Über diesen Kurs
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Stufe „Anfänger“

Ca. 29 Stunden zum Abschließen

Chinesisch (traditionell)

Untertitel: Chinesisch (traditionell)
User
Kursteilnehmer, die sich für Course entscheiden, sind
  • Technical Solutions Engineers
  • Machine Learning Engineers
  • Data Scientists
  • Designers
  • Product Managers

Kompetenzen, die Sie erwerben

Artificial Intelligence (AI)Search AlgorithmA.I. Artificial IntelligenceAlgorithms
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Chinesisch (traditionell)

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Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche
1
2 Stunden zum Abschließen

Introduction

9 Videos (Gesamt 118 min), 1 Lektüre
9 Videos
1-2 What is AI16m
1-3 Agents and Environments, PEAS, Environment Type19m
1-4 Different Level Of AI5m
1-5 Wave of AI:Debut, Knowledge Driven, Data Driven6m
1-6 The Classification of Agent, First Wave of AI (Artificial Neural Network)24m
1-7 Second Wave of AI (Expert System)12m
1-8 Third Wave of AI (Some Theory and Principle of Machine Learning)21m
1-9 Conclusion of AI and Machine Learning7m
1 Lektüre
NTU MOOC 課程問題詢問與回報機制1m
Woche
2
2 Stunden zum Abschließen

Uninformed search

6 Videos (Gesamt 102 min), 1 Quiz
6 Videos
2-2 Problem Formulation (ii) - Abstraction18m
2-3 Search on Tree and Graph21m
2-4 Uninformed Search (i) - Breadth-First Search, Uniform-Cost Search18m
2-5 Uninformed Search (ii) - Depth-First Search, Depth-Limited Search, Iterative-Deepening Search14m
2-6 Uninformed Search (iii) - Iterative-Deepening Search, Bidirectional Search15m
1 praktische Übung
Week 218m
Woche
3
2 Stunden zum Abschließen

Informed search

6 Videos (Gesamt 108 min), 1 Quiz
6 Videos
3-2 Best-First Search (ii) - A* Search16m
3-3 Best-First Search (iii) - Optimality of A*18m
3-4 Memory Bounded Search (i) - Iterative Deepening A*, RBFS21m
3-5 Memory Bounded Search (ii) - RBFS, Simplified Memory-bounded A*20m
3-6 Heuristic - Preformance, Generating Heuristics15m
1 praktische Übung
Week 320m
Woche
4
2 Stunden zum Abschließen

Non-classic search

7 Videos (Gesamt 119 min), 1 Quiz
7 Videos
4-2 Steepest Descent19m
4-3 Simulated Annealing13m
4-4 Evolutionary Computation19m
4-5 Non-deterministic Actions - AND-OR Search, Partial Observations (i) - Sensor-less18m
4-6 Partial Observations (ii) - With Sensors11m
4-7 Partial Observations (iii) - Unknown Environments23m
1 praktische Übung
Week 416m
4.8
38 BewertungenChevron Right

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Top-Bewertungen von 人工智慧:搜尋方法與邏輯推論 (Artificial Intelligence - Search & Logic)

von JYJan 24th 2017

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!

Dozent

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于天立

副教授 (Associate Professor)
電機工程學系 (Department of Electrical Engineering)

Über 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. More courses information, the official Facebook Page: https://www.facebook.com/ntumooc2017/...

Häufig gestellte Fragen

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