TRƯỜNG ĐH NÔNG LÂM TP.HCM
KHOA CƠ KHÍ-CÔNG NGHỆ
CỘNG HOÀ XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM
     Độc lập - Tự do - Hạnh phúc
 

 
 
  
  ĐỀ CƯƠNG MÔN HỌC
TRÍ TUỆ NHÂN TẠO
 
1. Thông tin về giảng viên:           
Họ và tên: Phạm Thị Thu Hiền
Chức danh, học hàm, học vị: Thạc sĩ
Thời gian, địa điểm làm việc: Toàn thời gian, Trường ĐH. Nông lâm Tp.HCM
Địa chỉ liên hệ:    Bộ môn Cơ điện tử, Khoa Cơ khí Công nghệ,
Trường Đại học Nông lâm Tp.HCM
2. Thông tin chung về môn học
-         Tên môn học: Trí tuệ nhân tạo
-         Mã môn học: 207619
-         Số tín chỉ: 2
-         Môn học: - Bắt buộc
-         Lựa chọn:
-         Các môn học tiên quyết: Kỹ thuật lập trình
-         Các môn học kế tiếp:
-         Các yêu cầu đối với môn học (nếu có):
-         Giờ tín chỉ đối với các hoạt động:
+ Nghe giảng lý thuyết: 15 tiết
+ Làm bài tập trên lớp: 6 tiết
+ Thảo luận: 3 tiết
+ Thực hành, thực tập (ở PTN, nhà máy, studio, điền dã, thực tập...): 6 tiết
+ Hoạt động theo nhóm: 30
+ Tự học: 90 tiết
-     Địa chỉ Khoa/ bộ môn phụ trách môn học: Bộ môn Cơ điện tử
3. Mục tiêu của môn học
-         Kiến thức:
Cung cấp cho sinh viên những kiến thức cơ bản và cần thiết về lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, kỹ thuật liên quan đến các hệ thống thông minh, các ứng dụng của trí tuệ nhân tạo trong đời sống, trong các hệ thống thông minh. Nâng cao kiến thức thông qua các bài tập tự học, thực hành.
-         Kỹ năng:
Có các kỹ năng phân tích, tạo ý tưởng thiết kế và tìm lời giải các bài toán liên quan đến kỹ thuật hệ thống thông minh.
-         Thái độ, chuyên cần:
Kích thích học viên thấy được tầm quan trọng, có động lực yêu thích, chuyên cần với môn học trên nói riêng và ngành học Cơ điện tử nói chung.
4. Tóm tắt nội dung môn học (khoảng 150 từ)
Môn sẽ cung cấp cho học viên kiến thức cơ bản về biểu diễn tri thức, logic học, suy luận giải quyết vấn đền bằng các phương pháp tìm kiếm.  
5. Nội dung chi tiết môn học (tên các chương, mục, tiểu mục)
Phần 1: Giới thiệu
-         Giới thiệu tổng quan về lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo.
o       Turing Test.
o       Định nghĩa các chuyên ngành của Trí tuệ Nhân tạo: xử lý ngôn ngữ tự nhiên, suy luận tự động, học máy, v.v…
-         Tóm tắt lịch sử phát triển của lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo.
-         Một số thành tựu và ứng dụng của Trí tuệ nhân tạo trong đời sống.
o       Giới thiệu các dự án robot.
o       Giới thiệu hệ thống hỏi đáp xử lý ngôn ngữ tự động.
Phần 2: Biểu diễn tri thức trong Trí tuệ Nhân tạo
-         Biểu diễn tri thức là gì.
-         Các độ đo để đánh giá một lược đồ biểu diễn tri thức.
-         Lược đồ biểu diễn logic.
-         Các luật suy luận.
-         Các mạng ngữ nghĩa.
-         Các khung và các đoạn.
-         Các cây quyết định.
Phần 3: Các agent thông minh
-         Agent và môi trường.
-         Các agent hợp lý.
-         Thiết lập độ đo, môi trường.
-         Các loại môi trường.
-         Các loại agent.
+ Tự học/Thực hành
-         Tìm hiểu về ngôn ngữ Prolog và việc cài đặt hàm cảm nhận agent máy hút bụi tự động.
Phần 4: Logic vị từ
-             Cú pháp và ngữ nghĩa của logic vị từ.
-             Sử dụng logic vị từ.
-             Thí dụ Wumpus trong logic vị từ.
-             Công nghệ tri thức trong logic vị từ.
