INC 551 Artificial Intelligence Lecture 2. Review Environment Action Sense, Perceive Make Decision Agent World Model Deliberative Agent.

Slides:



Advertisements
งานนำเสนอที่คล้ายกัน
E-COMMERCE WEBSITE Smartzap Co., Ltd.. Company Profile บริษัท สมาร์ทแซป จำกัด ก่อตั้งเมื่อปี 2543 (13 ปี ) ในช่วงยุค Internet เพิ่ง เริ่มต้น เป็นบริษัทที่ดำเนินงานทางด้าน.
Advertisements

หลักการและแนวคิดการนำ สื่ออิเล็กทรอนิกส์ มาใช้ใน การเรียนการสอน ผศ. นพ. ทรงพล ศรีสุโข 30 ก. ย
คำสั่ง DISPLAY รูปแบบที่ 1 DISPLAY identifier-1, identifier-2 … literal-1 literal-2 [ UPON mnemonic-name ]  ตัวอย่าง DISPLAY STUDENT-NAME. DISPLAY.
Set is a basic term in Mathematics. There is no precise definition for term “set”, But roughly speaking, a set is a collection of objects, Things or symbols,
จำนวน สถานะ NUMBER OF STATES. ประเด็นที่ สนใจ The number of distinct states the finite state machine needs in order to recognize a language is related.
Educational Objectives
Lesson Plan Cherdsak Iramaneerat Department of Surgery
Graphical User Interface charturong.ee.engr.tu.ac.th/CN208
โดย คุณครูทานตะวัน เทียมถนอม กลุ่มสาระฯภาษาต่างประเทศ ชั้นมัธยมศึกษา ปีที่ 4 โรงเรียนอุบลรัตนราชกัญญาราชวิทยาลัย กรุงเทพมหานคร.
รู้จักกับเทคโนโลยี RFID เบื้องต้น
Emergency Response System for Elderly and PWDs: Design & Development
อาจารย์ มธ. อธิบายการใช้ โมเดลของ
Planning Step : TU Property Management & Others
Data Structures and Algorithms
ระบบการจัดเก็บในคลังสินค้า
: Chapter 1: Introduction 1 Montri Karnjanadecha ac.th/~montri Image Processing.
ออโตมาตาจำกัด FINITE AUTOMATA
FINITE STATE AUTOMATA WITH OUTPUT
ภาษาสม่ำเสมอ REGULAR LANGUAGES
He Asked If I’d Worked Before
Chapter 19 Network Layer: Logical Addressing
Inference in Propositional Logic
Inductive, Deductive Reasoning ผศ.( พิเศษ ) น. พ. นภดล สุชาติ พ. บ. M.P.H.
Course Software Engineering SE Overview and Introduction.
Problem with Subjunctive Verbs Some verbs and noun require a subjunctive. A subjunctive is a change in the usual form of the verb. It is often a verb word.
INC 637 Artificial Intelligence Lecture 13 Reinforcement Learning (RL) (continue)
INC 551 Artificial Intelligence
INC 551 Artificial Intelligence
INC 551 Artificial Intelligence
INC341 Steady State Error Lecture 6.
การออกแบบและพัฒนาซอฟต์แวร์ บทที่ 7 การทดสอบโปรแกรม
Asst.Prof. Dr.Surasak Mungsing
MAT 231: คณิตศาสตร์ไม่ต่อเนื่อง (3) Function Growth & Time-Complexity
Chapter 20 Expert System Chapter 20 Expert System Artificial Intelligence ดร. วิภาดา เวทย์ประสิทธิ์ ภาควิชาวิทยาการคอมพิวเตอร์ คณะ วิทยาศาสตร์
ปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence)
8/3/2014The Realities of software Testing1 Software testing Realities What is the realities of software testing Why does the software testing not complete.
July Lecture Side Lecture by Suradet Tantrairatn Lecturer and Researcher Chapter Four June 2010 Definitions, Goals, and Objective.
