Đề cương chi tiết môn Trí tuệ nhân tạo
INFO UTE LIBRARY
ĐỀ CƯƠNG CHI TIẾT MÔN HỌC
TRÍ TUỆ NHÂN TẠO
INTRODUCTION TO ARTIFICIAL INTELLIGENCE
(Ngành Công nghệ thông tin - Chương trình đào tạo đại học 132TC)
HCMUTE.EDU.VN - THÁNG 9 NĂM 2019
BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT
THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH
--------------------
ĐỀ CƯƠNG CHI TIẾT MÔN HỌC
TRÍ TUỆ NHÂN TẠO
INTRODUCTION TO ARTIFICIAL INTELLIGENCE
(Ngành Công nghệ thông tin - Chương trình đào tạo đại học 132TC)
HCMUTE.EDU.VN – THÁNG 9 NĂM 2019
LỜI NÓI ĐẦU
Công nghệ thông tin (IT) là một trong những động lực quan trọng
bậc nhất của sự phát triển, cùng với một số ngành công nghệ cao khác
đang làm biến đổi sâu sắc đời sống kinh tế, văn hoá, xã hội của thế giới
hiện đại. Việc ứng dụng và phát triển CNTT ở nước ta đã góp phần giải
phóng sức mạnh vật chất, trí tuệ và tinh thần, thúc đẩy công cuộc đổi
mới, phát triển nhanh và hiện đại hóa các ngành kinh tế, tăng cường năng
lực cạnh tranh của các doanh nghiệp, hỗ trợ có hiệu quả cho quá trình
chủ động hội nhập kinh tế quốc tế, nâng cao chất lượng cuộc sống của
nhân dân, đảm bảo an ninh quốc phòng góp phần thực hiện thắng lợi sự
nghiệp công nghiệp hóa, hiện đại hóa đất nước.
Hiện nay, ngành CNTT là một trong những ngành học được chú
trọng trong hệ thống đào tạo của các trường Đại học trong đó có trường
Đại học Sư phạm Kỹ thuật Tp. Hồ Chí Minh. Nó được xem là ngành đào
tạo mũi nhọn hướng đến sự phát triển của công nghệ và khoa học kỹ
thuật trong thời đại số hóa.
Chương trình đào tạo ngành CNTT trang bị cho người học những
kiến thức nền tảng và chuyên sâu về lĩnh vực công nghệ thông tin để
nâng cao tay nghề nhằm phát triển khả năng sửa chữa, xây dựng, cài đặt,
bảo trì các phần cứng của máy tính cũng như nghiên cứu và phát triển
các ứng dụng phần mềm. Ngoài ra cũng được trang bị kiến thức về an
toàn và bảo mật thông tin mạng, một trong những lĩnh vực quan trọng
được quan tâm hàng đầu trên thế giới hiện nay.
Để đáp ứng nhu cầu tìm kiếm và sử dụng tài liệu học tập các môn
học chuyên ngành “Công nghệ thông tin” của sinh viên. Thư viện trường
Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP. Hồ Chí Minh đã biên soạn tài liệu thông
tin về đề cương chi tiết môn học nhằm cung cấp cho sinh viên có thể
nghiên cứu, tìm hiểu, học tập về chuyên ngành của mình.
Tài liệu thông tin về đề cương chi tiết môn học ngành “Công nghệ
thông tin” nhằm hướng dẫn tìm kiếm và sử dụng tài liệu học tập các môn
học chuyên ngành “Công nghệ thông tin” sẽ mang đến cho sinh viên nắm
được phương pháp học nhanh nhất và đạt hiệu quả.
Mặc dù chúng tôi đã cố gắng, song việc biên soạn tài liệu chắc
chắn không tránh khỏi thiếu sót, rất mong nhận được những ý kiến đóng
góp từ phía người sử dụng để lần biên soạn sau được hoàn chỉnh hơn.
Thư viện ĐHSPKT TP.HCM
028.389 69 920
facebook.com/hcmute.lib
4
GIỚI THIỆU CÁC DỊCH VỤ UTE LIBRARY
Đồng hành cùng độc giả trên con đường chinh phục tri thức
Nơi cung cấp nguồn lực thông tin khoa học kỹ thuật và giáo dục
phục vụ cho nhu cầu đào tạo của Nhà trường.
Cung cấp thông tin
Nội dung phong phú
Đa dạng loại hình
Hình thức phục vụ
Đọc tại chỗ
Mượn về nhà
Cập nhật thường xuyên
Khai thác tài nguyên số 24/24
Các dịch vụ học tập trực tuyến
Các loại hình dịch vụ
1.
