最近發現隔壁科技版或低卡. 常常一堆Ai勸退文. 可4看市面上Ai書一直越來越多. 學校Ai課程也是. 碩班不論文理組也一堆在做Ai. ... <看更多>
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人工智慧概論 ptt 在 掌握台灣3 大創新機會，「PTT之父」杜奕瑾返台創AI 實驗室 的推薦與評價
前微軟人工智慧亞太區研究總監、有「PTT 之父」稱號的杜奕瑾回來了！他昨天點出台灣發展AI 具有三大創新機會，並宣布返台創辦「台灣AI 實驗室」，目前已號召廿位國內菁 ... ... <看更多>
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微軟、谷歌和OpenAI一直在利用Reddit論壇上的用戶聊天數據來開發新的人工智慧系統。現在，Reddit打算向這些公司收取使用費。 ... <看更多>
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1.人工智慧時代，許多數位工具能模仿人做出厲害作品。AI Labs創辦人杜奕瑾認為，目前人還是很重要，觀點、推理、論述都需要從人的思考脈絡產生。 2. ... <看更多>
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本來小弟我是影像相關韌體工程師過去後變成像是AI演算法工程師領域也不一樣了年薪大概少4成(我也不是說不缺錢...) 工時由常態加班變成正常只是個人一直很想當演算法工程師 ... ... <看更多>
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去年11月底，美國人工智慧研究實驗室「OpenAI」推出一款新型聊天 ... Altman）共同創立的AI研究機構，任務是鑽研人工智慧科技，讓科技造福人類社會。 ... <看更多>
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科技部長陳良基、行政院政務委員唐鳳及台灣人工智慧實驗室創辦人杜奕瑾10日再度同台一同召開記者會，檢視AI人工智慧科研戰略成果。 杜奕瑾致詞時指出， ... ... <看更多>
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第四階段 機器學習程式碼操作書單推薦：Tensorflow + Keras 深度學習人工智慧實務應用網路資源：AI 百日馬拉松(不是免費的，一個人報名費約2000元 ... ... <看更多>
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ai人工智慧電影心得-推薦/討論/評價在PTT、Dcard、IG整理一次看|2022年08月|網路品牌潮流服飾穿搭. 首頁 · man men · man · manmade · Artificial ... ... <看更多>
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批踢踢（PTT）之父、台灣人工智慧實驗室創辦人杜奕瑾今天表示，人工智慧（AI）可以運用在醫療、智慧城市、人機介面創新，台灣在資通訊基礎擁有優勢， ... ... <看更多>
人工智慧概論 ptt 在 [請益] 交大人工智慧vs 清大資工vs 台大工科 - PTT 熱門文章Hito 的推薦與評價
各位大大好小弟目前正取交大人工智慧學程及台大工科丁組清大資工則備取14本身就讀 ... 交大新竹光復校區，可選資工教授） 謝謝各位-- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), ... ... <看更多>
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人工智慧概論 ptt 在 「PTT 之父」杜奕瑾將為臺灣打造第一座AI實驗室！ - 理財寶 的推薦與評價
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※ [本文轉錄自 neoneon 信箱]
作者: [email protected] ("愛宕有機奈米負離子貓")
標題: [心得] 人工智慧概論 - 王才沛
時間: Sun Jul 10 11:11:38 2016
作者: yukuro (魔法師mystery) 看板: NCTU-Teacher
標題: [心得] 人工智慧概論 - 王才沛
時間: 2012/07/03 Tue 23:44:12
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⊕課名⊕
人工智慧概論
▲教授▲
王才沛
★修課年度★（請加註開課單位 如:大三通識、XX系選修、XX所）
大三資工組必修
￡教了什麼￡（課程大概內容。或是額外學會了什麼東西。）
課本用AI聖經本 Artificial Intelligence - A Modern Approach
教的內容是課本 Chapter 1-9, 一點點Fuzzy Logic, 一點點Uncertainty概念,
Chapter 18
Chapter 1-2 是介紹AI是什麼, AI agent的架構有哪些
Chpater 3 感覺很像在學演算法的searching, 但又不像演算法可以很容易去
improve 它的complexity
Chapter 4是處理一些local search和面對一件事有多重選擇時的做法
Chapter 5是和遊戲有關的AI
Chapter 6是Constain Satisfy Problem, 就像寫個程式解數獨遊戲那種感覺
Chapter 7-9是處理Logical Agent, 包含propositional logic 和 first-order
logic和它們的演算法
Chapter 18是machine learning, 但著重在建decision tree
◆上課方式◆（投影片、團體討論、老師教學風格）
用投影片上課,感覺老師上課實在是很free style, 有時候會問學生問題, 整個感覺就是很輕鬆,
可惜回去要自己讀, 比較能注意到一些重要細節, 有些講義上會要你上課聽完後自己填,
不過課本應該有
▼考試作業▼
期中考+期末考共60%, 較高分的35%, 較低25%
作業分為
1. 3次手寫10%
2. project1: 寫一個8-puzzle 解題程式, 實作A* search 和 Iterative Deepening
Depth-First Search , 其中程式 7%, 報告 5%
3. project2: 一個會玩像Dara或是Dala的直棋agent, 可能用到min-max search或
α-β pruning, 其中程式結果8%, 演算法+報告10%
不過原先不是這樣, 是
程式50%, 手寫10%, 期中期末40%(大概吧...)
