Các bài lưu

Các nội dung chính trong buổi này:

1. Mạng các perceptron
2. Học sâu (deep learning)
3. Mạng tích chập (CNN)
4. Bộ tự mã hóa (autoencoder)
5. Bắt đầu với học sâu như thế nào?

Các nội dung chính trong buổi này:

1. Một chút về quá trình phát triển của ANN
2. Perceptron
3. Huấn luyện một perceptron
   • Thuật toán huấn luyện Hebb
   • Thuật toán huấn luyện LMS
4. Sức mạnh của một perception

Các nội dung chính trong buổi này:

1. Học máy là gì?
2. Một số khái niệm liên quan
3. Cây quyết định (decision tree)
4. Giải thuật đâm chồi
5. Thuật toán ID3
6. Xây dựng tập luật từ cây quyết định
7. Bài tập ứng dụng

Các nội dung chính trong buổi này:

1. Hạn chế của logic mệnh đề
2. Logic vị từ
3. Chứng minh trong logic vị từ
4. Bài tập

Các nội dung chính trong buổi này:

1. Các khái niệm cơ bản
2. Logic mệnh đề
3. Cơ sở tri thức
4. Suy diễn
5. Chứng minh bằng bác bỏ
6. Suy diễn lùi

Các nội dung chính trong buổi này:

1. Khái niệm không xác định
2. Lượng giá Minimax
3. Thuật toán Alpha-Beta
4. Các biến thể và phát triển
5. Rủi ro và thực tế

Các nội dung chính trong buổi này:

1. Một số khái niệm
2. Phân loại hình trạng trong không gian trò chơi
3. Hàm Grundy
4. Đồ thị tổng
5. Bài tập

Các nội dung chính trong buổi này:

1. Tìm kiếm mù vs Tìm kiếm có định hướng
2. Tìm kiếm theo tốt nhất (best-first search)
3. Tìm kiếm tham lam (greedy best-first search)
4. Thuật toán A*

Các nội dung chính trong buổi này:

1. Khái niệm tìm kiếm mù
2. Thuật toán
3. Các biến thể
   1. Tìm kiếm theo chiều rộng (BFS)
   2. Tìm kiếm theo chi phí đồng nhất (UCS)
   3. Tìm kiếm theo chiều sâu (DFS)
   4. Tìm kiếm giới hạn chiều sâu (DLS)
   5. Tìm kiếm sâu dần (IDS)
   6. Tìm kiếm hai chiều (BS)
4. Bài tập và câu hỏi

Các nội dung chính trong buổi này:

1. Tác tử thông minh (intelligent agent)
2. Khái niệm thuật toán trong AI
3. Không gian tìm kiếm
4. Một số bài toán tiêu biểu