本課程分為人工智慧(上)、人工智慧(下)兩部份,第一部分除了人工智慧概論外,著重在目標搜尋、meta heuristic、電腦對弈、演繹學習(包含證言邏輯、一階邏輯及 planning )等技術。這些技術主要發展時機為人工智慧的第一波及第二波熱潮,也就是 1950 年代至 1990 年代附近的主流發展,即使到現在也在各個領域廣為應用。
このコースについて
7,501 最近の表示
受講生の就業成果
60%
コースが具体的なキャリアアップにつながった
20%
昇給や昇進につながった
共有できる証明書
修了時に証明書を取得
100%オンライン
自分のスケジュールですぐに学習を始めてください。
柔軟性のある期限
スケジュールに従って期限をリセットします。
初級レベル
約19時間で修了
中国語(繁体)
字幕:中国語(繁体)
習得するスキル
Artificial Intelligence (AI)Search AlgorithmA.I. Artificial IntelligenceAlgorithms
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初級レベル
約19時間で修了
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提供:

国立台湾大学(National Taiwan University)
We firmly believe that open access to learning is a powerful socioeconomic equalizer. NTU is especially delighted to join other world-class universities on Coursera and to offer quality university courses to the Chinese-speaking population. We hope to transform the rich rewards of learning from a limited commodity to an experience available to all.
シラバス - 本コースの学習内容
2時間で修了
Introduction
2時間で修了
9件のビデオ (合計118分), 1 学習用教材
9件のビデオ
1-2 What is AI16 分
1-3 Agents and Environments, PEAS, Environment Type19 分
1-4 Different Level Of AI5 分
1-5 Wave of AI:Debut, Knowledge Driven, Data Driven6 分
1-6 The Classification of Agent, First Wave of AI (Artificial Neural Network)24 分
1-7 Second Wave of AI (Expert System)12 分
1-8 Third Wave of AI (Some Theory and Principle of Machine Learning)21 分
1-9 Conclusion of AI and Machine Learning7 分
1件の学習用教材
NTU MOOC 課程問題詢問與回報機制1 分
2時間で修了
Uninformed search
2時間で修了
6件のビデオ (合計102分)
6件のビデオ
2-2 Problem Formulation (ii) - Abstraction18 分
2-3 Search on Tree and Graph21 分
2-4 Uninformed Search (i) - Breadth-First Search, Uniform-Cost Search18 分
2-5 Uninformed Search (ii) - Depth-First Search, Depth-Limited Search, Iterative-Deepening Search14 分
2-6 Uninformed Search (iii) - Iterative-Deepening Search, Bidirectional Search15 分
1の練習問題
Week 230 分
2時間で修了
Informed search
2時間で修了
6件のビデオ (合計108分)
6件のビデオ
3-2 Best-First Search (ii) - A* Search16 分
3-3 Best-First Search (iii) - Optimality of A*18 分
3-4 Memory Bounded Search (i) - Iterative Deepening A*, RBFS21 分
3-5 Memory Bounded Search (ii) - RBFS, Simplified Memory-bounded A*20 分
3-6 Heuristic - Preformance, Generating Heuristics15 分
1の練習問題
Week 330 分
2時間で修了
Non-classic search
2時間で修了
7件のビデオ (合計119分)
7件のビデオ
4-2 Steepest Descent19 分
4-3 Simulated Annealing13 分
4-4 Evolutionary Computation19 分
4-5 Non-deterministic Actions - AND-OR Search, Partial Observations (i) - Sensor-less18 分
4-6 Partial Observations (ii) - With Sensors11 分
4-7 Partial Observations (iii) - Unknown Environments23 分
1の練習問題
Week 416 分
レビュー
人工智慧:搜尋方法與邏輯推論 (ARTIFICIAL INTELLIGENCE - SEARCH & LOGIC) からの人気レビュー
JYにより2017年1月23日
上完這個課程,不但讓我對人工智慧領域有概括性的認識,且對各種搜尋或邏輯判斷的演算法優缺點均有概念。非常推薦給想要進入人工智慧領域的朋友來上這門課程。但建議至少要有一點計算機概論或演算法的基礎比較好喔!
よくある質問
いつ講座や課題にアクセスできるようになりますか?
修了証を購入すると何を行えるようになりますか?
Is financial aid available?
コースを修了することで大学の単位は付与されますか?
さらに質問がある場合は、受講者向けヘルプセンターにアクセスしてください。