Phần 5: Suy luận trong logic vị từ
-             Rút gọn suy luận trong logic vị từ về suy luận mệnh đề.
-             Phép đồng nhất.
-             Luật khẳng định tổng quát.
-             Lập luận tiến.
-             Lập luận lùi.
-             Hợp giải.
Phần 6: Các agent logic
+ Lý thuyết
-         Các agents với cơ sở tri thức.
-         Wumpus world
-         Logic tống quát.
-         Logic mệnh đề.
-         Tương đương logic, hằng đúng, khả thỏa.
-         Suy luận logic và chứng minh định lý.
-         Thuật toán Vương Hạo.
-         Phương pháp hợp giải.
-         Lập luận tiến.
-         Lập luận lùi.
+ Tự học/Thực hành
-         Ngôn ngữ Prolog
-         Cài đặt phương pháp hợp giải.
-         Cài đặt Wumpus world.
Phần 7: Giải quyết vấn đề bằng phương pháp tìm kiếm – Tìm kiếm không có thông tin
 + Lý thuyết
-         Các agent có khả năng giải quyết vấn đề.
-         Các loại vấn đề.
-         Phát biểu bài toán.
-         Các thuật toán tìm kiếm cơ bản:
o           Thuật toán tìm kiếm theo chiều rộng (Breadth-first search – BFS).
o           Thuật toán tìm kiếm theo chi phí thống nhất (Uniform-cost search).
o           Thuật toán tìm theo chiều sâu (Depth-first search – DFS).
o           Thuật toán tìm theo chiều sâu có giới hạn (Depth-limited search).
o           Thuật toán tìm theo chiều sâu lặp (Iterative deepening search – IDS).
o           Tìm kiếm 2 chiều.
+ Tự học/Thực hành
-         Cài đặt các thuật toán tìm kiếm BFS, DFS, Uniform-cost search, Depth-limited search, IDS.
Phần 8: Giải quyết vấn đề bằng phương pháp tìm kiếm – Tìm kiếm có thông tin (3 LT / 0 TH)
+ Lý thuyết
-         Các chiến lược tìm kiếm.
-         Các hàm Heuristic.
-         Tìm kiếm Best-first và các biến thể.
o       Giải thuật tham ăn (greedy).
o       A*.
o       Iterative-deepening A* (IDA*).
o       Recursive best-first search.
o       A* với bộ nhớ giới hạn.
-         Tìm kiếm cục bộ và tối ưu hóa:
o       Giải thuật leo đồi (hill climbing).
o       Tabu search.
o       Simulated Annealing.
o       Giải thuật di truyền (genetic algorithm).
+ Tự học/Thực hành
-         Áp dụng giải thuật A* giải bài toán 8-puzzle.
-         Cài đặt thuật giải leo đồi
-         Cài đặt giải thuật di truyền, áp dụng giải bài toán 8-hậu.
Phần 9: Games
+ Lý thuyết
-         Các quyết định tối ưu trong Games.
-         Trò chơi tic-tac-toe.
-         Thuật toán min-max.
-         Cắt nhánh a-b.
Phần 10: Học (learning)
+ Lý thuyết
-         Học theo cây quyết định.
-         Học theo mạng neural.
-         Ứng dụng mạng neural trong nhận dạng chữ viết tay và phục hồi ảnh.
+ Tự học/Thực hành
-         Cài đặt thuật tóan tic-tac-toe, min-max, cắt nhánh a-b.
-         Cài đặt cây quyết định.
-         Cài đặt mạng neural.
6. Học liệu
6.1 Học liệu bắt buộc
1.      BM. Cơ điện tử, 2009. Bài giảng Trí tuệ nhân tạo. Trường ĐH. Nông Lâm Tp.HCM.
6.2 Học liệu tham khảo
1.  S. Russell and P. Norvig, 2003. Artificial Intelligence: A Modern Approach Prentice Hall, Second Edition.
2.      Eugene Charniak and Drew McDermott, 1999. Introduction to Artificial Intelligence, Second Edition.
3.      J. Finlay and A. Dix, 1997. An Introduction to Artificial Intelligence, UCL Press Limited.
7. Hình thức tổ chức dạy học
7.1. Lịch trình chung: (Ghi tổng số giờ cho mỗi cột)

