Acerca de este Curso
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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. 28 horas para completar

Chino (tradicional)

Subtítulos: Chino (tradicional)

Habilidades que obtendrás

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

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Nivel principiante

Aprox. 28 horas para completar

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Programa - Qué aprenderás en este curso

Semana
1
2 horas para completar

Introduction

...
9 videos (Total 118 minutos), 1 reading
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
2 horas para completar

Uninformed search

...
6 videos (Total 102 minutos), 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 ejercicio de práctica
Week 218m
Semana
3
2 horas para completar

Informed search

...
6 videos (Total 108 minutos), 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 ejercicio de práctica
Week 320m
Semana
4
2 horas para completar

Non-classic search

...
7 videos (Total 119 minutos), 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 ejercicio de práctica
Week 416m
4.8
36 revisionesChevron Right

60%

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

20%

consiguió un aumento de sueldo o ascenso

Principales revisiones sobre 人工智慧:搜尋方法與邏輯推論 (Artificial Intelligence - Search & Logic)

por 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!

Instructor

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于天立

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

Acerca de Universidad Nacional de Taiwán

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/...

Preguntas Frecuentes

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