2.
3.
4.
Phục vụ trực tiếp tại thư viện: được hướng dẫn tận tình với hệ
thống phòng đọc & Giáo trình mở, có thể tìm đọc tài liệu dạng
giấy, CD-ROM, CSDL trực tuyến,…
Hỗ trợ công tác biên soạn xuất bản giáo trình và tài liệu học tập, kỷ
yếu hội thảo (phục vụ hoạt động NCKH, chương trình đào tạo 150
tín chỉ, bổ sung hồ sơ xét các chức danh khoa học,...).
Thiết kế website phục vụ hoạt động học tập, nghiên cứu khoa học,
hội thảo: Xây dựng template chung, Thiết lập các trang con (sub
pages), Cấp quyền và chuyển giao quyền quản trị trang con.
Xuất bản kỷ yếu hội thảo: Tư vấn, thiết kế, dàn trang, Thiết kế các
hình ảnh, nhãn hiệu liên quan đến hội nghị (logo hội nghị, banner,
poster…), Đăng ký và xin giấy phép xuất bản kỷ yếu, Giám sát các
tài liệu liên quan đến chương trình như thư, thông tin hội nghị, tài
liệu tham khảo,…
5.
6.
Xây dựng các sản phẩm phục vụ hội thảo và các hoạt động học tập:
CD-ROM chương trình và kỷ yếu, Ứng dụng tự chạy giới thiệu tài
liệu, ghi đĩa CD- ROM, DVD, USB,…
Cung cấp thông tin theo yêu cầu (danh mục tài liệu, tài liệu chuyên
ngành, kết quả nghiên cứu khoa học, tiêu chuẩn, phát minh sáng
chế…).
7.
8.
9.
Mô tả, tạo và chọn danh mục “Tài liệu tham khảo” cho luận văn,
luận án, đề tài nghiên cứu khoa học theo chuẩn quốc tế.
Chuyển dạng tài liệu (từ tài liệu dạng giấy sang file PDF, từ file
PDF sang file Word).
Cung cấp các thiết bị hỗ trợ cho việc học tập và nghiên cứu,...
10. Hỗ trợ, tư vấn và phối hợp với Thư viện các trường trong việc phát
triển các sản phẩm đặc thù của từng đơn vị.
5
Với nhiều hình thức phục vụ phong phú, thuận tiện cho người học
NGUỒN TÀI NGUYÊN THÔNG TIN
. CSDL Giáo trình và Tài liệu . CSDL Sách tham khảo Việt
học tập
văn
. CSDL Luận văn, Luận án
. CSDL Sách tham khảo Ngoại
văn
. CSDL các bài báo khoa học (các bài báo nghiên cứu của học viên
theo chương trình đào tạo sau đại học được đăng trên các tạp chí
chuyên ngành)
Địa chỉ liên hệ:
Thư viện Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Tp. Hồ Chí Minh,
Số 1-3 Võ Văn Ngân, Phường Linh chiểu, Quận Thủ Đức, Tp. Hồ Chí
Minh.
Điện thoại: (+84 028) 3896 9920, 3721223 (nội bộ 8223)
Email: [email protected]
GIỚI THIỆU CÁC WEBSITE PHÁT HÀNH UTE EBOOK
“UTE EBOOK” là những tác phẩm chỉ có thể dùng các công cụ
điện tử như máy vi tính, máy trợ giúp kỹ thuật số cá nhân (thiết bị đọc,
máy tính bảng và điện thoại thông minh như iPhone, iPad, Samsung
Galaxy, HTC Tablet,...) để xem, đọc, và truyển tải.
“UTE EBOOK” là hệ thống phân phối sách điện tử, cung cấp đến người
dùng các nội dung sách,giáo trình, truyện, tạp chí, tài liệu, chuyên đề và
các thể loại văn bản đọc, audio khác trên di động, thông qua các kênh
website, wapsite và client giúp khách hàng có thể cập nhật thông tin kiến
thức mọi lúc mọi nơi.