完全整容
我覺得他考試不會弄得太複雜, 課本好好念, 要80-90, 甚至100都不難
￥其他￥（是否注重出席率or嚴禁遲到？需要的基礎？）
出席的話,好像有一次點名加分, 但你不到也沒關係, 反正只要能自律自己讀,
程式寫得出來, 報告生得出來, 分數就都是你的
至於基礎, 我覺得設計演算法的能力不可以太差, 這個科目很重演算法的實作,
所以coding 能力也不可太低, 另外是離散數學的propositional logic和first
-order logic
當然我覺得如果你演算法的complexity分析學得好的話是加分, 因為比較容易看懂
課本的分析,可惜在這門課不是很重要...
另外如果對一些和probability有關的agent有興趣的話, 可以去學stochastic process
應該會比較容易看懂課本的14和15章, 不過這學期沒上到這個部分
￠最後想說的話￠
我覺得上AI的自律能力很重要, 因為上課的內容老實說是不難, 但是實作的時候可能會
碰到困難, 這可能是程式經驗不足,也可能是你沒看到它演算法需要注意且比較深層的
東西。如果沒注意, agent可能會達不到你想要的效果, 考試如果機車一點, 可能會回
答不出來, 或是答錯, 所以我真的覺得演算法的設計和觀察能力要強一點。
而我自己在AI上做得最好的是, 可以寫出為甚麼8-puzzle problem在挖兩個洞以上的話
一定有解,其他就還好, 而可惜的是, game agent寫暴了, 後來才發現是我把規則想得
太複雜, 才寫不出程式, 自己覺得很遺憾, 因為這部分是很好玩的。
我當初有修陳穎平老師教的AI, 他出的作業是pacman 的AI, 用python寫,但是因為是
online judge, 所以只要寫得不general, 就要重寫, 當初就覺得完了, 就退選, 不過
後來好像很多人不會寫,考試不高都過了, 但我不是很在意, 因為我覺那樣混過去,根本
學不會AI, 所以當初決定下次要做好, 可惜還是做不好, 很遺憾。
另外是我有問過A*在priority更新上要怎麼更有效率, 他提供用兩個STL multimap,
我試過覺得效果很好, 所以感覺老師學術能力還不錯吧, 這也是這學期學到的好東西
之一。
最後是沒有上到深入的probability decision覺得很可惜,那部分感覺很有研究和學習
價值, 可是他到logic之後, 我也不太清楚他想要做什麼, 都是講一些敘述性的東西,
但沒有細節, 我覺得很無聊, 直到最後machine learning 覺得有趣一點, 只可惜也
只有上一點點...
＆誰適合修這門課＆
這我不知道該怎麼說, 因為我個人覺得還可以適應他的上課方式, 可是應該不是所有人
都這樣想, 所以我也不知道怎樣比較適合..., 但是我覺得喜歡和老師互動會比較想上
他的課
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※ Origin: 交大次世代(bs2.to)
◆ From: 111-251-181-131.dynamic.hinet.net
→ kougousei："強烈建議"想修他的課的人先去試聽看能不能適應那種.... 07/04 01:10
→ kougousei：風格(?)再決定 至於必修的同學就嗚呼哀哉節哀順變了 07/04 01:11
→ erase2004：就C/P值來說,還不錯w 07/04 12:34
推 keke0421：感謝分享:) 07/04 22:27
推 tzrae：上他的課=自修。 07/04 22:35
※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc)
※ 轉錄者: neoneon (106.105.175.48), 07/12/2016 02:33:00
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