ĐỀ THI NHẬP MÔN TRÍ TUỆ NHÂN TẠO

Đề thi trí tuệ nhân tạo Đề thi trí tuệ nhân tạo Đề thi trí tuệ nhân tạo Đề thi trí tuệ nhân tạo Đề thi trí tuệ nhân tạo Đề thi trí tuệ nhân tạo Đề thi trí tuệ nhân tạo Đề thi trí tuệ nhân tạo Đề thi trí tuệ nhân tạo Đề thi trí tuệ nhân tạo

h = 6 h = 4 h = 3 h = 2 3 1 3 HỌC VIỆN CÔNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THÔNG ĐỀ THI KẾT THÚC MÔN HỌC KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN 1 MÔN: Trí tuệ nhân tạo BỘ MÔN: Khoa học máy tính Lớp: D07CNTT Hệ đào tạo: - Đại học Thời gian thi: 90 phút Đề số: 4 Câu 1. (2,5 điểm) Tìm đường đi từ S tớ[r]

Nhẹ - Trắng Méo Nhẹ + 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: 2 Câu 1 (2,5 điểm): Cho đồ thị như[r]

K2012Đề thi Cuối kỳ - Học kỳ II 2014-2015Môn: TRÍ TUỆ NHÂN TẠOSố câu hỏi: 5 – Tổng số điểm: 10 – Thời gian làm bài: 120 phútThí sinh được xem tài liệuKhông được sử dụng máy tính xách tay và phương tiện truyền thôngCâu 1 (1 đ): Xem cây trạng thái cho trò chơi 2-người với các lượng giá tĩnh như[r]

Bài giảng Nhập môn trí tuệ nhân tạo: Chương 6 do TS. Ngô Hữu Phúc biên soạn nhằm mục đích phục vụ cho việc giảng dạy. Nội dung bài giảng gồm: Bài toán thoả ràng buộc (CSP), tìm kiếm backtracking cho CSP, tìm kiếm địa phương cho CSP,...

18 Biểu diễn dưới dạng mạng ngữ nghĩa với những tri thức sau: - Chim là động vật, có 2 cánh , biết bay - Chim cánh cụt là chim không biết bay, biết bơi - Động vật có lông, thở bằng không[r]

Cùng nắm kiến thức trong chương "Các chiến lược tìm kiếm có đối thủ" này thông qua việc tìm hiểu các nội dung sau: Cây trò chơi và tìm kiếm trên cây trò chơi, chiến lược Minimax, phương pháp cắt tỉa Alpha – Beta,...Mời các bạn cùng tham khảo!

[r]

[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]

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 dụng mạng Gabor để tạo hàm phi[r]

dữ liệu và tri thức. Nhật Bản đã thành công trong việc xây dựng một hệ thống trợgiúp đa ra các quyết định trên thị trờng chứng khoán và đa vào kiến thức của cácchuyên gia đầu ngành.* các thiết bị thông minh sử dụng logic mờTừ đầu những năm 1990 các thiết bị điện tử dân dụng Trí Tuệ Nhân Tạ[r]

năng lượng của siêu diện n chiều. Giả sử các mẫu vào (input patterns) tuỳ ý được đưavào hệ như trạng thái ban đầu, hệ sẽ đạt đến điểm cân bằng gần nhất ứng với điểm ổn15/20Các kỹ thuật trí tuệ nhân tạo hiện đạiđịnh. Hình 5.6 cho thấy một phác hoạ ngắn gọn về năng lượng của hệ E(x). Nếu[r]

Trái đất, từ trí tuệ của những cỗ máy" - Nick Bostrom trả lời trong mộtcuộc phỏng vấn.Trong cuốn "Superintelligence", ông viết rằng, Trái đất hậu-Singularity sẽtrở thành "Một xã hội mà những phép màu về kinh tế cũng như nhữngthành tựu công nghệ tuyệt vời diễn ra, nhưng không còn ai để tận hưở[r]

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 tạo là một môn học bắt buộc của dân IT, để tăng nguồn tài liệu tham khảo cho các bạn, tôi xin post một ebook khá hay của tiến sĩ Nguyễn Đình Thúc chủ biên. Sách được scan lại từ một sách đã có trên thị trường.Dung lượng 10,4 MB

Mệnh đề kết quả là tuyển của tất cả các biến mệnh đề trong các mệnh đề cha với các phép thế phù hợp và trừ đi: nếu có một cặp biến mệnh đề T1 và T2, sao cho T1 nằm trong mệnh đề cha này[r]

Như vậy đối với trạng thái ở hình ban đầu, hàm fTk sẽ có giá trị là Fk=2+1+3+1+0+1+2+2=12 CÁC CHIẾN LƯỢC TÌM KIẾM LAI TRANG 48 điều này rõ hơn, sẽ tiện hơn cho chúng ta nếu nhìn một chiế[r]

Cho mỗi trạng thái n một giá trị fn: FN = GN + HN GN = KHOảng cách thực sự từ n đến trạng thái bắt đầu HN = HÀm heuristic đánh giá khoảng cách từ trạng thái n đến mục tiêu.[r]