教學大綱_097_2_2684 Artifical Intelligent 人工智慧系統

朝陽科技大學 097學年度第2學期教學大綱
Artifical Intelligent 人工智慧系統

當期課號	2684	Course Number	2684
授課教師	鄭文昌	Instructor	CHENG,WEN CHANG
中文課名	人工智慧系統	Course Name	Artifical Intelligent
開課單位	資訊工程系(四日)三A	Department
修習別	選修	Required/Elective	Elective
學分數	3	Credits	3
課程目標	本課程目標在於使學生熟悉人工智慧重要觀念： 1.搜索策略 2.規劃推理方法 3.知識表示 4.學習	Objectives	The goal of this course is to learn following import concepts in artifical intelligence: 1. Searching Strategies 2. Planning Method 3. Knowledge Representation 4. Learning
教材	Artificial Intelligence: A Modern Approach，(Second Edition) by Stuart Russell and Peter Norvig，(新月)	Teaching Materials	Artificial Intelligence: A Modern Approach，(Second Edition) by Stuart Russell and Peter Norvig，(新月)
成績評量方式	作業，期中作業，期末作業。	Grading	Homework、Midterm project、Final project。
教師網頁
教學內容	第一部分人工智慧第1章緒　論第2章智慧型代理人第二部分問題求解第3章用搜尋法對問題求解第4章有接收資訊的搜尋和探索第6章對抗搜尋第三部分知識與推理第7章邏輯代理人第8章一階邏輯第9章一階邏輯中的推理第10章知識表示第五部分不確定知識與推理第13章不確定性第14章知識表示第15章關於時間的機率推理第16章關於時間的機率推理第17章制訂複雜決策第六部分學習第18章從觀察中學習第19章學習中的知識第20章統計學習方法第21章強化學習第八部分結論第26章哲學基礎第27章人工智慧：現在與未來	Syllabus	Part I Artificial Intelligence 1 Introduction 2 Intelligent Agents Part II Problem Solving 3 Solving Problems by Searching 4 Informed Search and Exploration 6 Adversarial Search Part III Knowledge and Reasoning 7 Logical Agents 8 First-Order Logic 9 Inference in First-Order Logic 10 Knowledge Representation Part V Uncertain Knowledge and Reasoning 13 Uncertainty 14 Probabilistic Reasoning 15 Probabilistic Reasoning Over Time 16 Making Simple Decisions 17 Making Complex Decisions Part VI Learning 18 Learning from Observations 19 Knowledge in Learning 20 Statistical Learning Methods 21 Reinforcement Learning Part VIII Conclusions 26 Philosophical Foundations 27 AI: Present and Future Bibliography

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