Tài liệu Nhập môn trí tuệ nhân tạo

Đăng trong Tài liệu - Giáo trình vào lúc Nov 26, 2020 bởi Quy Nguyen

Trí tuệ nhân tạo

Trí tuệ nhân tạo là một lĩnh vực của khoa học máy tính với mục tiêu nghiên cứu xây dựng và ứng dụng các hệ thống thông minh nhân tạo. Đây là một trong những lĩnh vực được quan tâm nghiên cứu nhiều nhất của khoa học máy tính hiện nay với nhiều kết quả ứng dụng rộng rãi.

Môn học Nhập môn trí tuệ nhân tạo là môn học mang tính chuyên ngành trong chương trình đào tạo công nghệ thông tin hệ đại học. Mục tiêu của môn học nhằm giúp sinh viên làm quen với khái niệm trí tuệ nhân tạo thông qua việc giới thiệu một số kỹ thuật và ứng dụng cụ thể. Với việc học về trí tuệ nhân tạo, một mặt, sinh viên sẽ được làm quen với những phương pháp, cách giải quyết vấn đề không thuộc lĩnh vực toán rời rạc hoặc giải thuật truyền thống, chẳng hạn các phương pháp dựa trên heuristics, các phương pháp dựa trên tri thức, dữ liệu. Mặt khác, sinh viên sẽ được làm quen với khả năng ứng dụng tiềm tàng các kỹ thuật trí tuệ nhân tạo trong nhiều bài toán thực tế.

Do trí tuệ nhân tạo hiện đã phát triển thành một lĩnh vực rộng với khá nhiều lĩnh vực chuyên sâu, việc lựa chọn các nội dung để giới thiệu cho sinh viên là vấn đề không đơn giản. Trong tài liệu này, các nội dung được lựa chọn hoặc là những nội dung có tính tiêu biểu, kinh điển của trí tuệ nhân tạo như biểu diễn tri thức bằng logic, các phương pháp tìm kiếm, hoặc là những kỹ thuật có nhiều ứng dụng và đang có tính thời sự hiện nay, tiêu biểu là phương pháp suy diễn xác suất và các kỹ thuật học máy.

Trong khuôn khổ có hạn của tài liệu với tính chất là giáo trình, phần giới thiệu về việc sử dụng kỹ thuật trí tuệ nhân tạo trong ứng dụng cụ thể không được trình bày nhiều. Chúng tôi dành phần lựa chọn ứng dụng cụ thể cho giảng viên trong quá trình lên lớp và hướng dẫn sinh viên. Tùy điều kiện, giảng viên có thể lựa chọn trong danh mục ứng dụng rất phong phú để giới thiệu và minh họa cho các nội dung của tài liệu.

Nội dung tài liệu được trình bày thành năm chương.

Chương 1 là phần giới thiệu tổng quan về trí tuệ nhân tạo bao gồm khái niệm, lịch sử hình thành, sơ lược về những kỹ thuật và ứng dụng tiêu biểu. Nội dung chương không đi quá sâu vào việc định nghĩa chính xác trí tuệ nhân tạo là gì, thay vào đó, người đọc được giới thiệu về những lĩnh vực nghiên cứu chuyên sâu và lịch sử phát triển, trước khi làm quen với nội dung cụ thể trong các chương sau.

Chương 2 trình bày cách giải quyết vấn đề bằng phương pháp tìm kiếm. Các phương pháp tìm kiếm bao gồm: tìm kiếm mù, tìm kiếm có thông tin, và tìm kiếm cục bộ. Khác với một số tài liệu khác về trí tuệ nhân tạo, nội dung về tìm kiếm có đối thủ không được đề cập đến trong tài liệu này. Một số nội dung như giải thuật di truyền có thể bỏ qua trong phần nhập môn và dùng để tham khảo do tương đối phức tạp so với các kỹ thuật khác.

Chương 3 tóm tắt về vấn đề sử dụng, biểu diễn tri thức và lập luận, trước khi đi sâu trình bày về biểu diễn tri thức và lập luận sử dụng logic. Trong hai hệ thống logic được trình bày là logic mệnh đề và logic vị từ, nội dung chương được dành nhiều hơn cho logic vị từ. Do nội dung về lập trình logic hiện không còn ứng dụng nhiều, chúng tôi không giới thiệu về vấn đề lập trình và xây dựng ứng dụng cụ thể ở đây.

Chương 4 là mở rộng của biểu diễn tri thức và lập luận với việc sử dụng nguyên tắc suy diễn xác suất và mạng Bayes. Sau khi trình bày về sự cần thiết của lập luận trong điều kiện không rõ ràng cùng với nguyên tắc lập luận xác suất, phần chính của chương tập trung vào khái niệm cùng với ứng dụng mạng Bayes trong biểu diễn tri thức và lập luận.

Chương 5 là chương nhập môn về học máy. Trong chương này, người đọc được làm quen với khái niệm, nguyên tắc và ứng dụng của học máy. Trong phạm vi chương cũng trình bày bốn kỹ thuật học máy dùng cho phân loại là cây quyết định, phân loại Bayes, phân loại dựa trên ví dụ và hồi quy logistic, cùng với một số kỹ thuật đánh giá mô hình và lựa chọn đặc trưng. Đây là những phương pháp đơn giản, dễ giới thiệu, thuận tiện để trình bày với tính chất nhập môn. Đồng thời, đây cũng là những phương pháp có tính đại diện trong học máy, cần thiết cho người nghiên cứu về lĩnh vực này. Do ưu điểm và sự phổ biến của Support Vector Machines, phương pháp phân loại này cũng được giới thiệu, nhưng ở mức tóm tắt, không đi vào chi tiết để phù hợp với trình độ nhập môn.