A Classical Apriori Algorithm for Mining Association Rules
Menu and Interactive with Powerpoint ให้นำเรื่อง Input /Output Technology มา จัดทำ การนำเสนอ โดยใช้หลักการ Menu and Interactive with powerpoint มาประยุกต์
Algorithm Efficiency There are often many approaches (algorithms) to solve a problem. How do we choose between them? At the heart of computer program.
Writing a research. Why Research?  To find whether the messages and the materials are appropriate to the target group  To modify the messages and the.
Java Programming Language สาขาวิชาระบบสารสนเทศ คณะบริหารธุรกิจ มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคลกรุงเทพ.
8 Identifying Market Segments and Targets
STACK ADT By Pantharee S.. Stack Model  A list with the restriction that insertions deletions can be performed in only one position (LIFO)  Push – insert.
วิชาวิเคราะห์และออกแบบระบบเชิงวัตถุ Lec10 :: Behavioral Modeling with UML Behavioral Diagrams Interaction Diagrams State Diagrams Activity Diagram Last.
ผัก. หน่อไม้ ฝรั่ง กะหล่ำ ปลี แค รอท กะหล่ำ ดอก.
M prapansilp 09 1 มุมมองในระบบและกลไก เพื่อเด็กไทยมีโภชนาการสมวัย โครงการพัฒนาระบบและกลไกเพื่อ เด็กไทยมีโภชนาการสมวัย หลุยส์แทรเวิร์น กรุงเทพฯ 28 มิถุนายน.
การสร้าง WebPage ด้วย Java Script Wachirawut Thamviset.
Dianne J. Hall David B. Paradice James F. Courtney Proceedings of the 34th Hawaii International Conference on System Sciences
ทุนทางปัญญา Intellectual Capital KM743 Session 3.1
Chapter 3 Simple Supervised learning
Chapter 1/1 Arrays. Introduction Data structures are classified as either linear or nonlinear Linear structures: elements form a sequence or a linear.
21 August ดรุณี ศมาวรรตกุล 1 2. ADT List - Unsorted list ADT - list implementation - Sorted List - Circular list - Doubly linked list.
Microprocessor and Interfacing PIC Flash Memory Segments 2K
An Online Computer Assisted Instruction Development of Electronics Devices Subject for Learning Effectiveness Testing By Assoc.Prof. Suwanna Sombunsukho.
Introduction of DREAM สุวรรณา ประณีตวตกุล คณะเศรษฐศาสตร์ มหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์
Physical Chemistry IV The Ensemble
Bitcoin Mining. Hello, I’m Pawaris and I love Bitcoin.
 Mr.Nitirat Tanthavech.  HTML forms are used to pass data to a server.  A form can contain input elements like text fields, checkboxes, radio-buttons,
How do scientists think and find( พบ ) answers?.
การวิเคราะห์และออกแบบขั้นตอนวิธี
Pogo Ball Bouncing Craze & Challenge!
1. พระเยซูทรงต้องการให้เราเป็น เหมือนพระองค์
The management of change Changes in work patterns and jobs
Algebraic Fractions – Adding & Subtracting – Tarsia Jigsaw
<insert problem title>
Workday Merit Process - Approvers
Extreme Programming Explained: Embrace Change
STRATEGIES FOR SUCCESS
การวิเคราะห์และออกแบบขั้นตอนวิธี
ใบสำเนางานนำเสนอ:

