Bài giảng Trí tuệ nhân tạo - Giới thiệu môn học - Thân Quang Khoát
Trí Tuệ Nhân Tạo
(IT 3160)
Thân Quang Khoát
Viện Công nghệ thông tin và Truyền thông
Trường Đại học Bách Khoa Hà Nội
Năm 2020
Cấu trúc môn học
n Số tuần: 15
q Lý thuyết: 11-12 tuần
q Sinh viên trình bày đồ án môn học: 03-04 tuần
n Thời gian và địa điểm
• Tiết 9-12 chiều thứ 6, hàng tuần tại TC-305
n Thời gian gặp sinh viên
• Phòng 1002, nhà B1, Viện CNTT&TT
2
Nội dung môn học
n Giới thiệu về Trí tuệ nhân tạo (introduction)
n Tác tử (agent)
n Giải quyết vấn đề (problem solving)
n Logic và suy diễn (reasoning)
n Biểu diễn tri thức (knowledge representation)
n Học máy (machine learning)
3
Mục tiêu của môn học
Giúp sinh viên có kiến thức và hiểu biết về:
n Các khái niệm cơ bản của Trí tuệ nhân tạo
n Các bài toán và phương pháp cơ bản của Trí tuệ
nhân tạo
n Các ứng dụng của Trí tuệ nhân tạo trong thực tế
4
Đánh giá
n Đồ án môn học (P): Tối đa 10 điểm
• Mỗi đồ án được thực hiện bởi một nhóm gồm 3-5 sinh viên
• Chọn một trong số các đề tài được gợi ý – Hoặc đề cử một đề tài
mới về Trí tuệ nhân tạo hoặc Hệ thống thông minh
• Xây dựng hệ thống thử nghiệm
n Thi viết (E): Tối đa 10 điểm
n Điểm môn học (G)
• G = 0,4 x P + 0,6 x E
5
Đề tài được gợi ý: cơ bản
n Xây dựng một hệ thống thông minh nhằm giải quyết một bài toán thực
tế, có sử dụng một giải thuật trong trí tuệ nhân tạo. Ví dụ:
q Trò chơi, với chiến lược/cách đi thông minh (sử dụng A*, MiniMax,
…)
n Xây dựng một hệ thống học máy nhằm giải quyết một bài toán thực tế.
Ví dụ:
q Phân loại các trang web; phân loại cảm xúc người dùng
n Chú ý kỳ này:
q Không dùng phương pháp Naïve Bayes
q Không cờ Caro
6
Đề tài được gợi ý: thách thức
n Xây dựng một hệ thống thông minh nhằm giải quyết một bài toán thực
tế, có sử dụng một công nghệ mới trong trí tuệ nhân tạo. Ví dụ:
q Trò chơi, sử dụng mạng nơron
q …
n Đánh giá hiệu quả của một thuật toán hiện đại trong trí tuệ nhân tạo, ví
dụ:
q Mạng CNN cho xử lý ảnh
q Mạng RNN cho xử lý chuỗi
q Word2vec để biểu diễn ngữ nghĩa cho từ vựng
q … (tự đề xuất)
7
Đồ án môn học: đề tài
n Tự do đề cử một bài toán thực tế cần giải quyết – phù hợp để
áp dụng các kỹ thuật và phương pháp trong Trí tuệ nhân tạo.
n Đề xuất đề tài phải được diễn giải cụ thể
• Mô tả bài toán thực tế sẽ được giải quyết (mục đích, yêu cầu, kịch bản
ứng dụng, …)
• Trình bày sơ lược (ý tưởng) về phương pháp (giải pháp) dự định sẽ
sử dụng để giải quyết bài toán.
• Trình bày các thông tin về đầu vào (input) và đầu ra (output) của hệ
thống sẽ được cài đặt.
n Đăng ký trước 26/10/2020
• Qua Google form (sẽ thông báo sau trên FB group)
• Đề xuất đề tài của nhóm (tên đề tài, và mô tả)
• Thông tin các thành viên của nhóm: Tên, Mã số sinh viên, Email, lớp
8
Đồ án môn học: các yêu cầu
n Kết quả của đồ án phải được trình bày ở cuối môn học
Tất cả các thành viên phải tham gia vào việc thực hiện và trình bày đồ án
n Báo cáo kết quả của đồ án bao gồm:
• Mã nguồn (source codes): lưu trong một file nén và trong CD/DVD
• File hướng dẫn (readme.txt) mô tả chi tiết cách thức cài đặt/biên
dịch/chạy chương trình (và các gói phần mềm được sử dụng kèm theo)
• Tài liệu báo cáo đồ án (lưu trong file PDF) mô tả các thông tin sau:
- Giới thiệu và mô tả về bài toán thực tế được giải quyết
- Các chi tiết của phương pháp được dùng để giải quyết bài toán
- Các chức năng chính của hệ thống (và cách sử dụng)
- Các phương pháp, gói phần mềm, dữ liệu,…có sẵn (của người khác)
được sử dụng / khai thác trong công việc của đồ án
- Các vấn đề / khó khăn gặp phải trong quá trình thực hiện công việc của
đồ án, và cách thức được dùng để giải quyết (vượt qua)
- Các tranh luận / khám phá / kết luận, và các đề cử cho việc tiếp tục
phát triển và cải tiến trong tương lai
9
Đồ án môn học: đánh giá
n Công việc đồ án được đánh giá theo các tiêu chí sau:
• Mức độ phức tạp / khó khăn của bài toán thực tế được giải quyết
• Chất lượng (sự đúng đắn và phù hợp) của phương pháp được dùng để
giải quyết bài toán
• Chất lượng của bài trình bày (presentation) kết quả đồ án
• Chất lượng của tài liệu báo cáo kết quả đồ án
• Cài đặt hệ thống thử nghiệm (các chức năng, dễ sử dụng, …)
n Bài trình bày trong khoảng 15 phút, và phù hợp với những gì được
nêu trong tài liệu báo cáo
n Nếu sử dụng lại / kế thừa / khai thác các mã nguồn / các gói phần
mềm / các công cụ sẵn có, thì phải nêu rõ ràng và chính xác trong
tài liệu báo cáo (và đề cập trong bài trình bày)
10
Tài liệu học tập
n Các bài giảng trên lớp (Lecture slides)
n Thư mục lectures:
my.sharepoint.com/:f:/g/personal/khoat_thanquang_hust_edu_vn/ErAphMIVQ_NPlKXKi
vj_3o4BUgIvSrh8V78a5FKm53Mwzg?e=zPI2hA
n FB group:
n Sách tham khảo
• S. Russell and P. Norvig. Artificial Intelligence: A Modern
Approach (3rd Edition). Prentice Hall, 2009.
• T. M. Mitchell. Machine Learning. McGraw-Hill, 1997.
11
11 trang
20400
Free
Bạn đang xem tài liệu "Bài giảng Trí tuệ nhân tạo - Giới thiệu môn học - Thân Quang Khoát", để tải tài liệu gốc về máy hãy click vào nút Download ở trên
File đính kèm:
- bai_giang_tri_tue_nhan_tao_gioi_thieu_mon_hoc_than_quang_kho.pdf
