人工智慧   課程大綱

(2012年二月~六月)

總成績公佈，如有疑問，請於7月5日前同時email連絡老師及助教。

總成績＝作業成績×0.32＋考試成績×0.32＋35－缺席次數，再四捨五入。

總成績檔請下載

 

 

基本資料

u 課程名稱：       人工智慧        

u 授課老師：林順喜 linss@csie.ntnu.edu.tw
 http://www.csie.ntnu.edu.tw/03_lab/labphoto/20110822140906.gif
演算法與平行應用實驗室

u 老師電話： (02)77346671

u 開課系級：       資工三        

u 學分數：  3         必選修： 選  

u 上課時間：每周一14:10~17:00

u 上課教室：    S201

u 助教： 陳新颺 yugioh340238@hotmail.com

u 助教電話：77346665 (CSIE105, APA Lab演算法與平行應用實驗室)

u 老師諮詢時間：每周二、四上午10~12點(在資工系202)

u 課程網站: http://csie.ntnu.edu.tw/~linss/
 請記得經常上網看一看喔!

u 師範大學線上課程評鑑系統，一定要做喔！

 

作業四已取消! 各位同學請注意：

1、由於作業三仍有甚多同學尚末繳交，而期末已至，考量同學們的時間，可能能完成作業四的人會很少，因此取消作業四，不用做了。

2、作業三「八層牛角棋」deadline是6月4日，每多遲交一天改為僅多扣1分，因此你可趕快完成它，扣分不多。最晚應在6月25日23：59前交(最多扣到20分)。因校方要求屆時也要交出學期成績了。

3、作業三已繳來的同學，若完成度不高，可補交，每多遲交一天也是僅多扣1分。

4、作業三已順利完成的同學，可開始準備期末考，考古題如以下連結。

5、作業四有興趣做的同學，可做為自我的練習，將來也可往研發棋軟的方向走。

 

 

2011_04_19期中考題下載   2011_06_21期末考題下載 

 

課程簡介

u 本課程將對人工智慧領域作一概述，希望引起同學們對此領域的興趣，並投入相關的研究與應用。

u 本課程涵蓋人工智慧的基礎理論與實際應用，將著重於智慧代理人、各式搜尋演算法、知識表示與推論、機械學習等主題。

u 課程之前半部強調背景知識的建立，而後半部著重理論的整合與應用，並同時介紹當前相關科技之進展，以使修課同學能夠從多方面瞭解人工智慧。

 

教科書

u Stuart Russell and Peter Norvig, "Artificial Intelligence: A Modern
Approach," 3rd Edition, Prentice Hall, 1152 pages, 2009， 新月/東華代理進口(電話：02-23317856)。

  
 http://aima.cs.berkeley.edu/
Lecture Slides:
http://aima.eecs.berkeley.edu/slides-pdf/

u 人工智慧－現代方法(第三版)，譯者： 歐崇明、時文中、陳 龍，全
華，2011。(中譯本)

 

參考書籍

u 網路資料、講義。

 

授課內容與評分

u 授課內容與方式：上課口授及討論。

u 考試與作業：共二次考試。共約佔總分的40％。

u 平時程式作業約4次（每次約佔15％），共約佔60％。

u 抽點未到者，將逐次扣分。

u 公假、事假或病假需附正式証明，方可另以公式計分。

u 考試作弊或作業抄襲者，學期成績一律零分計算，並送本系「獎懲委員會」及校方處理。There is no exception.

u 上課認真聽講、出席踴躍、不懂立刻發問，務求徹底了解。

u 上課後一定要立刻複習，收獲通常更大。

 

課程預定表

週數

星期一

星期六

上課內容

1

2/20

課程簡介、Ch1

2

3/3

Ch2

3

3/5

Ch2

4

3/12

Ch3

5

3/19

Ch3

6

3/26

Ch4

7

4/2

Ch5

8

4/9

Ch5

9

4/16

期中考

10

4/23

Ch6

11

4/30

Ch6

12

5/7

Ch7

13

5/14

Ch7

14

5/21

Ch8

15

5/28

Ch8

16

6/4

Ch9

17

6/11

Ch9 

18

6/18

期末考

 

課程內容

•    The theoretical and practical issues for all disciplines of Artificial Intelligence (AI) will be considered.

–    AI is interdisciplinary!

–    Foundational Topics to be Covered

–    Intelligent Agents

–    Search, Advanced Search, Adversarial Search (Game Playing), Constraint Satisfaction Problems (CSP)

–    Propositional and Predicate Logic, Inference and Resolution

–    Rules and Expert Systems

Part I Artificial Intelligence
          1 Introduction
          2 Intelligent Agents(Vacuum_Cleaner_World.htm、devcpp-4.9.9.2_setup.exe、hw1_Agent-GUI_sample_codes.rar)
Part II Problem Solving
          3 Solving Problems by Searching
          4 Beyond Classical Search
          5 Adversarial Search
          6 Constraint Satisfaction Problems
Part III Knowledge and Reasoning
          7 Logical Agents
          8 First-Order Logic
          9 Inference in First-Order Logic