人工智慧與智慧型代理人導論
課程簡介
這門課將介紹智慧型系統如何達到智慧型搜索、學習與推理，以及多個智慧型代理人如何溝通協調以達到最佳化的解決方案。例如：如何做不確定下的推理決策，以化解彼此的衝突。
課程目標
讓學生了解基本概念與模型並舉例說明，比較、討論其利弊以了解未來可實務應用之範圍。
適用對象
歡迎具備程式語言撰寫經驗的學生修習。
課程特色
本課程探討機器學習的基本原理與模型，包括督導式和非督導式的學習方式，到深度學習的多層類神經網路學習法，以及賽局理論下的多代理人決策方法。
課程進度
Week 1 - 人工智慧發展的簡史與里程碑
Week 2 - 訣竅式搜索
Week 3 - 機器學習、深度學習
Week 4 - 集體學習、強化學習
Week 5 - 自動理論證明、常識推理
Week 6 - 不確定性推理
先備知識
期中考：week1~5 占50%
期末考：week6~9 占50%
期末考：week6~9 占50%