Tên đơn vị phát
hành
Truy cập nhanh
kho giáo trình
Stt
Website
Nhà Xuất Bản Tổng
Hợp Thành Phố Hồ
Chí Minh
XU
1
Công Ty Cổ Phần
Tin Học Lạc Việt
Công Ty TNHH
Sách Điện Tử Trẻ
(YBOOK)
https://bit.ly/2Zx8Y
Zn
2
3
4
Q
Công Ty Cổ Phần
Dịch Vụ Trực Tuyến
om RM
6
VINAPO
Công Ty Cổ Phần
Thương Mại Dịch
Vụ Mê Kông COM
Thư viện Trường
Đại học Sư phạm Kỹ
thuật TP. HCM
5
6
e.edu.vn/ e.edu.vn/
DỊCH VỤ HỖ TRỢ XUẤT BẢN ĐIỆN TỬ:
Sách chuyên khảo, giáo trình, sách tham khảo, sách hướng dẫn, tài
liệu phục vụ đào tạo, Kỷ yếu hội thảo, tập san, tạp chí
Nhằm hỗ trợ Quý Thư viện các Trường Đại học, Cao đẳng về việc
xuất bản giáo trình, tài liệu học tập điện tử nội sinh,…đạt chất lượng cao
phục vụ hoạt động đào tạo, giảng dạy; Thư viện Trường Đại học Sư
phạm Kỹ thuật TP. Hồ Chí Minh giới thiệu đến Quý Thư viện các
Trường Đại học, Cao đẳng về “Chương trình hỗ trợ xuất bản điện tử:
Sách chuyên khảo, giáo trình, sách tham khảo, sách hướng dẫn, tài liệu
phục vụ đào tạo, Kỷ yếu hội thảo, tập san, tạp chí ”.
1. Cơ sở xây dựng chương trình:
Căn cứ theo công văn Số: 4301/BGDĐT-GDTX ngày 20 tháng 9
năm 2019 của Bộ trưởng Bộ Giáo dục và Đào tạo về việc xây dựng và
2. Thời gian triển khai chương trình hỗ trợ
- Giai đoạn 05 năm (Từ ngày 01/10/2019 đến hết ngày 01/10/2024)
3. Tổ chức chương trình
- Thư viện Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP. Hồ Chí Minh.
4. Đơn vị công bố phổ biến xuất bản phẩm điện tử
- Thư viện Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP. Hồ Chí Minh &
Các đơn vị liên kết.
- website các đơn vị liên kết.
5. Cấu trúc của xuất bản điện tử giáo trình, tài liệu học tập nội sinh
Xuất bản điện tử giáo trình, tài liệu học tập nội sinh có cấu trúc như
sau:
- Trang bìa.
- Trang bìa phụ.
7
- Lời nói đầu: Trình bày đối tượng sử dụng, mục đích yêu cầu khi sử
dụng, cấu trúc nội dung, điểm mới của giáo trình, hướng dẫn cách
sử dụng, phân công nhiệm vụ của tác giả biên soạn.
- Mục lục.
- Danh mục các từ viết tắt (nếu có).
- Danh mục hình (nếu có)..
- Danh mục bảng biểu (nếu có)..
- Nội dung chính: Trình bày các chương, mục, tiểu mục và nội dung
chi tiết của từng chương, mục, tiểu mục, nội dung thảo luận
xêmina, câu hỏi ôn tập, bài tập, các nhiệm vụ tự học và tài liệu học
tập từng chương.
- Phụ lục (nếu có).
- Tài liệu tham khảo.
6. Để biết thêm thông tin chi tiết Quý Thầy/Cô liên hệ
- Thư viện Trường Đại Học Sư phạm Kỹ thuật TP. Hồ Chí Minh.
- Số 1-3 Võ Văn Ngân, Phường Linh Chiểu, Quận Thủ Đức, TP. Hồ
Chí Minh.
- Điện thoại: 08.38969920 hoặc 0909836920; 0906836920 (ThS. Vũ
Trọng Luật)
Xin trân trọng giới thiệu đến Quý Thầy/Cô!
8
GIỚI THIỆU CÁC CƠ SỞ DỮ LIỆU TRỰC TUYẾN
TÌM KIẾM VÀ SỬ DỤNG HIỆU QUẢ
Thư viện ĐH SPKT TP. HCM
028.38969920
Nhằm tăng cường năng lực nghiên cứu của tập thể giảng viên và
sinh viên của nhà trường, từng bước nâng cao chất lượng đào tạo và nâng
vị thế của trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP. Hồ Chí Minh lên tầm
cao mới, xứng đáng là một trong những trường đại học hàng đầu của khu
vực, nhà trường đã tiến hành mua quyền sử dụng tài khoản truy cập các
cơ sở dữ liệu trực tuyến để giảng viên và sinh viên của trường khai thác.
Việc khai thác các tư liệu điện tử, các CSDL trực tuyến sẽ góp phần tạo
thêm nhiều cơ hội tiếp cận với các kho tư liệu học thuật và nghiên cứu có
giá trị cao và được phổ biến trên toàn thế giới.
