ĐỀ CƯƠNG MÔN HỌC: Nhập môn trí tuệ nhân tạo

ĐỀ CƢƠNG MÔN HỌC: Nhập môn trí tuệ nhân tạo
1. Thông tin về giảng viên
Giảng viên thứ 1:
- Họ và tên: Lưu Thị Bích Hương
- Chức danh, học hàm, học vị: Giảng viên, P.tổ trưởng chuyên môn, Ths.
- Thời gian, địa điểm làm việc: tổ khoa học máy tính
- Địa chỉ liên hệ: Khoa Công nghệ thông tin – Trường ĐHSP Hà Nội 2
- Điện thoại: 0966 170 888, email:
Giảng viên thứ 2:
- Họ và tên: Nguyễn Năng An
- Chức danh, học hàm, học vị: Giảng viên
- Thời gian, địa điểm làm việc: tổ Khoa học máy tính
- Địa chỉ liên hệ: Khoa Công nghệ thông tin – Trường ĐHSP Hà Nội 2
- Điện thoại: 0985238080, email:
2. Thông tin về môn học
- Tên môn học: Nhập môn trí tuệ nhân tạo
- Mã môn học: ST113
- Số tín chỉ: 2
- Loại môn học:
+ Bắt buộc (Tự chọn): Bắt buộc.
+ Điều kiện tiên quyết: Toán rời rạc, Ngôn ngữ lập trình bậc cao
- Giờ tín chỉ đối với các hoạt động học tập:
+ Học lý thuyết trên lớp: 24
+ Bài tập trên lớp:
+ Xêmina, thảo luận trên lớp: 6
+ Thực hành trong phòng thí nghiệm, phòng máy, sân bãi:
+ Thực tập thực tế:


+ Hoạt động nhóm:
+ Tự học, tự nghiên cứu: 60

- Đơn vị phụ trách môn học:
+ Bộ môn: Khoa học máy tính
+ Khoa Công nghệ thông tin
3. Mục tiêu của môn học
- Kiến thức: Sinh viên nắm được các khái niệm cơ bản về AI, các phương
pháp giải quyết vấn đề, các phương pháp biểu diễn tri thức và kỹ thuật xử lý tri
thức.
- Kỹ năng: Kỹ năng phát triển ứng dụng của môn học.
- Thái độ học tập:

- Các mục tiêu khác:
o Góp phần phát triển kỹ năng cộng tác, làm việc nhóm
o Góp phần phát triển kỹ năng tư duy sáng tạo, khám phá tìm tòi
o Góp phần trau dồi, phát triển năng lực đánh giá
o Góp phần rèn kỹ năng lập kế hoạch, tổ chức, quản lý, theo dõi kiểm
tra việc thực hiện chương trình học tập
4. Tóm tắt nội dung môn học
Lịch sử phát triển, những khái niệm chung của trí tuệ nhân tạo. Các khái
niệm và các kỹ thuật cơ bản của trí tuệ nhân tạo. Các phương pháp giả quyết vấn
đề, các phương pháp biểu diễn tri thức, kỹ thuật xử lý tri thức và các lớp bài toán
cơ bản trong trí tuệ nhân tạo.
5. Nội dung chi tiết môn học
Hình
thức tổ
chức
dạy học

Nội dung chính

Số

tiết

Yêu cầu
đối với sinh
viên

Thời
gian, Ghi
địa
điểm

chú


Chƣơng 1: Tổng quan về TTNT
1.1.Lịch sử hình thành và phát triển
1.2.Các lĩnh vực liên quan đến AI