Nội dung
Hình thức tổ chức dạy học môn học
Tổng
Lên lớp
Thực hành, thí nghiệm, thực tập giáotrình, rèn nghề, …
Tự học, tự nghiên cứu
Lý thuyết
Bài tập
Thảo luận
1. Giới thiệu
0,5
 
 
3
 
 
3
 
 
2. Biểu diễn tri thức trong Trí tuệ Nhân tạo
0,5
 
 
3. Các agent thông minh – ngôn ngữ prolog
1
1
 
4. Logic vị từ
2
 
3
 
 
5. Suy luận trong logic vị từ
2
 
 
6.Các agent logic
1
1
 
 
7.Giải quyết vấn đề bằng phương pháp tìm kiếm
5
2
 
 
8.Các phương pháp trò chơi
1,5
1
 
 
9.Các phương pháp học
1,5
1
 
 
TỔNG SỐ TIẾT
15
6
3
6
 
30

7.2. Lịch trình tổ chức dạy học cụ thể
Thí dụ: Nội dung 1, tuần 1

Hình thức tổ chức dạy học
Thời gian, địa điểm
Nội dung chính
Yêu cầu SV
chuẩn bị
Ghi chú
Lý thuyết, Bài tập và thảo luận
-Nội dung 1
 
 
 
-Nội dung 2
 
 
 
-Nội dung 3
 
 
 
- Nội dung 4
 
 
 
-Nội dung 5
 
 
 
-Nội dung 6
 
 
 
-Nội dung 7
 
 
 
-Nội dung 8
 
 
 
-Nội dung 9
 
 
 
 
Tuần 1, Giảng đường
 
Tuần 1
Giảng đường
 
Tuần 1
Giảng đường
 
Tuần 1,2 Giảng đường
 
Tuần 2,3 Giảng đường
 
Tuần 3
Giảng đường
 
Tuần 3,4,5
Giảng đường
 
Tuần 7
Giảng đường
 
Tuần 7
Giảng đường
 
 
 
Giới thiệu
 
 
 
Biểu diễn tri thức trong Trí tuệ Nhân tạo
 
 
Các agent thông minh
 
 
 
Logic vị từ
 
 
 
Suy luận trong logic vị từ
 
 
 
Các agent logic
 
 
 
Giải quyết vấn đề bằng phương pháp tìm kiếm
 
 
Phương pháp trò chơi
 
 
 
Phương pháp học
 
 
 
Xem trước TL1
 
 
Xem trước TL 1, 2,3
 
 
Xem trước TL 1, 2,3
 
 
Xem trước TL 1, 2,3
 
 
Xem trước TL 1, 2,3
 
 
Xem trước TL 1, 2,3
 
 
Xem trước TL 1, 2,3
 
 
Xem trước TL 1, 2,3
 
 
Xem trước TL 1, 2,3
 
Bài tập 1
 
 
 
Bài tập 2
 
 
 
Bài tập 3
 
Tuần 2
Giảng đường
 
Tuần 6
Giảng đường
 
Tuần 8
Giảng đường
Chương 3
 
 
 
Chương 6,7
 
 
 
Chương 8,9
 
Làm trước BT
Chương 3
 
 
Làm trước BT
Chương 6,7
 
 
Làm trước BT
Chương 8,9
 
Thảo luận
Tuần 11
Giảng đường
Chương 2,3,4,5,6,7,8,9
Chuẩn bị seminar
Chương 2,3,4,5,6,7,8,9
 
Thực hành, thí nghiệm, TT giáo trình, rèn nghề …
Tuần 9,10
PTN cơ điện tử
Chương 2,3,4,5,6,7,8,9
Xem trước
Chương 2,3,4,5,6,7,8,9
 
Tự học, tự nghiên cứu
 
Tập trung phần bài tập và thảo luận
 
 

Bảng này được thiết kế cho từng nội dung ứng với 1 tuần học, cho đến hết môn học (15 tuần).
8. Chính sách đối với môn học và các yêu cầu khác của giảng viên
            Yêu cầu và cách thức đánh giá, sự hiện diện trên lớp, mức độ tích cực tham gia các hoạt động trên lớp, các qui định về thời hạn, chất lượng các bài tập, bài kiểm tra….
            (Xem mục 9 tiếp theo)
9. Phương pháp, hình thức kiểm tra - đánh giá kết quả học tập môn học
            Phân chia các mục tiêu cho từng hình thức kiểm tra - đánh giá
9.1. Kiểm tra – đánh giá thường xuyên
-   Dự lớp, tích cực tham gia hoạt động môn học:       10%
9.2. Kiểm tra - đánh giá định kì: Bao gồm các phần sau (trọng số của từng phần do giảng viên đề xuất, chủ nhiệm bộ môn thông qua):
9.3. Tiêu chí đánh giá các loại bài tập
-   Đánh giá bài tập: 10%.
-   Đánh giá điểm thực tập: 10%
-   Chuẩn bị báo cáo & thuyết trình: 20%
9.4. Lịch thi, kiểm tra (kể cả thi lại)
-   Thi cuối học kỳ: 50%.
 

Giảng viên đào tạo
(Ký tên)
Chủ nhiệm bộ môn duyệt
(Ký tên)
Thủ trưởng đơn vị
(Ký tên)

 
 
 
 

 

Số lần xem trang: 2229