ỨNG DỤNG MẠNG TRÍ TUỆ NHÂN TẠO

móc có thể tiếp nhận được. Hệ điều khiển mờ sử dụng được các kinh nghiệm vận hành đối tượng và xử lý điều khiển của các chuyên gia trong thuật toán điều khiển; do vậy, điều khiển mờ có khả năng tiến gần với tư duy điều khiển của con người. Hệ điều khiển mờ có ưu thế trong việc điều khiển các hệ thốn[r]

ƯỚC LƯỢNG CHI PHÍ PHẦN CƠ-ĐIỆN (M&E) CỦA CÁC DỰ ÁN CHUNG CƯ BẰNG MẠNG TRÍ TUỆ NHÂN TẠOUsing Artificial Neural Network (ANN) to estimate M&E cost of dwelling projectsKS. Đào Hùng Anh – Đại học Mở TP.HCM.TS. Lưu Trường Văn – Trưởng Khoa Kỹ thuật & Công nghệ, Đại h[r]

lượng tựa theo từ trường[2] Minh Ta-Cao, J. L. Silva Neto and H. Le-Huy, “Fuzzy Logic basedController for Induction Motor Drives”, Canadian Conference on Electrical andComputer Engineering, Volume 2, Issue, 26-29 May 1996.Kiểm soát tốc độ bằng cách hiệu chỉnh đòng điện thực hiện bởi bộ ngịch lưunguồ[r]

những ngôn ngữ rất mạnh, có thể viết ra được những game có quy mô lớn. Đâylà những ngôn ngữ lập trình có thể hoạt động trong nhiều lĩnh vực: với cơ sở dữliệu, lập trình hệ thống, hoặc viết game…Do đó sự hỗ trợ của nó trong việc viếtgame là rất ít. Để có thể viết được một game bằng những ngôn ngữ lập[r]

cấu trúc và tham số, đặc biệt là các mạng nơ ron truyền ngược. Chang, Zhang và Samicho biết mạng Hopfield cũng có thể kết hợp với mạng Gabor để nhận dạng hệ phi tuyếncó những kết quả khả quan. Trong trường hợp này, mạng bao gồm ba lớp. Lớp thứ nhấtgọi là bộ tạo hàm sử dụn[r]

học, đặc biệt là trong công nghệ máy tính như người ta đã mong đợi haykhông vẫn chưa có lời giải đáp thảo đáng.5b) Công nghệ robot- Robot là một loại máy có thể thực hiện những công việc một cách tựđộng bằng sự điều kiển của máy tính hoặc các vi mạch điện tử được lậptrình.- Robot là một tác nhân cơ[r]

Bạn có thể quan sát hình sau để thấy được quá trình chọn lựa. Theo nguyên lý Greedy,ta lấy tiêu chuẩn hành trình ngắn nhất của bài toán làm tiêu chuẩn cho chọn lựa cục bộ.Ta hy vọng rằng, khi đi trên n đoạn đường ngắn nhất thì cuối cùng ta sẽ có một hànhtrình ngắn nhất. Điều này không phải lúc nào c[r]

Bài giảng Trí tuệ nhân tạo: Chương 1 cung cấp cho người học các kiến thức: Giới thiệu về Trí tuệ nhân tạo, khái niệm Trí tuệ nhân tạo, lịch sử của Trí tuệ nhân tạo, các lĩnh vực ứng dụng của Trí tuệ nhân tạo, khái niệm tác nhân thông minh,...

Các kỹ thuật trí tuệ nhân tạo hiện đạiorganization). Các nơ ron tự liên kết với nhau thành mạng trong xử lý. Mỗi mạng gồmhàng vạn các phần tử nơ ron khác nhau. Môĩ phần tử nơ ron có khả năng liên kết vớihàng nghìn các nơ ron khác. Lý thuyết về mạng nơ ron đã hình t[r]

Chương 1 trình bày về "Giới thiệu chung". Nội dung cụ thể của chương này gồm có: Giới thiệu các thông tin liên quan đến khoá học, yêu cầu của khoá học, khái niệm về Trí tuệ nhân tạo, các lĩnh vực liên quan đến trí tuệ nhân tạo, lịch sử hình thành khoa học về trí tuệ nhân tạo, các lĩnh vực và ứng dụn[r]

Trí tuệ nhân tạo đang tác động đến nhiều mặt của đời sống xã hội, bao gồm cả lĩnh vực pháp luật. Một số quốc gia đã thử nghiệm một số ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực pháp luật và phần nào cho thấy những triển vọng trong tương lai.

