INC 551 Artificial Intelligence

Slides:



Advertisements
งานนำเสนอที่คล้ายกัน
Presentation slide for courses, classes, lectures et al.
Advertisements

Lab Part Nattee Niparnan
Chapter 5 Expert Systems
School of Business Administration BANGKOK UNIVERSITY
Chapter 8 : Logic Modeling & Data Modeling
Chapter 11 : System Implementation
การเขียนโปรแกรมคอมพิวเตอร์
LAB # 2.
ขั้นตอนการพัฒนาโปรแกรม
Lecture no. 1: Introduction to Computer and Programming
Do Research Prabhas Chongstitvatana Chulalongkorn University 13 September 2013
เนื้อหา ประเภทของโปรแกรมภาษา ขั้นตอนการพัฒนาโปรแกรม
หลักระบบสารสนเทศ Principles of information systems
INC 551 Artificial Intelligence
INC341 State space representation & First-order System
INC 551 Artificial Intelligence
INC 551 Artificial Intelligence
โดย สำนักหอสมุด มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอม เกล้าธนบุรี
Image Processing & Computer Vision
Surachai Wachirahatthapong
SCC - Suthida Chaichomchuen
A/Prof.Dr.Supot Nitsuwat
CHAPTER 1 Major Sources of Errors in Numerical Methods
Understanding Course Syllabus
การจัดการฐานข้อมูลเบื้องต้น (Database Management System)
Asst.Prof. Dr.Surasak Mungsing
ให้ประหยัดการใช้หน่วยความจำ (space) ด้วยความรวดเร็ว (time)
ความหมาย ปัญญาประดิษฐ์
ผังงาน (Flowchart) มหาวิทยาลัยเนชั่น หลักการภาษาชุดคำสั่ง
Invitation / Accepting / Declining Invitation
Memory Management ในยุคก่อน
CPE 332 Computer Engineering Mathematics II
Wh-Question.
8. ระบบผู้เชี่ยวชาญ.
: E-Business Strategy กลยุทธ์การทำธุรกิจอิเล็กทรอนิกส์
บทที่ 1.1 แนะนำรายวิชา.
สรุปที่เรียนมา วิเคราะห์การบ้านงานกลุ่ม
Business Quality Management
Learning Organization
Microprocessor and Interfacing Introduction
HEALTH : WHAT IS IT ? H E A L T
การเขียนผังงาน (Flowchart)
Chapter 01 Problem-Solving Concept แนวคิดการแก้ปัญหา
Chapter 04 Flowchart ผู้สอน อ.ยืนยง กันทะเนตร
Microprocessor and Interfacing
Course outline Software Architecture and Design
1 IS516 การสื่อสารคอมพิวเตอร์และและเครือข่าย (Computer Communication and Networks) Asst. Dr. Surasak Mungsing
COURSE OUTLINE CURRENT TOPIC(JAVA WEB APPLICATION) Wattanapong suttapak, Software Engineering, school of Information communication Technology, university.
Introduction TO Discrete mathematics
Modeling and Activity Diagram
ENL 3701 ภาษาศาสตร์และการอ่าน 1 Linguistics and Reading English 1
ARTIFICIAL INTELLIGENCE
การจัดเรียงข้อมูล (sorting)
Introduction to ARTIFICIAL Intelligence
Irwin/McGraw-Hill Copyright © 2000 by The McGraw-Hill Companies, Inc. All rights reserved. 1 Irwin/McGraw-Hill Copyright © 2000 by The McGraw-Hill Companies,
ตรรกะพื้นฐานและการแก้ปัญหา Basic logic and Problem Solving 3(2-2-5)
PowerPoint Introduction to Computer Information Science KANOKWATT SHIANGJEN.
How do scientists think and find( พบ ) answers?.
Image Processing Course
Image Processing Course
สื่อการเรียนรู้ด้วยตัวเอง ชุดฝึกเขียนสรุป (Writing Summary)
Artificial Intelligence
Introduction to Intelligent Systems
13 October 2007
ชัยเมศร์ อมรพลสมบูรณ์
13 October 2007
13 October 2007
Lecture no. 1: Introduction to Computer and Programming
อ.ดร. วรพล ยะมะกะ ภาคการเรียนที่ 2/2561
การพัฒนา IT ให้บูรณาการเข้ากับโครงสร้างและระบบงาน
ใบสำเนางานนำเสนอ:

INC 551 Artificial Intelligence อาจารย์ผู้สอน ผศ.ดร. พจน์ ตั้งงามจิตต์

About the Instructor Office: CB40603 (CB4 ชั้น 6) Tel: x-9094 E-mail: poj.tan@kmutt.ac.th ลักษณะการ lecture: น.ศ. ต้องจด lecture ตามที่ผมพูดด้วยตัวเอง

รายละเอียดวิชา Prerequisites 3 หน่วยกิต ระดับปริญญาโท Lecture 3 ชั่วโมงต่อสัปดาห์ ทบทวน และทำการบ้าน 6-12 ชั่วโมงต่อสัปดาห์ Prerequisites Computer Programming Skill C/C++ Basic Logic Basic Probability

การให้คะแนนและตัดเกรด สัดส่วนของคะแนน 4 Assignments 40% Discussion 20% Exam 40% เกรด ตามประสิทธิภาพของนักศึกษา

Discussion Score Peer Scoring System Your votes are secret. 50% - You are voted by your friends. 50% - Your vote correspond to the instructor.