INC 551 Artificial Intelligence Lecture 2

Review Environment Action Sense, Perceive Make Decision Agent World Model Deliberative Agent

Problem Solving Agents Agents with world model

State-Action Model (Finite State Machine) State1State2State3 Action อยู่ในรูปของ state - action

Search for Solutions Tree Structure node Parent Child

ขั้นตอนในการทำ Problem Solving 1. Define Environment 2. Build/Implement Agent with search techniques

Define Environment • Define Problems and solutions Initial state, goal, path cost • Define measuring performance • Choose states and actions

Example

States: Location of each 8 tiles Initial state: as in picture Action: blank moves left, right, up,down Goal state: all tiles match the position Path cost: 1

Example Vacuum problem

States: Agent in 1 of 2 locations, Dirt can be anywhere, total of 8 possible states Initial state: Any Action: left, right, suck Goal state: all space are clean Path cost: each step cost 1

Example

Search Techniques Uninformed search • Breadth first • Uniform cost search • Depth first • Depth-limit search • Bidirectional search Informed search • Greedy best-first • A* search

Problems • Memory • Time เช่นที่ 12 depth, branching factor = 10, ใช้ 35 ปี tetrabytes

Start dpe

dpe ecb

de ecbrh p

dpe ecbrh q

dpe ecbrh q a

dpe ecbrh q aa

dpe ecbrh q aa r

dpe ecbrh q aa rq

dpe ecbrh q aa rqf Depth 1 Depth 0 Depth 2 Depth 3

Search Technique Properties • Completeness – guarantee ว่าจะเจอ solution ถ้า exist • Time Complexity – เวลาที่ใช้ในการ search • Space Complexity – memory ที่ใช้ในการ search • Optimality – solution ที่ได้ guarantee ว่าดีที่สุด

Characteristic of Breadth-first search Complete – yes ถ้า branching factor มีค่าจำกัด Search Time - มาก Space - มาก Optimal – no in general (optimal ถ้า cost =1 ทุก step)

State = Volume of water in each bottle (0,0) Action = How many ways to make state change? Transition 1.Empty Bottle 1 2.Empty Bottle 2 3.Fill in Bottle 1 4.Fill in Bottle 2 5.Pour Bottle 1 to 2 6.Pour Bottle 2 to 1

(0,0) Empty Bottle 1Empty Bottle 2 Fill in Bottle 1 Fill in Bottle 2Pour Bottle 1 to 2Pour Bottle 2 to 1 (3,0) (0,5)

(0,0) Empty Bottle 1Empty Bottle 2 Fill in Bottle 1 Fill in Bottle 2Pour Bottle 1 to 2Pour Bottle 2 to 1 (3,0) (0,5) (3,5)(0,3)(3,2)

(0,0) Empty Bottle 1Empty Bottle 2 Fill in Bottle 1 Fill in Bottle 2Pour Bottle 1 to 2Pour Bottle 2 to 1 (3,0) (0,5) (3,5)(0,3)(3,2) (3,3)(0,2)

(0,0) Empty Bottle 1Empty Bottle 2 Fill in Bottle 1 Fill in Bottle 2Pour Bottle 1 to 2Pour Bottle 2 to 1 (3,0) (0,5) (3,5)(0,3)(3,2) (3,3) (1,5) (0,2) (2,0)

(0,0) Empty Bottle 1Empty Bottle 2 Fill in Bottle 1 Fill in Bottle 2Pour Bottle 1 to 2Pour Bottle 2 to 1 (3,0) (0,5) (3,5)(0,3)(3,2) (3,3) (1,5) (0,2) (2,0) (1,0)(2,3)(2,5)

(0,0) Empty Bottle 1Empty Bottle 2 Fill in Bottle 1 Fill in Bottle 2Pour Bottle 1 to 2Pour Bottle 2 to 1 (3,0) (0,5) (3,5)(0,3)(3,2) (3,3) (1,5) (0,2) (2,0) (1,0)(2,3)(2,5) (3,4) Depth 1 Depth 0 Depth 2 Depth 3 Depth 4 Depth 5 Depth 6

Experiment Water Jug puzzle 19,13,7 Each student bring a paper

(0,13,7) Actions Pour 1 to 2 Pour 1 to 3 Pour 2 to 1 Pour 2 to 3 Pour 3 to 1 Pour 3 to 2 How many minimum move required to solve the puzzle?

How to write a computer program to do this for you?

Memory - > Paper to write something down Node structure State + Action + Back pointer Build tree until the goal is met

0-13-7,x,x

13-0-7,3, ,5,1

Search technique Uninformed search • Breadth first • Uniform cost search • Depth first • Depth-limit search • Bidirectional search Informed search • Greedy best-first • A* search ต่างกันตรงที่ จะ expand node ไหนต่อไป

Uniform-cost search จะ expand node ที่มี cost รวมมาจากจุดเริ่มต้น (accumulative cost) น้อยที่สุด

Example

Characteristic of Uniform-cost search Note: ถ้าทุก step มี cost เท่ากันหมด Uniform-cost search จะเหมือนกับ Breadth-first search Complete – yes ถ้า step cost ทุกอัน > 0 Search Time – มาก ( ขึ้นกับปัญหา ) # node ที่ cost < optimal solution Space – มาก ( ขึ้นกับปัญหา ) # node ที่ cost < optimal solution Optimal – yes

Search technique Uninformed search • Breadth first • Uniform cost search • Depth first • Depth-limit search • Bidirectional search Informed search • Greedy best-first • A* search

Depth-first Search จะ expand node ที่ลึกที่สุด

Characteristic of Depth-first search Complete – no Search Time – มาก Space – น้อย (linear space) Optimal – no