.5 Bằng mạng ngữ nghĩa

3.5.Các kỹ thuật suy diễn

3.5.1 Suy diễn tiến

3.5.2 Suy diễn lùi

3.6.Các hệ cơ sở tri thức

6

Đọc học liệu 1 chương 3; 2 chương 5,6,7,8,9,10;

4 chương 4;

5

Lớp học

Xêmina,

thảo

luận

Trình bày và thảo luận đề tài được

Nắm vững

lý thuyết chương 1, 2,

3

Lớp học, nhóm hoạt động

Tự học,

tự

nghiên

cứu

Thực hiện đề tài

60

Đọc học liệu 1,2, 3,

4, 5

Thư viện,

ở nhà, nhóm hoạt

động

Các đề tài giao sinh viên tự nghiên cứu và báo cáo kết quả, mỗi đề tài ít nhất có hai sinh viên thực hiện

Tìm hiểu và sử dụng ngôn ngữ Prolog để thực hiện các yêu cầu sau:

1 Giải bài toán hành trình người bán hàng rong bằng hai thuật toán

GTs1, và GTs2 trong trường hợp có n địa điểm khác nhau

2 Giải bài toán Ta-Canh bằng thuật toán A*

3 Đong nước bằng giải thuật Best First Search (BFS)

4 Tìm kiếm đường đi ngắn nhất trong một bản đồ tổng quát Bản đồ

được biểu diễn bằng một mảng hai chiều A, trong đó A[x, y] = 0

là có thể đi được A[x,y] =1 là vật cản Cho phép người dùng click chuột trên màn hình để tạo bản đồ và xác định điểm xuất phát và kết thúc, Chi phí để đi từ một ô bất kỳ sang ô kế cận nó là 1 Mở rông bài toán trong trường hợp chi phí để di chuyển từ ô (x,y) sang một ô bất kỳ kế (x,y) là A[x, y]

5 Hãy thử xây dựng một bộ luật phức tạp trong ví dụ đã được trình

bày dùng để chuẩn đoán hỏng hóc của máy tính Viết chương trình ứng dụng bộ luật này trong việc chuẩn đoán hỏng hóc của máy tính (sử dụng thuật toán suy diễn lùi)

6 Người nông dân qua sông bằng giải thuật Best First Search (BFS)

7 Viết chương trình cài đặt tổng quát thuật toán học dựa trên việc

xây dựng cây định danh Chương trình yêu cầu người dùng đưa vào danh sách các thuộc tính dẫn xuất, thuộc tính mục tiêu cùng với tất cả các giá trị của mỗi thuộc tính; yêu cầu người dùng cung

cấp bảng số liệu quan sát Chương trình sẽ liệt kê màn hình các luật mà nó tìm được từ bảng số liệu Sau đó, yêu cầu người dùng nhập vào các trường hợp cần xác định, hệ thống sẽ đưa ra kết luận

cả trường hợp này

8 Bài toán sắp ba lô có giá trị lớn nhất: Có n loại đồ vật có khối

lượng {ai} và giá trị {ci} vào một ba lô có khối lượng w (nguyên dương) Giả sử mỗi loại đồ vật có đủ nhiều để xếp Hãy tìm cách xếp sao cho đạt giá trị cao nhất

9 Nhà truyền giáo bằng giải thuật Best First Search (BFS)

10 Bài toán tô màu trên đồ thị theo nguyên lý tham lam

11 Bài toán sắp xếp công việc theo nguyên lý sắp thứ tự và nguyên lý

trùng khớp nhất

12 Trò chơi sắp n2

– 1 số bằng giải thuật Best First Search (BFS)