Đọc học

1.3.Các khái niệm cơ bản về khoa
Lý
thuyết

liệu 1

học AI
1.4.Các lĩnh vực nghiên cứu và

chương 1, 2

5

ứng dụng cơ bản
1.5.Những vấn đề chưa được giải
quyết trong AI

nhập môn, 3
chương 1, 4

Lớp
học

chương 1, 5
chương 1, 7

1.6.Một số khía cạnh hạn chế của
AI so với trí tuệ con người
Chƣơng 2: Các phƣơng pháp
giải quyết vấn đề
2.1.Giải quyết vấn đề và khoa học
AI
2.2.Cách giải quyết vấn đề của con
người
2.2.1. Quá trình xử lý thông tin của
Lý
thuyết

con người
2.2.2. Giải quyết vấn đề do con 13
người

2.3.Phân loại vấn đề
2.3.1. Định nghĩa giải quyết vấn đề
2.3.2. Ví dụ giải quyết vấn đề
2.3.3. Phân loại vấn đề
2.3.4. Các đặc trưng cơ bản của
giải quyết vấn đề
2.4.Các thành phần cơ bản trong

Đọc học
liệu 1
chương 2; 2

Lớp

chương 1, 2,

học

3; 3 chương
2, 4 , 5


một quá trình giải quyết vấn đề
2.5.Các phương pháp biểu diễn vấn
đề
2.5.1. Phương pháp biểu diễn nhờ
không gian trạng thái
2.5.2. Phương pháp quy bài toán
về bài toán con
2.5.3. Biểu diễn vấn đề nhờ logic

hình thức
2.5.4. Biểu diễn vấn đề trong máy
tính
2.5.5. Sự lựa chọn phương pháp
biểu diễn thích hợp
2.6.Các phương pháp giải quyết
vấn đề cơ bản
2.6.1. Giải quyết vấn đề trong cách
biểu diễn bằng không gian
trạng thái
2.6.2. Giải quyết vấn đề biểu diễn
dạng đồ thị
2.6.3. Các phương pháp tìm kiếm
trong không gian trạng thái
2.7.Giải quyết vấn đề biểu diễn
dưới dạng đồ thị VÀ/HOẶC
2.8. Chứng minh định lý nhờ logic
hình thức
2.9.Giải quyết vấn đề và kỹ thuật
heuristic


Chƣơng 3: Biểu diễn và xử lý tri
thức
3.1.Khái niệm biểu diễn tri thức
3.2.Tri thức và dữ liệu
3.3.Phân loại tri thức
3.4.Các phương pháp biểu diễn tri

Đọc học

thức
Lý
thuyết

liệu 1

3.4.1. Biểu diễn tri thức bằng logic
hình thức

chương 3; 2
6

chương

3.4.2. Bằng luật sản xuất

5,6,7,8,9,10;

3.4.3. Bằng O-A-V

4 chương 4;

3.4.4. Bằng khung

5

Lớp
học

3.4.5. Bằng mạng ngữ nghĩa
3.5.Các kỹ thuật suy diễn
3.5.1. Suy diễn tiến
3.5.2. Suy diễn lùi
3.6.Các hệ cơ sở tri thức

Xêmina,
thảo
luận

Trình bày và thảo luận đề tài được
giao

6

Nắm vững

Lớp

lý thuyết

học,

chương 1, 2, nhóm
3

hoạt
động
Thư

Tự học,
tự
nghiên
cứu

Thực hiện đề tài

Đọc học
60

liệu 1,2, 3,
4, 5

viện,
ở
nhà,
nhóm
hoạt


động
Các đề tài giao sinh viên tự nghiên cứu và báo cáo kết quả, mỗi đề tài ít
nhất có hai sinh viên thực hiện.
Tìm hiểu và sử dụng ngôn ngữ Prolog để thực hiện các yêu cầu sau:
Số thứ tự
1.

Tên đề tài
Giải bài toán hành trình người bán hàng rong bằng hai thuật toán
GTs1, và GTs2 trong trường hợp có n địa điểm khác nhau.

2.

Giải bài toán Ta-Canh bằng thuật toán A*

3.

Đong nước bằng giải thuật Best First Search (BFS).

4.