Để triển khai sử dụng và khai thác các cơ sở dữ liệu trực tuyến
đạt hiệu quả, Thư viện xin thông báo đến Quý Thầy Cô & Các Bạn Sinh
viên về nội dung triển khai và sử dụng CSDL như sau:
Thông tin triển khai sử dụng:
- Truy cập Web, không giới hạn số lượng người sử dụng, hỗ trợ
việc truy cập cho 25.000 sinh viên và gần 1.000 giảng viên, cán bộ viên
chức của nhà trường.
-
-
Sử dụng email do nhà trường cấp để tạo tài khoản đăng ký:
theo địa chỉ email của cán bộ …@hcmute.edu.vn
theo địa chỉ email của sinh viên …@student.hcmute.edu.vn
Hình thức truy cập: Theo IP đăng kí của nhà trường.
Lưu ý: Việc khai thác các CSDL được nhà xuất bản xác minh
người dùng với nhiều lớp bảo mật qua dải địa chỉ IP và
username/password, quý thầy cô và bạn đọc chỉ có thể khai thác
các CSDL này trên hệ thống máy tính được kết nối mạng trong
trường.
-
-
Thông tin hỗ trợ kỹ thuật:
Trong quá trình sử dụng, quý thầy cô và bạn đọc cần hỗ trợ kỹ
thuật xin vui lòng liên hệ:
Cô Trần Thị Ngọc Ý, Số ĐT 0919888975,
email: [email protected].vn
Thư viện trân trọng thông báo đến Quý Thầy Cô và Các Bạn Sinh
viên biết để sử dụng và khai thác các cơ sở dữ liệu trực tuyến đạt hiệu
quả.
Trân trọng!
9
ĐỀ CƯƠNG CHI TIẾT MÔN HỌC
TRÍ TUỆ NHÂN TẠO
INTRODUCTION TO ARTIFICIAL INTELLIGENCE
Môn học Trí tuệ nhân tạo giới thiệu tới người học các vấn đề, ý tưởng,
và giải thuật nền tảng trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (artificial intelligence –
AI), bao gồm các giải thuật giải quyết vấn đề bằng tìm kiếm (solving problems
by searching), quá trình quyết định Markov (Markov decision processes), học
củng cố (reinforcement learning), mô hình Markov ẩn (hidden Markov models),
mạng Bayes (Bayesian networks), mạng quyết định (decision networks), phân
cụm (clustering), và naïve Bayes. Việc nắm bắt được các ý tưởng và giải thuật
này không chỉ giúp người học có khả năng giải quyết các vấn đề thực tế bằng
AI, mà còn giúp người học có thể tiếp thu những thành tựu tiên tiến trong lĩnh
vực dễ dàng hơn.
TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT
TP. HỒ CHÍ MINH
Ngành đào tạo: Công nghệ thông tin
Trình độ đào tạo: Đại học
KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN
Chương trình đào tạo: Công nghệ thông tin
Đề cương chi tiết môn học
1. Tên môn học: TRÍ TUỆ NHÂN TẠO
Mã môn học: ARIN330585
2. Tên tiếng Anh: INTRODUCTION TO ARTIFICIAL INTELLIGENCE
3. Số tín chỉ: 3 tín chỉ (2/1/6) (2 tín chỉ lý thuyết, 1 tín chỉ thực hành/thí
nghiệm)
Phân bố thời gian: học kỳ 15 tuần.
Mỗi tuần: 2 tiết lý thuyết + 2 tiết thực hành + 6 tiết tự học.
4. Các giảng viên phụ trách môn học:
1/ …………………..
2/ …………………..
5. Điều kiện tham gia học tập môn học
Môn học tiên quyết: Xác suất thống kê, Toán rời rạc và lý thuyết đồ thị,
Cấu trúc dữ liệu và giải thuật.
6. Mô tả môn học (Course description)
Môn học này giới thiệu tới người học các vấn đề, ý tưởng, và giải thuật
nền tảng trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (artificial intelligence – AI), bao
gồm các giải thuật giải quyết vấn đề bằng tìm kiếm (solving problems by
searching), quá trình quyết định Markov (Markov decision processes), học
10
củng cố (reinforcement learning), mô hình Markov ẩn (hidden Markov
models), mạng Bayes (Bayesian networks), mạng quyết định (decision
networks), phân cụm (clustering), và naïve Bayes. Việc nắm bắt được các ý
tưởng và giải thuật này không chỉ giúp người học có khả năng giải quyết
các vấn đề thực tế bằng AI, mà còn giúp người học có thể tiếp thu những
thành tựu tiên tiến trong lĩnh vực dễ dàng hơn.
