B
BeniiCS106

Lộ trình Tiên quyết (Prerequisite Roadmap)

Biểu đồ chuỗi kiến thức cần học trước để làm chủ bất kỳ khái niệm hoặc thuật toán nâng cao nào.

Chọn Mục tiêu Học tập:
Mục tiêu đích đến

Thuật toán A*

Thuật toán tìm kiếm cực tiểu dùng hàm đánh giá f để chọn đỉnh mở rộng.

Thứ tự các bước học tập (Topological Dependency Path):

1
Chương 1: Tổng quan về Trí tuệ nhân tạoKhái niệm

Turing Test

Phép thử do Alan Turing đề xuất nhằm đánh giá tính thông minh của hệ thống AI.

Chi tiết
2
Chương 1: Tổng quan về Trí tuệ nhân tạoNguyên lý

Các định nghĩa về AI

AI được định nghĩa qua nhiều góc nhìn: tự động hoá hoạt động suy nghĩ, hay làm máy thực hiện việc con người làm tốt hơn.

Chi tiết
3
Chương 1: Tổng quan về Trí tuệ nhân tạoKhái niệm

Trí tuệ nhân tạo (AI)

AI là nhánh của khoa học máy tính làm cho máy tính có khả năng của trí tuệ con người.

Chi tiết
4
Chương 1: Tổng quan về Trí tuệ nhân tạoKhái niệm

Không gian điều khiển

Không gian điều khiển là môi trường số kết nối dữ liệu lớn và điện toán đám mây trong sản xuất.

Chi tiết
5
Chương 1: Tổng quan về Trí tuệ nhân tạoPhương pháp giải

State Space Search

Kỹ thuật tìm kiếm trong không gian trạng thái dùng cho trò chơi, với trạng thái là các tình huống.

Chi tiết
6
Chương 2: Thuật giải HeuristicKhái niệm

Thuật giải

Thuật giải là giải pháp dạng thủ tục tương tự thuật toán nhưng không đòi hỏi các tiêu chuẩn như thuật toán.

Chi tiết
7
Chương 2: Thuật giải HeuristicNguyên lý

Nguyên lý tham lam

Lấy tiêu chuẩn tối ưu toàn cục để chọn hành động tốt nhất của từng bước trong quá trình tìm kiếm lời giải.

Chi tiết
8
Chương 3: Không gian trạng thái & Phương pháp tìm kiếmKhái niệm

Đồ thị

Cấu trúc gồm tập hợp các nút và tập hợp các cung nối các cặp nút.

Chi tiết
9
Chương 3: Không gian trạng thái & Phương pháp tìm kiếmKhái niệm

g(N) trong A*

g(N) là số đo lộ trình từ S tới N trong thuật toán A*.

Chi tiết
10
Chương 2: Thuật giải HeuristicKhái niệm

Hàm Heuristic

Hàm Heuristic là hàm lượng giácác giá trị phụ thuộc vào trạng thái hiện tại của bài toán, giúp chọn hành động hợp lý.

Chi tiết
11
Chương 3: Không gian trạng thái & Phương pháp tìm kiếmKhái niệm

Hàm h(N)

h(N) là thành phần ước lượng trong hàm đánh giá f(N).

Chi tiết
12
Chương 3: Không gian trạng thái & Phương pháp tìm kiếmNguyên lý

Hàm đánh giá f=g+h

Hàm đánh giá của đỉnh Q bằng tổng chi phí đã đi g và ước lượng h.

Chi tiết
★
Hoàn thành mục tiêu

Thuật toán A*

Làm chủ thành công! ✓