Nhập môn trí tuệ nhân tạo
Introduction to Artificial Intelligence
Mô tả học phần
Học phần này cung cấp cho sinh viên các kiến thức nền tảng nhập môn trí tuệ nhân tạo các phương pháp biểu diễn vấn đề, các phương pháp tìm kiếm, các phương pháp biểu diễn tri thức, các thuật toán suy diễn. Bên cạnh đó, sinh viên cũng được giới thiệu về một số khái niệm và kỹ thuật trong học máy, học sâu. Sinh viên có khả năng áp dụng các kiến thức vào giải quyết các bài toán thực tế. Sinh viên biết cách đưa ra biểu diễn thích hợp cho một vấn đề cụ thể, đặc biệt ứng dụng của trí tuệ nhân tạo và học máy trong giáo dục. Thông qua nhiệm vụ của bài tập lớn, sinh viên sẽ có được kinh nghiệm thực tế về xây dựng một chương trình có tính năng thông minh, dựa trên các kỹ thuật trí tuệ nhân tạo đã học được. Ngoài ra môn học cũng cung cấp cho sinh viên các kỹ năng làm việc nhóm, thuyết trình và thái độ cần thiết để làm việc trong công ty sau này.
English description
This module provides students with foundational knowledge of artificial intelligence, problem representation methods, search methods, knowledge representation methods. Besides, students are also introduced to some concepts and techniques in machine learning and deep learning. Students are able to apply knowledge to solve practical problems. Students know how to come up with an appropriate representation for a specific problem, especially the application of artificial intelligence and machine learning in education. Through large assignment tasks, students will gain practical experience in building a program with intelligent features, based on the artificial intelligence techniques they have learned. Moreover, the course also provides students with teamwork skills, presentation skills, and the attitudes necessary to work in a company in the future
Chuẩn đầu ra học phần (CLO) 5
Bấm vào từng chuẩn đầu ra để xem bản tiếng Anh, liên kết PLO và mức độ đóng góp.
-
CLO1 Mô hình hoá & biểu diễn bài toán AI
Sinh viên có thể mô hình hoá một bài toán dưới dạng không gian trạng thái/tri thức (trạng thái, hành động, mục tiêu, ràng buộc; hoặc luật/logic cơ bản) và lựa chọn biểu diễn phù hợp, có giải thích.
PLO 01 R -
CLO2 Vận dụng kỹ thuật giải quyết vấn đề (search & inference)
Sinh viên có thể vận dụng các chiến lược tìm kiếm và/hoặc suy diễn dựa trên tri thức để giải bài toán; so sánh các phương pháp theo tiêu chí đúng đắn, hiệu quả, độ phức tạp và điều kiện áp dụng.
PLO 02 I -
CLO3 Triển khai chương trình có tính năng “thông minh”
Sinh viên có thể thiết kế – cài đặt một mô-đun/ứng dụng AI mức nhập môn (rule-based / search / ML cơ bản) bằng công cụ phù hợp (ví dụ Python), kiểm thử và đánh giá theo kịch bản/dữ liệu, và đề xuất cải tiến.
PLO 05 I -
CLO4 Nhận diện hướng ứng dụng (đặc biệt trong giáo dục) & giới hạn
PLO 10 I -
CLO5 Sinh viên có thể phân tích các hướng ứng dụng AI/ML/DL (đặc biệt trong giáo dục), diễn giải yêu cầu dữ liệu, giới hạn, rủi ro và nguyên tắc sử dụng có trách nhiệm ở mức nhập môn.
PLO 06 IPLO 12 I
Đánh giá học phần
| Thành phần | Tỉ trọng | Thời gian |
|---|---|---|
| Thi (final exam) | 70.0% | |
| Tham dự trên lớp Class Participation | 10.0% | Toàn bộ quá trình học/Throughout the course |
| Bài tập về nhà và lập trình Homework and programming assignment | 20.0% | Toàn bộ quá trình học/Throughout the course |
Tài liệu học tập
Bắt buộc
- [1] Artificial Intelligence: A Modern Approach, S. Russell and P. Norvig, 2009, Prentice Hall
- [2] Trí Tuệ Nhân Tạo, Nguyễn Thanh Thủy, Nhà xuất bản KHKT, 1999
- [3] Machine Learning, T. M. Mitchell, 1997, McGraw-Hill