Acerca de este Curso

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Resultados profesionales del estudiante

60%

consiguió un beneficio tangible en su carrera profesional gracias a este curso

20%

consiguió un aumento de sueldo o ascenso
Certificado para compartir
Obtén un certificado al finalizar
100 % en línea
Comienza de inmediato y aprende a tu propio ritmo.
Fechas límite flexibles
Restablece las fechas límite en función de tus horarios.
Nivel principiante
Aprox. 19 horas para completar
Chino (tradicional)

Habilidades que obtendrás

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

Resultados profesionales del estudiante

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100 % en línea
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Nivel principiante
Aprox. 19 horas para completar
Chino (tradicional)

ofrecido por

Placeholder

Universidad Nacional de Taiwán

Programa - Qué aprenderás en este curso

Semana
1

Semana 1

2 horas para completar

Introduction

2 horas para completar
9 videos (Total 118 minutos), 1 lectura
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 lectura
NTU MOOC 課程問題詢問與回報機制1m
Semana
2

Semana 2

2 horas para completar

Uninformed search

2 horas para completar
6 videos (Total 102 minutos)
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 ejercicio de práctica
Week 230m
Semana
3

Semana 3

2 horas para completar

Informed search

2 horas para completar
6 videos (Total 108 minutos)
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 ejercicio de práctica
Week 330m
Semana
4

Semana 4

2 horas para completar

Non-classic search

2 horas para completar
7 videos (Total 119 minutos)
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 ejercicio de práctica
Week 416m

Reseñas

Principales reseñas sobre 人工智慧:搜尋方法與邏輯推論 (ARTIFICIAL INTELLIGENCE - SEARCH & LOGIC)

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Preguntas Frecuentes

¿Tienes más preguntas? Visita el Centro de Ayuda al Alumno.