7. Mục tiêu môn học (Course goals)
Mô tả
(Goal description)
Chuẩn
đầu ra
CTĐT
1.2
1.3
2.1
2.2
2.4
3.1
3.2
Mục tiêu
(Goals)
Trình độ
năng lực
(Môn học này trang bị cho sinh viên:)
Các kiến thức nền tảng và cách áp dụng chúng
để xử lý các bài toán trong lĩnh vực.
Khả năng phân loại và đánh giá các vấn đề trong
lĩnh vực. Tinh thần học tập chăm chỉ.
3
3
3
3
3
3
3
3
G1
G2
Kỹ năng làm việc theo nhóm, thuyết trình, và tìm
kiếm thông tin.
G3
3.3
8. Chuẩn đầu ra của môn học
Chuẩn đầu
Mô tả
Chuẩn
đầu ra
CTĐT
1.2
Trình
độ năng
lực
(Sau khi học xong môn học này, người học có
thể:)
ra MH
Nắm được các khác niệm xác suất căn bản, suy
luận thống kê, độc lập thống kê, và định lý
Bayes, để áp dụng vào các bài toán học máy.
Áp dụng được các kiến thức lý thuyết đồ thị và
các kiến thức chuyên ngành khác vào các bài
toán trong lĩnh vực, ví dụ bài toán giải quyết
vấn đề bằng tìm kiếm.
Phân loại các vấn đề trong lĩnh vực và đề xuất,
sử dụng được giải pháp phù hợp.
Biết cách đánh giá, so sánh đầu ra (output) và
hiệu năng (performance) của các giải thuật trên
các dữ liệu thực tế và có thể đề xuất hướng xử
lý cải thiện (nếu cần).
3
G1.1
G1
1.3
3
G1.2
G2.1
G2.2
2.1
2.2
3
3
G2
G3
Có tinh thần học tập chăm chỉ.
2.4
3.1
3.2
3
3
3
G2.3
G3.1
Cải thiện kỹ năng làm việc nhóm.
Cải thiện kỹ năng soạn slide báo cáo và thuyết
trình.
Cải thiện khả năng tìm kiếm thông tin bằng
tiếng Anh.
G3.2
G3.3
3.3
3
9. Đạo đức khoa học:
.
Trung thực khi thực hiện báo cáo, kiểm tra, không sao chép kết quả
của người khác.
.
Chăm chỉ trong việc học.
11
.
Sẵn lòng chia sẻ kiến thức học được với người khác.
10. Nội dung chi tiết môn học:*
*Phần này được xây dựng chủ yếu dựa theo UC Berkeley CS188 Course Schedule in
Stuart Russell),
Chuẩn
đầu ra
môn
Trình
độ
năng
lực
Phương
pháp dạy
học
Tuầ
n
Nội dung
học
1
Giới thiệu về AI
A/ Các nội dung GD chính trên lớp:
+ Trí tuệ nhân tạo (AI) là gì?
+ Các nền tảng của AI
G2.1
2
Giảng giải
với bảng
đen,
+ Lịch sử ngành AI
+ Intelligent agents
+ The concept of rationality
+ Structure of agents
trình chiếu
PowerPoint
.
B/ Các nội dung cần tự học ở nhà:
+ Đọc thêm Chapter 1, 2 trong sách (Russell
& Norvig, 2016).
G2.1
G3.3
2
3
2
Giải Quyết Vấn Đề Bằng Tìm Kiếm
(Solving Problems by Searching)
A/ Các nội dung GD chính trên lớp:
+ Problem-solving agents
G1.2
G2.1
G2.2
2
2
2
Giảng giải
với bảng
đen,
trình chiếu
PowerPoint
, và lập
+ Tìm kiếm mù (uninformed search
strategies)
+ Tìm kiếm với tri thức (kinh nghiệm)
(informed (heuristic) search strategies)
trình minh
họa trên
máy tính.
B/ Các nội dung cần tự học ở nhà:
+ Đọc thêm Chapter 3 trong sách (Russell &
Norvig, 2016).
+ Lập trình các nội dung được học.
Bài Toán Thỏa Mãn Ràng Buộc
(Constraint Satisfaction Problems)
A/ Các nội dung GD chính trên lớp:
+ Constraint satisfaction problems (CSPs)
+ Constraint propagation
G1.2
G2.1
G2.2
G3.3
2
2
2
3
3-4
G1.2
G2.1
G2.2
3
3
3
Giảng giải
với bảng
đen,
+ Backtracking search for CSPs
+ Local search for CSPs
trình chiếu
PowerPoint
, và lập
trình minh
họa trên
máy tính.