13 Nim với giải thuật Minimax

14 Nim với giải thuật Alpha-Beta

15 Tic-tac-toe với giải thuật Minimax

16 Tic-tac-toe với giải thuật Alpha-Beta

17 Bốc diêm với giải thuật Minimax

18 Bốc diêm với giải thuật Alpha-Beta

19 Hoán vị thanh ghi

20 Bài toán con khỉ và quả chuối

21 Tháp Hà Nội với kỹ thuật suy diễn lùi

22 Tháp Hà Nội với kỹ thuật suy diễn tiến

23 Bài toán mã đi tuần với kỹ thuật suy diễn lùi

24 Bài toán mã đi tuần với kỹ thuật suy diễn tiến

25 Chương trình mô phỏng một số giải thuật tìm kiếm

26 Cài đặt chương trình bài toán 8 quân hậu

27 Bài toán bốc sỏi bằng thuật toán A*

28 Tìm hiểu thuật toán Min-max và cài đặt chương trình minh hoạ

29 Phân công công việc bằng cách áp dụng nguyên lý thứ tự

30 Tháp Hà nội sử dụng thuật giải AKT

31 AKT để tìm đường đi tối ưu cho cấu trúc cây

32 Cài đặt thuật toán tìm kiếm sâu dần

33 Cài đặt thuật toán AT để tìm đường đi cho cấu trúc cây

34 Bài toán xem tử vi

35 Xây dựng chương trình hỏi đáp bằng ngôn ngữ tự nhiên

36 Viết chương trình giải bài toán tam giác tổng quát bằng mạng ngữ

nghĩa (lưu ý sử dụng thuật toán kỹ pháp nghịch đảo Ba lan)

6 Học liệu

1 Nguyễn Thanh Thủy, “Trí tuệ nhân tạo: Các phương pháp giải quyết vấn

đề và kỹ thuật xử lý tri thức”, NXB Khoa học và kỹ thuật, 2007

2 Đinh Mạnh Tường, “Trí tuệ nhân tạo”, NXB Khoa học và kỹ thuật, 2002

3 Đỗ Trung Tuấn, “Trí tuệ nhân tạo: Trí tuệ nhân tạo suy diễn và lập luận”, NXB Giáo dục, 1998

4 Bạch Hưng Khang, Hoàng Kiếm “Trí Tuệ nhân tạo: Các phương pháp và ứng dụng”, Nhà xuất bản khoa học và kỹ thuật, Hà Nội, 1989

5 A Andrew Artificial Intelligence, Abacus Press,1983

6 B.Raphael The thinking computer, San Francisco, 1976

7 P Winston Artificial Intelligence, Addison-Wesley, 1992

8 N Nilson Artificial Intelligence, Mc Graw-Hill, Book company, 1971

9 E Hunt Artificial Intelligence, Academic Press, NewYork, 1975

10 A Rich Artificial Intelligence, Mc Graw-Hill, Book company, 1985

11 H Schildt Artificial Intelligence, Mc Graw-Hill, Book company, 1987

12 E Channiak, D Mc Demott Introduction to Artificial Intelligence, Addison-Wesley Publishing company, 1987

13 R Brachman, H.J Levsque Reading in Knowledge Representation, Morgan kaufmann Publisher, 1995

14 R Lovine, D Drang, B Edelson A comprehensive guide to AI and ES,

Mc Graw-Hill, Book company, 1986

15 W Kreutzer, B Mc Kenzie Programming for AI: Methods, tools, Applicatins, 1988

16 J Pearl Heuristics: Intelligent research Strategies for computer problem solving, Addison-Wesley Publishing company, 1984

17 Slage Heuristics Programming Mc Graw-Hill, Book company, 1971

7 Kế hoạch giảng dạy

Tuần

Giảng viên lên lớp (tiết)

Sinh viên tự học,

tự nghiên cứu (tiết)

Tổng

Lý

thuyết

Minh họa, ôn tập, kiểm tra

Thực hành, bài tập

Xêmina, thảo luận

Chuẩn

bị tự học

Bài tập

ở nhà, bài tập lớn

9 2 2 2

Tổng

cộng

8 Yêu cầu của giảng viên đối với môn học

- Sinh viên phải tham gia đủ trên 80% giờ trên lớp Phải hoàn thành đề tài được giao

9 Phương pháp và hình thức kiểm tra đánh giá môn học

Bài tập cá nhân tuần 10%

Bài tập nhóm tháng 10%

Bài tập lớn học kỳ 10%

Thi cuối kỳ (vấn đáp) 70%

GIẢNG VIÊN 2

(Ký và ghi rõ họ tên)

Hà Nội, ngày….tháng 10 năm 2012

GIẢNG VIÊN 1

(Ký và ghi rõ họ tên)

Lưu Thị Bích Hương

Lưu Thị Bích Hương Trần Tuấn Vinh