Nháp

Nhập môn Trí tuệ Nhân tạo

Introduction to Artificial Intelligence

Ghi chú nhập môn AI tham khảo theo CS50 AI.

Tổng quan

  1. Tổng quan về Trí tuệ Nhân tạo

Search - Tìm kiếm

  1. Search Problem: biến một bài toán thành không gian tìm kiếm
  2. Uninformed Search: DFS và BFS
  3. Informed Search: Greedy Best-First và A*
  4. Adversarial Search: Minimax, Alpha-Beta và giới hạn độ sâu
  5. Search: nối các ý tưởng lại với nhau

Knowledge - Tri thức

  1. Knowledge Representation - Biểu diễn tri thức
  2. Entailment và Model Checking - Knowledge Base suy ra điều gì?
  3. Inference Rules - Các luật suy luận
  4. Resolution và CNF - Chứng minh bằng mâu thuẫn
  5. First-Order Logic - Logic vị từ bậc nhất
  6. Knowledge Practice - Bài tập biểu diễn và suy luận

Uncertainty - Bất định

  1. Bất định và xác suất
  2. Xác suất có điều kiện và Bayes
  3. Bayesian Network
  4. Suy luận xác suất và Sampling
  5. Markov Models và Hidden Markov Models

Optimization - Tối ưu

  1. Tối ưu hóa: chọn phương án tốt nhất
  2. Local Search và Hill Climbing
  3. Simulated Annealing: đôi khi phải đi lùi để đi xa hơn
  4. Linear Programming: tối ưu dưới các ràng buộc tuyến tính
  5. Constraint Satisfaction: bài toán thỏa ràng buộc
  6. Backtracking, inference và heuristic cho CSP

Learning - Học từ dữ liệu

  1. Learning - Học từ dữ liệu
  2. Supervised Learning - Học có giám sát
  3. Evaluating Models - Đánh giá mô hình
  4. Reinforcement Learning - Học tăng cường
  5. Unsupervised Learning - Học không giám sát

Neural Networks - Mạng neural

  1. Neural Networks - từ một neuron đến mạng nhiều tầng
  2. Training Neural Networks - loss, gradient descent và backpropagation
  3. Convolutional Neural Networks - CNN nhìn ảnh như thế nào?
  4. Recurrent Neural Networks - RNN và dữ liệu tuần tự
  5. Neural Networks Practice - chọn kiến trúc và đọc một pipeline Deep Learning

Language - Ngôn ngữ

  1. Language - Xử lý ngôn ngữ