12
B/ Các nội dung cần tự học ở nhà:
+ Đọc thêm Chapter 6 trong sách (Russell &
Norvig, 2016).
G1.2
G2.1
G2.2
G3.3
3
3
3
3
5
Tìm Kiếm Có Đối Thủ (Adversarial
Search)
A/ Các nội dung GD chính trên lớp:
+ Quyết định tối ưu trong trò chơi (optimal
decisions in games)
G1.2
G2.1
G2.2
3
3
3
Giảng giải
với bảng
đen,
+ Cắt tỉa alpha-beta (alpha-beta pruning)
+ Imperfect real-time decisions
+ Stochastic games
trình chiếu
PowerPoint
, và lập
+ Partially observable games
trình minh
họa trên
máy tính.
B/ Các nội dung cần tự học ở nhà:
+ Đọc thêm Chapter 5 trong sách (Russell &
Norvig, 2016).
+ Lập trình các nội dung được học.
Quá Trình Quyết Định Markov (Markov
Decision Processes - MDPs)
A/ Các nội dung GD chính trên lớp:
+ Bài toán quyết định tuần tự (sequential
decision problems)
G1.2
G2.1
G2.2
G3.3
3
3
3
3
6
G1.2
G2.1
G2.2
3
3
3
Giảng giải
với bảng
đen,
+ Value iteration
+ Policy iteration
+ Partially observable MDPs
+ Decisions with multiple agents
trình chiếu
PowerPoint
, và lập
trình minh
họa trên
máy tính.
B/ Các nội dung cần tự học ở nhà:
+ Đọc thêm Chapter 17 trong sách (Russell
& Norvig, 2016).
G1.2
G2.1
G2.2
G3.3
3
3
3
3
7-8
Học Củng Cố (Reinforcement Learning)
A/ Các nội dung GD chính trên lớp:
+ Học củng cố thụ động (passive
reinforcement learning)
G1.2
G2.1
G2.2
3
3
3
Giảng giải
với bảng
đen,
+ Học củng cố chủ động (active
reinforcement learning)
+ Generalization in reinforcement learning
+ Policy search
trình chiếu
PowerPoint
, và lập
trình minh
họa trên
+ Ứng dụng của học củng cố
máy tính.
B/ Các nội dung cần tự học ở nhà:
+ Đọc thêm Chapter 21 trong sách (Russell
& Norvig, 2016).
G1.2
G2.1
G2.2
G3.3
3
3
3
3
+ Lập trình các nội dung được học.
9
Xác Suất (Probability)
13
A/ Các nội dung GD chính trên lớp:
+ Các khái niệm xác suất cơ bản
+ Inference using full joint distributions
+ Độc lập thống kê
G1.1
3
Giảng giải
với bảng
đen,
trình chiếu
PowerPoint
, và lập
+ Định lý Bayes (Bayes’ rule) và cách dùng
trình minh
họa trên
máy tính.
B/ Các nội dung cần tự học ở nhà:
+ Đọc thêm Chapter 13 trong sách (Russell
& Norvig, 2016).
G1.1
G3.3
3
3
10
Mô Hình Markov Ẩn (Hidden Markov
Models)
A/ Các nội dung GD chính trên lớp:
+ Inference in temporal models
+ Mô hình Markov ẩn (hidden Markov
models)
+ Bộ lọc Kalman (Kalman filters)
+ Mạng Bayes động (dynamic Bayesian
networks)
G1.2
G2.1
G2.2
3
3
3
Giảng giải
với bảng
đen,
trình chiếu
PowerPoint
, và lập
trình minh
họa trên
máy tính.
B/ Các nội dung cần tự học ở nhà:
+ Đọc thêm Chapter 15 trong sách (Russell
& Norvig, 2016).
+ Lập trình các nội dung được học.
Mạng Bayes (Bayesian Networks)
A/ Các nội dung GD chính trên lớp:
+ Biểu diễn tri thức trong miền bất định
(representing knowledge in an uncertain
domain)
G1.2
G2.1
G2.2
G3.3
3
3
3
3
11-
12
G1.2
G2.1
G2.2
3
3
3
Giảng giải
với bảng
đen,
trình chiếu
PowerPoint
, và lập
+ Ngữ nghĩa của mạng Bayes (the semantics
of Bayesian networks)
+ Suy luận chính xác trong mạng Bayes
(exact inference in Bayesian networks)
+ Suy luận gần đúng trong mạng Bayes
(approximate inference in Bayesian
networks)
trình minh
họa trên
máy tính.