MỤC ÑÍCH CỦA ÑỀ TÀI Trên cơ sở tìm hiểu những khó khăn của sinh viên trong học tập, nghiên cứu trí tuệ nhân tạo, kỹ thuật xây dựng chatbot, khả năng ứng dụng mã nguồn mở AIML ñể xây dựng[r]

Bài giảng Trí tuệ nhân tạo: Chương 7 trình bày các nội dung sau: Giới thiệu xác suất, luật Bayes, định lí Bayes, certainty factors – Hệ số chắc chắn, hệ chuyên gia MYCIN, logic mờ và ứng dụng,...Mời các bạn cùng tham khảo.

HỌC VIỆN CỘNG NGHỆ BC-VT ĐỀ THI KẾT THÚC MÔN HỌC KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN 1 BỘ MÔN KHOA HỌC MÁY TÍNH MÔN: TRÍ TUỆ NHÂN TẠO Lớp: D08CNTT Hệ đào tạo: Đại học chính quy Ngày thi: 3/06/2011 Thời gian thi: 90 phút Đề số: 1 Câu 1 (2,5 điểm): Cho đồ thị như trên hình vẽ, S là nút xuất ph[r]

inh Mnh TngTrang 3http://blogthuthuat.comChơng ICác chiến lợc tìm kiếm mù--------------------------------Trong chơng này, chúng tôi sẽ nghiên cứu các chiến lợc tìm kiếm mù (blindsearch): tìm kiếm theo bề rộng (breadth-first search) và tìm kiếm theo độ sâu (depth-firstsearch). Hiệu quả của các phơng[r]

Bài giảng Trí tuệ nhân tạo - Chương 1: Tổng quan cung cấp cho người học các kiến thức về trí tuệ nhân tạo là gì, các nội dung cơ bản, các hướng nghiên cứu cơ bản, lịch sử hình thành,... Mời các bạn cùng tham khảo nội dung chi tiết.

Bài giảng Trí tuệ nhân tạo: Chương 8 cung cấp cho người học các kiến thức:Các khái niệm về máy học, các kỹ thuật học của máy, cây quyết định, mạng neuron, giải thuật di truyền (Genetic),...Mời các bạn cùng tham khảo để nắm chi tiết nội dung của bài giảng.

Ưu điểm:
• Simulated annealing searchcó thể đối phó với các mô hình phi tuyến tính cao, dữ liệu hỗn loạn và ồn ào và nhiều ràng buộc. Đó là một kỹ thuật mạnh mẽ và chung chung.
• Ưu điểm chính của nó so với các phương pháp tìm kiếm địa phương khác là tính linh hoạt và khả năng tiếp cận toàn cầusự tố[r]

Nội dung của tiểu luận trình bày tìm kiếm theo chiều sâu; tìm kiếm theo chiều sâu; tìm kiếm theo chiều rộng; tìm kiếm theo giá thành thống nhất; tìm kiếm sâu dần; tìm kiếm leo đồi; Simulated annealing search.

TRÍ TUỆ NHÂN TẠOCâu 1: Anhchị hãy cho một ví dụ và trình bày về “Biểu diễn một vấn đề trong không gian trạng thái” như thế nào qua ví dụ đó.2Câu 2: Chiến lược tìm kiếm mù và tìm kiếm kinh nghiệm (tìm kiếm heuristic) qua bài 8 số4Câu 3: Anhchị hãy biểu diễn cây tìm kiếm từ một đồ thị không gian trạng[r]