Tìm kiếm đường đi ngắn nhất trong một bản đồ tổng quát. Bản đồ
được biểu diễn bằng một mảng hai chiều A, trong đó A[x, y] = 0
là có thể đi được A[x,y] =1 là vật cản. Cho phép người dùng click
chuột trên màn hình để tạo bản đồ và xác định điểm xuất phát và
kết thúc, Chi phí để đi từ một ô bất kỳ sang ô kế cận nó là 1. Mở
rông bài toán trong trường hợp chi phí để di chuyển từ ô (x,y)
sang một ô bất kỳ kế (x,y) là A[x, y].

5.

Hãy thử xây dựng một bộ luật phức tạp trong ví dụ đã được trình
bày dùng để chuẩn đoán hỏng hóc của máy tính. Viết chương
trình ứng dụng bộ luật này trong việc chuẩn đoán hỏng hóc của
máy tính (sử dụng thuật toán suy diễn lùi).

6.

Người nông dân qua sông bằng giải thuật Best First Search (BFS).

7.

Viết chương trình cài đặt tổng quát thuật toán học dựa trên việc
xây dựng cây định danh. Chương trình yêu cầu người dùng đưa
vào danh sách các thuộc tính dẫn xuất, thuộc tính mục tiêu cùng
với tất cả các giá trị của mỗi thuộc tính; yêu cầu người dùng cung


cấp bảng số liệu quan sát. Chương trình sẽ liệt kê màn hình các
luật mà nó tìm được từ bảng số liệu. Sau đó, yêu cầu người dùng
nhập vào các trường hợp cần xác định, hệ thống sẽ đưa ra kết luận
cả trường hợp này.
8.

Bài toán sắp ba lô có giá trị lớn nhất: Có n loại đồ vật có khối
lượng {ai} và giá trị {ci} vào một ba lô có khối lượng w (nguyên
dương). Giả sử mỗi loại đồ vật có đủ nhiều để xếp. Hãy tìm cách
xếp sao cho đạt giá trị cao nhất.

9.

Nhà truyền giáo bằng giải thuật Best First Search (BFS).

10.

Bài toán tô màu trên đồ thị theo nguyên lý tham lam

11.

Bài toán sắp xếp công việc theo nguyên lý sắp thứ tự và nguyên lý

trùng khớp nhất

12.

Trò chơi sắp n2 – 1 số bằng giải thuật Best First Search (BFS).

13.

Nim với giải thuật Minimax

14.

Nim với giải thuật Alpha-Beta

15.

Tic-tac-toe với giải thuật Minimax

16.

Tic-tac-toe với giải thuật Alpha-Beta

17.

Bốc diêm với giải thuật Minimax

18.

Bốc diêm với giải thuật Alpha-Beta

19.

Hoán vị thanh ghi

20.

Bài toán con khỉ và quả chuối

21.

Tháp Hà Nội với kỹ thuật suy diễn lùi

22.

Tháp Hà Nội với kỹ thuật suy diễn tiến

23.

Bài toán mã đi tuần với kỹ thuật suy diễn lùi

24.

Bài toán mã đi tuần với kỹ thuật suy diễn tiến

25.

Chương trình mô phỏng một số giải thuật tìm kiếm

26.

Cài đặt chương trình bài toán 8 quân hậu


27.

Bài toán bốc sỏi bằng thuật toán A*

28.

Tìm hiểu thuật toán Min-max và cài đặt chương trình minh hoạ.

29.

Phân công công việc bằng cách áp dụng nguyên lý thứ tự.

30.

Tháp Hà nội sử dụng thuật giải AKT

31.

AKT để tìm đường đi tối ưu cho cấu trúc cây.

32.

Cài đặt thuật toán tìm kiếm sâu dần.

33.

Cài đặt thuật toán AT để tìm đường đi cho cấu trúc cây.

34.

Bài toán xem tử vi

35.

Xây dựng chương trình hỏi đáp bằng ngôn ngữ tự nhiên.

36.