B/ Các nội dung cần tự học ở nhà:
+ Đọc thêm Chapter 14 trong sách (Russell
& Norvig, 2016).
G1.2
G2.1
G2.2
G3.3
3
3
3
3
13
Mạng Quyết Định (Decision Networks)
A/ Các nội dung GD chính trên lớp:
+ Bài toán quyết định và mạng quyết định
(decision problems and decision networks)
+ Evaluating decision networks
G1.2
G2.1
G2.2
3
3
3
Giảng giải
với bảng
đen,
trình chiếu
PowerPoint
, và lập
+ The value of perfect information
14
trình minh
họa trên
máy tính.
B/ Các nội dung cần tự học ở nhà:
+ Đọc thêm Chapter 16.5, 16.6 trong sách
(Russell & Norvig, 2016).
+ Lập trình các nội dung được học.
Kernels và Phân Cụm (Kernels and
Clustering)
G1.2
G2.1
G2.2
G3.3
3
3
3
3
14
A/ Các nội dung GD chính trên lớp:
+ Mô hình tham số và phi tham số
(parametric and non-parametric models)
+ Nearest neighbor classification
+ Kernels
+ Phân cụm k-means (k-means clustering)
+ Phân cụm chất đống (agglomerative
clustering)
G1.2
G2.1
G2.2
3
3
3
Giảng giải
với bảng
đen,
trình chiếu
PowerPoint
, và lập
trình minh
họa trên
máy tính.
B/ Các nội dung cần tự học ở nhà:
+ Đọc thêm Chapter 18.8 trong sách
(Russell & Norvig, 2016).
G1.2
G2.1
G2.2
G3.3
3
3
3
3
+ Lập trình các nội dung được học.
15
Naïve Bayes
A/ Các nội dung GD chính trên lớp:
+ Phân loại dựa vào mô hình (model-based
classification)
G1.2
G2.1
G2.2
3
3
3
Giảng giải
với bảng
đen,
+ Naïve Bayes tổng quát (general naïve
Bayes)
+ Suy luận với naïve Bayes (inference for
naïve Bayes)
+ Vấn đề quá khớp (overfitting)
+ Ước lượng tham số (parameter estimation)
+ Smoothing
trình chiếu
PowerPoint
, và lập
trình minh
họa trên
máy tính.
B/ Các nội dung cần tự học ở nhà:
+ Đọc thêm Chapter 20.1, 20.2 trong sách
(Russell & Norvig, 2016).
G1.2
G2.1
G2.2
G3.3
3
3
3
3
+ Lập trình các nội dung được học.
11. Đánh giá kết quả học tập:
- Thang điểm: 10 (mười)
- Kế hoạch kiểm tra như sau:
Chuẩ
n đầu
ra
đánh
giá
Trìn Phươn
h độ g pháp
Công
Hình
thức
KT
Thời
điểm
cụ
đánh
giá
Tỉ lệ
(%)
Nội dung
năng
đánh
lực
giá
Dự lớp
10
- Điểm danh ngẫu nhiên
trong quá trình học.
Tuần G2.3
1-15
3
Điểm
danh
Điểm
danh
10
DL
15
Tiểu luận - Báo cáo
- Các nhóm SV đọc, tóm Tuần G1.1
40
40
3
3
3
3
3
3
3
3
SV
thuyết
trình,
GV đặt
câu hỏi
Tiểu
luận -
Báo
tắt, lập trình và báo cáo
về các đề tài liên quan nội
dung học, ví dụ các
15
G1.2
G2.1
G2.2
G2.3
G3.1
G3.2
G3.3
cáo
TL
chương trong sách
(Russell & Norvig, 2016)
và các sách tham khảo.
- Bài tiểu luận được báo
cáo vào tuần cuối cùng.
Thi cuối kỳ
G1.1
50
50
- Bài thi tự luận đánh giá
kiến thức của người học
về các chủ đề được học.
3
3
3
3
GV
chấm
điểm
bài làm
của
Bài thi
tự luận
G1.2
G2.1
G2.2
SV.
CĐR
Hình thức kiểm tra
môn học
G1.1
G1.2
G2.1
G2.2
G2.3
G3.1
G3.2
G3.3
DL
X
TL
x
x
x
x
x
x
x
x
Thi cuối kỳ
x
x
x
x
12. Tài liệu học tập
- Sách, giáo trình chính:
Russell, S. J., & Norvig, P. (2016). Artificial Intelligence: A
Modern Approach. 3rd edition. Pearson.
