破解人工智慧怎麼解決問題--貪婪搜尋演算法

系統化方法夠不夠? 在AI時代不只要會使用工業時代的系統化的方法解決問題，更要學習運用更多的資訊，進行更有智慧的方法來解決問題。 這個影片完全圖解人工智慧教學，由系統化方法進展到有智慧方法的過程，以迷宮問題為例，說明迷宮問題的啟發函數設計，並介紹貪婪最佳優先搜尋的使用。

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貪婪最佳優先搜尋直接使用啟發函數作為評估函數，優先走訪評估函數值(成本)最低的候選節點。雖是最初階的智慧方法，卻已經獲得大進展。

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時間軸說明:

影片開始 00:00 有智慧的方法 01:02 系統化VS有智慧方法 04:10 評估函數 11:19 啟發函數 11:53 貪婪最佳優先搜尋 12:58 單元總結 18:44 片尾彩蛋 19:47

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相關鏈接：

【AlphaGo的勝利方程式】 https://youtu.be/62E0A_qtOH4

【AI如何找出問題的解法】 https://youtu.be/iN9HoN_yZ-g

【什麼是演算法】 https://youtu.be/sbqa752mtPI

【演算法的表示工具】 https://youtu.be/XUZtp4OlJg4

【與Python的第一次親密接觸】 https://youtu.be/XiihSTm8LUk

【Python：AI時代開發語言的新標準】 https://www.ithome.com.tw/news/13528

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