Assignments นักศึกษาต้องใช้เวลาในการทบทวนเนื้อหาและแสดงความเข้าใจออกมาในรูป Program ขอให้มีการแบ่งและเผื่อเวลาให้ดี Policy ของการลอกกัน Program codes ของนักศึกษาแต่ละคนจะถูก check ด้วย โปรแกรมตรวจสอบความเหมือนกันของ source code (INC senior Project 2549 โดย อรรถศักดิ์ ลภาไพโรจน์) ถ้าพบการลอกกันแม้แต่บางส่วนใน assignment ใดๆก็ตามจะ ถือว่าทุจริตและให้เกรด F ทั้งคู่โดยไม่มีข้อยกเว้น

Late Policy นักศึกษาจะต้องส่ง assignment ทั้ง 4 ตามกำหนดส่ง ในกรณีที่ส่งสาย จะถูกตัดคะแนนวันละ 2% ของคะแนนเต็ม

More on Assignments Assignments should be implemented in Microsoft Visual Studio 2008

Textbooks Artificial Intelligence: A Modern Approach (Second Edition) by Stuart Russell and Peter Norvig Prentice Hall

Topics Lecture 1: Introduction to AI and the course Lecture 2: Uninformed Search Lecture 3: Informed search and heuristics Lecture 4: Problem Solving and Constraint Satisfaction problems (CSPs) Lecture 5: Game Playing Lecture 6: Predicate logic (First-order logic) Lecture 7: knowledge representation and reasoning Lecture 8: Introduction machine learning Lecture 9: Dealing with Uncertainty Lecture 10: Probabilistic Reasoning Lecture 11: Introduction to mobile robotics Final Exam

Course Webpage http://www.inc.eng.kmutt.ac.th/inc551

AI คืออะไร? Artificial Intelligence = การทำให้ computer ฉลาดเหมือนมนุษย์ มีการตัดสินใจเองได้

วิชานี้เอาไปทำอะไร ? Program หรือวิเคราะห์ระบบหุ่นยนต์ ทำให้ computer ทำงานบางอย่างได้อย่างคน

Rationality Right thing at the right time Like Human = 100%

What define “smart”? Think Act

Four Directions of AI How to think like human? How to act like human? How to think rationally? How to act rationally? Science Engineering

Think like human Cognitive Science Natural Language Processing (NLP) Knowledge Representation Reasoning Machine Learning Act like human

Turing Test By Alan Turing (1950) Is this human?

Think rationally Logic Act rationally Robotics

AI คืออะไร? Artificial Intelligence = การทำให้ computer (machine) ฉลาดเหมือนมนุษย์ มีการตัดสินใจเองได้ จะรู้ได้อย่างไรละว่า machine ฉลาด? จะดูได้จากอะไร?

การตัดสินความฉลาดจะดูจากการกระทำ แนวคิดช่วงก่อนปี 1990 “การกระทำที่ฉลาดเกิดจากการคิดก่อนทำ” ดังนั้น agent (robot) ควรจะมีกลไกการคิด

World Model World model คือแบบจำลองกกลไกของสิ่งแวดล้อม

Problem with World Model Incorrect – noise จาก sensor Incomplete – unexpected events

แนวคิดช่วงหลังปี 1990 - ปัจจุบัน “ไม่จำเป็นต้องคิดก่อนทำก็ดูฉลาดได้ แต่การกระทำต้องถูกออกแบบมาอย่างดี” “Behavior-based Robotics”

Maze Problem Goal เดินสำรวจ, สร้าง map คิดหาเส้นทางออก behavior “เดินเลาะทางขวาไปเรื่อยๆ” Start

นิยามของ Agent Agent = anything that can perceive through sensors and act through effectors Agent จะฉลาดหรือไม่ดูจากการกระทำ

Model of Agent Environment Agent Action Sense, Perceive

Types of Agents แบ่งตาม world model Reactive Deliberative

Reactive Agent Environment Action Sense, Perceive Agent Rules to Make Decision Sense, Perceive

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

ข้อดี ข้อเสีย Reactive เร็ว ง่าย ทำงานซับซ้อนไม่ได้ ทนต่อ error และ unexpected incidents Deliberative ช้า ทำงานซับซ้อนได้อย่างมีระบบกว่า มี error ก็จะทำให้ระบบผิดพลาดไปเลย

Course Overview First half - Deliberative Second half - Reactive World model แบบต่างๆ State-Action Logic Probability Rules & Architecture แบบต่างๆ MDP Neural Net วิธีคิดหาคำตอบ Search Reasoning Adaptive (learning)

Example Agent แบบต่างๆ Simple reflex agents Model-based reflex agent Goal-based agents Utility-based agents

Simple Reflex Agent

Model-based Reflex Agent

Goal-based Agent

Utility-based Agent

ชนิดของ Environment Observable – Partially-observable Deterministic – Nondeterministic Episodic – Non-episodic Static – Dynamic - Semi Discrete – Continuous Single Agent – Multi Agent

Task Observable Deterministic Episodic Static Discrete Agents Crossword Fully no Single Chess with clock Strategic Semi Multi Poker Partially Stochastic Backgammon Taxi Driving Dynamic Continuous

Want 10 litre x 2 13 7 7 19 13 http://www.inc.eng.kmutt.ac.th/inc551/waterv10.swf