- Sách, tài liệu tham khảo:
Bishop, C. M. (2006). Pattern Recognition and Machine Learning.
Springer.
Géron, A. (2017). Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn
and Tensorflow: Concepts, Tools, and Techniques to Build
Intelligent Systems. O'Reilly Media.
Murphy, K. P. (2012). Machine Learning: A Probabilistic
Perspective. MIT Press.
16
Witten, I. H., Frank, E., & Hall, M. A. (2011). Data Mining:
Practical Machine Learning Tools and Techniques. Morgan
Kaufmann.
13. Ngày phê duyệt lần đầu:
14. Cấp phê duyệt:
Trưởng khoa
Trưởng bộ môn
Nhóm biên soạn
15. Tiến trình cập nhật ĐCCT
Lần 1: Nội dung cập nhật ĐCCT
lần 1: ngày 12 tháng 5 năm 2018
Tổ trưởng Bộ môn:
17
GIỚI THIỆU CÁC CHƯƠNG TRÌNH ĐÀO TẠO
1.
Sinh viên có kiến thức chuyên môn vững chắc về lĩnh vực Công
nghệ thông tin (Công nghệ phần mềm, Mạng máy tính, Hệ thống thông
tin); Sinh viên được chú trọng học tập cả về lý thuyết lẫn kỹ năng thực
hành nhằm đảm bảo Sinh viên ra trường có thể tiếp cận và làm việc ngay
tại các công ty.
Ra trường, Sinh viên có thể làm việc tại: Các công ty phần mềm,
các công ty cung cấp giải pháp mạng, các công ty cung cấp giải pháp hệ
thống thông tin trong nước cũng như quốc tế,… Có thể tham gia nghiên
cứu và giảng dạy tại các Viện nghiên cứu, Trường Đại học, Cao đẳng,
Trung cấp chuyên nghiệp, cũng như các Trường phổ thông; có thể làm
việc tại các công ty ngoài lĩnh vực CNTT nhưng có áp dụng triển khai
CNTT trong hoạt động, quản lý, sản xuất.
Hiện nay nhu cầu về kỹ sư phần mềm tại Việt Nam là rất lớn bởi sự
chuyển hướng đầu tư của các công ty nước ngoài vào Việt Nam. Ngoài
ra, SV sau khi hoàn thành chương trình đại học, có khả năng học tiếp lên
các bậc học cao hơn (thạc sỹ, tiến sỹ).
Được đào tạo tại khoa Công nghệ Thông tin và khoa Đào tạo Chất
lượng cao.
2.
Ngành Kỹ thuật dữ liệu trang bị cho sinh viên cho sinh viên kiến
thức cơ sở ngành về công nghệ thông tin, và kiến thức chuyên sâu về
phân tích, thiết kế, xây dựng các mô hình vật lý và mô hình lô-gic cho dữ
liệu, xây dựng hạ tầng dữ liệu (data infrastructure, data sets) và các công
cụ phục vụ việc thiết kế, dự đoán các sản phẩm tương lai.
Các kiến thức được trang bị cho sinh viên như: Cấu trúc dữ liệu và
giải thuật, lập trình hướng đối tượng, lập trình web, trí tuệ nhân tạo, Khai
phá dữ liệu, học máy, mô hình rủi ro tài chính, v.v…
Sinh viên tốt nghiệp có thể làm việc trong các công ty Công nghệ
thông tin, cũng như bộ phận công nghệ thông ty của các công ty ở các
lĩnh vực khác. Các vị trí có thể đảm nhận trong các tổ chức gồm:
- Data Engineer (Kỹ sư dữ liệu).
- Big data Engineer (Kỹ sư quản trị dữ liệu lớn).
- Lập trình viên, chuyên viên phát triển phần mềm.
- Chuyên viên quản trị cơ sở dữ liệu, quản trị web.
- Trưởng dự án phát triển hệ thống thông tin.
- Cán bộ nghiên cứu và ứng dụng Công nghệ thông tin ở các viện,
trung tâm nghiên cứu và các trường đại học, cao đẳng.
18
- Giảng viên Công nghệ thông tin ở các các trường đại học, cao
đẳng, trung học phổ thông, trung học chuyên nghiệp và dạy
nghề.
-
19
ISBN: 978-604-73-2175-9
9 786047 321759
20 trang
09/01/2024
17200
Free
Bạn đang xem tài liệu "Đề cương chi tiết môn Trí tuệ nhân tạo", để tải tài liệu gốc về máy hãy click vào nút Download ở trên
File đính kèm:
- de_cuong_chi_tiet_mon_tri_tue_nhan_tao.pdf
