澳洲人工智能自主规划COMP90054AI Planning for Autonomy课程介绍

人工智能自主规划

COMP90054

AI Planning for Autonomy

学习目标

课程内容：

本课程的重点是推理行动的自主代理基础，涉及诸如自动规划、强化学习、博弈论等方法，以及这些方法在现实世界中的应用。自主代理是主动实体，能够感知环境、推理、计划并执行适当的动作来实现目标，为用户(现实世界、人类或其他代理)服务。课程将重点关注在协作任务执行过程中，使智能体能够自主推理目标、感知、行动、策略以及其他智能体的基础知识，同时关注具有这种能力的智能体的道德影响。课程所使用的编程语言是Python。

课程将涵盖以下来自高级人工智能领域的关键主题：

搜索算法和启发式函数；经典(人工智能)规划；马尔可夫决策过程；强化学习；博弈论；人工智能规划的道德方面。

学习成果：

完成本课程后，学生应该能够：

1、将行动推理的理论概念应用于单个和多个主体的问题；

2、分析、设计和实现自动规划、强化学习和博弈论方法来解决给定的问题；

3、理解不同行为推理方法的优点、缺点和道德后果；

4、批判性地评估和选择正确的方法来解决行动推理中的不同问题；

5、交流关于自动化规划、强化学习和博弈论的解决方案。

课程评估：

1、一个基于团队的项目，涉及2到3个团队成员，每个学生需要大约30 - 40个小时的工作，30%。

2、一个基于团队的视频演示，时长约为3-5分钟，涉及2-3名团队成员，每个学生需要投入约6个小时的工作，5%。

3、两份独立的编程作业，每份作业大约需要13-15个小时，20%。

4、20分钟的在线测验，5%。

5、一次书面的2小时闭卷期末考试，40%。

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