Tài liệu được biên soạn từ kinh nghiệm giảng dạy học phần Nhập môn trí tuệ nhân tạo của tác giả tại Học viện Công nghệ bưu chính viễn thông, trên cơ sở tiếp thu phản hồi từ sinh viên và đồng nghiệp. Tài liệu có thể sử dụng làm tài liệu học tập cho sinh viên đại học ngành công nghệ thông tin và các ngành liên quan, ngoài ra có thể sử dụng với mục đích tham khảo cho những người quan tâm tới trí tuệ nhân tạo.

Trong quá trình biên soạn tài liệu, mặc dù tác giả đã có nhiều cố gắng song không thể tránh khỏi những thiếu sót. Ngoài ra, trí tuệ nhân tạo một lĩnh vực rộng, đang tiến bộ rất nhanh của khoa học máy tính đòi hỏi tài liệu phải được cập nhật thường xuyên. Tác giả rất mong muốn nhận được ý kiến phản hồi, góp ý cho các thiếu sót cũng như ý kiến về việc cập nhật, hoàn thiện nội dung của tài liệu.

Hà nội 12/2014 Tác giả

Để lại bình luận

Các tin liên quan

Python bài : Lập trình hướng đối tượng OOP trong python

Sử dụng Queues send email trong Laravel

Tính năng Send Email trong Laravel

Python lec 10: Hàm trong python

Python lec 9: Dictionary trong Python

Python lec 8: Tuple trong Python

Form Request trong Laravel

Sử dụng Events và Listeners Laravel

Seeder trong Laravel

Session và Cookies trong PHP

Khóa học tại CodeCamp

Machine learning cơ bản

Nắm được các kiến thức cần thiết về Machine Learning và biết cách vận dụng các thuật toán Machine Learning trong việc giải quyết các vấn đề thực tế, cụ thể thông qua việc sử dụng các bộ thư viện, công cụ mạnh mẽ, mã nguồn mở như Python, Numpy, Pandas, Matplotlib, sklearn, TensorFlow, Keras…
TRÍ TUỆ NHÂN TẠO
Lập trình web với PHP nâng cao

Khóa học Lập trình PHP nâng cao với Laravel Framework được Codecamp xây dựng nhằm hoàn thiện kỹ năng lập trình web cho các bạn đã biết Lập trình Web PHP thuần. Học cách làm việc với PHP Framework để sẵn sàng làm việc ngay tại Doanh nghiệp, tăng tốc Lập trình Web, tăng chất lượng dự án..
LẬP TRÌNH WEB
Lập trình website với PHP cơ bản

CodeCamp sẽ khai giảng lớp CBS11 cho những bạn muốn học lập trình Web PHP (Fullstack) mà chưa biết gì về lập trình hoặc học tự học lập trình không hiệu quả muốn trở thành 1 Fullstack developer
LẬP TRÌNH WEB
Học sâu (Deep learning)

Kết thúc khóa học Machine Learning, học viên sẽ nắm được các kiến thức và kỹ năng cần thiết: Thiết kế, xây dựng hệ thống học máy Machine Learning bao gồm quá trình rút trích đặc trưng, cách đánh giá dữ liệu, quá trình chọn lựa giải thuật và kĩ thuật đánh giá và cải thiện mô hình. Nắm rõ qui trình thực tế từ kĩ thuật lập trình, cách tư duy, khả năng phân tích dựa trên toán học và thống kê để ra quyết định dữ liệu, kĩ thuật phân tích so sánh và đánh giá các giải pháp khác nhau. Xây dựng portfolio với sự nghiệp trong lĩnh vực khoa học dữ liệu (data science) và AI (Lập trình trí tuệ nhân tạo).
TRÍ TUỆ NHÂN TẠO

Xem nhiều

Các nội dung được quan tâm

Khóa học lập trình python miễn phí - làm chủ python trong vòng 2 tuần

Codecamp sẽ ra mắt khóa học python miễn phí nhằm mục đích cung cấp cho các bạn kiến thức để làm chủ python. Python là một trong những ngôn ngữ lập trình phổ biến và có tính ứng dụng cao trong nhiều lĩnh vực cũng như nhu cầu tuyển dụng lớn.
Dec 04, 2020
Cài đặt PHP theo mô hình MVC và lập trình hướng đối tượng

MVC là một mô hình thiết kế, giúp bạn tổ chức code theo từng phần độc lập với nhau, và các phần tương tác với nhau theo một cách nhất định.
Nov 25, 2020
Làm thế nào để xây dựng hệ thống theo kiến trúc microservice?

Kiến trúc hướng dịch vụ (Service-oriented architecture) là một hướng tiếp cận với việc thiết kế và tích hợp các phần mềm, chức năng, hệ thống theo dạng module
Nov 25, 2020
Python lec 0: Ngôn ngữ lập trình Python, lịch sử và sự phát triển hiện tại

Python là ngôn ngữ lập trình bậc cao ra đời khá lâu, do Guido van Rossum tạo ra và ra mắt lần đầu vào năm 1991. Python là ngôn ngữ được thiết kế với tiêu chí trở thành ngôn ngữ dễ đọc, dễ học, cú pháp đơn giản nhưng hiệu quả và dễ triển khai.
Dec 01, 2020
Python Lec 2: Từ khóa, biến và kiểu dữ liệu trong python

Để bắt đầu mọi ngôn ngữ lập trình, ta cần tìm hiểu các từ khóa, cách khai báo biến và các kiểu dữ liệu của ngôn ngữ đó và cấu trúc của một chương trình đơn giản. Chúng ta sẽ tìm hiểu một chương trình đơn giản bằng python, thực hành cách khai báo biến, các quy tắc và quy ước khi đặt tên biến cùng các kiểu dữ liệu của biến.
Dec 02, 2020