Viết chương trình giải bài toán tam giác tổng quát bằng mạng ngữ
nghĩa (lưu ý sử dụng thuật toán kỹ pháp nghịch đảo Ba lan)

6. Học liệu
1. Nguyễn Thanh Thủy, “Trí tuệ nhân tạo: Các phương pháp giải quyết vấn
đề và kỹ thuật xử lý tri thức”, NXB Khoa học và kỹ thuật, 2007.
2. Đinh Mạnh Tường, “Trí tuệ nhân tạo”, NXB Khoa học và kỹ thuật, 2002.
3. Đỗ Trung Tuấn, “Trí tuệ nhân tạo: Trí tuệ nhân tạo suy diễn và lập luận”,
NXB Giáo dục, 1998.
4. Bạch Hưng Khang, Hoàng Kiếm. “Trí Tuệ nhân tạo: Các phương pháp và
ứng dụng”, Nhà xuất bản khoa học và kỹ thuật, Hà Nội, 1989.
5. A. Andrew. Artificial Intelligence, Abacus Press,1983
6. B.Raphael. The thinking computer, San Francisco, 1976
7. P. Winston. Artificial Intelligence, Addison-Wesley, 1992
8. N. Nilson. Artificial Intelligence, Mc Graw-Hill, Book company, 1971
9. E. Hunt. Artificial Intelligence, Academic Press, NewYork, 1975
10.A. Rich. Artificial Intelligence, Mc Graw-Hill, Book company, 1985
11.H. Schildt. Artificial Intelligence, Mc Graw-Hill, Book company, 1987

12.E. Channiak, D. Mc Demott. Introduction to Artificial Intelligence,
Addison-Wesley Publishing company, 1987
13.R. Brachman, H.J. Levsque. Reading in Knowledge Representation,
Morgan kaufmann Publisher, 1995
14.R. Lovine, D. Drang, B. Edelson. A comprehensive guide to AI and ES,
Mc Graw-Hill, Book company, 1986
15.W. Kreutzer, B. Mc Kenzie. Programming for AI: Methods, tools,
Applicatins, 1988
16.J. Pearl. Heuristics: Intelligent research Strategies for computer problem
solving, Addison-Wesley Publishing company, 1984.
17.Slage. Heuristics Programming. Mc Graw-Hill, Book company, 1971.
7.

Kế hoạch giảng dạy
Sinh viên tự học,
Giảng viên lên lớp (tiết)

tự nghiên cứu
(tiết)

Tuần

Lý

Minh

Thực

Xêmina,

Chuẩn

Bài tập

thuyết

họa, ôn

hành,

thảo luận

bị tự

ở nhà,

tập, kiểm

bài tập

học

bài tập
lớn

tra
1.

2

2

2

2.

2

2

2

3.

2

2

2

4.

2

2

2

5.

2

2

2

6.

2

2

2

7.

2

2

2

8.

2

2

2

Tổng


9.

2

2

2

10.

2

2

2

11.

2

2

2

12.

2

2

2

13.

2

2

2

14.

2

2

2

15.

2

2

2

6

30

30

Tổng

24

cộng
8.

Yêu cầu của giảng viên đối với môn học
- Sinh viên phải tham gia đủ trên 80% giờ trên lớp. Phải hoàn thành đề tài
được giao.

9.

Phƣơng pháp và hình thức kiểm tra đánh giá môn học
Hình thức

Tỉ lệ

Bài tập cá nhân tuần

10%

Bài tập nhóm tháng

10%

Bài tập lớn học kỳ

10%

Thi cuối kỳ (vấn đáp)

70%
Hà Nội, ngày….tháng 10 năm 2012

GIẢNG VIÊN 2

GIẢNG VIÊN 1

(Ký và ghi rõ họ tên)

(Ký và ghi rõ họ tên)

Lƣu Thị Bích Hƣơng
P. TRƯỞNG BỘ MÔN

P. TRƯỞNG KHOA


Lƣu Thị Bích Hƣơng

Trần Tuấn Vinh