VNU-HUS MAT3508: Nhập môn Trí tuệ nhân tạo

---

Các thông tin cơ bản

• Trường: Đại học KHTN, ĐHQG Hà Nội
• Mã học phần: MAT3508
• Mã lớp học phần: MAT3508 1, 2, 3
• Số tín chỉ: 3
• Thời gian: Học kỳ 1 năm học 2025-2026
  • Lý thuyết: Thứ 4, 07:00 - 08:45 (Tiết 1-2), Phòng 204-T4
  • Bài tập, thực hành phòng máy: Thứ 2, 07:00 - 12:30 (Tiết 1-6), Phòng 508-T5
    • MAT3508 1: 07:00 - 08:45 (Tiết 1-2)
    • MAT3508 2: 08:50 - 10:40 (Tiết 3-4)
    • MAT3508 3: 10:45 - 12:30 (Tiết 5-6)
• Giảng viên:
  • Lý thuyết: Hoàng Anh Đức (Đại học KHTN, ĐHQG Hà Nội, hoanganhduc[at]hus.edu.vn (thay [at] bằng @))
  • Bài tập, thực hành phòng máy: Hoàng Anh Đức (Đại học KHTN, ĐHQG Hà Nội, hoanganhduc[at]hus.edu.vn (thay [at] bằng @))
• Canvas: 9GD9A7
  • Chú ý: Sinh viên điền thông tin ở https://forms.office.com/r/X7m1599g57 để được mời tham gia lớp trên Canvas.
  • Chú ý: Sinh viên cần để tên hiển thị là họ và tên đầy đủ bằng tiếng Việt có dấu, ví dụ như “Nguyễn Văn Tuấn”. Đồng thời, sinh viên cần thiết lập múi giờ (Timezone) trong Canvas là Hanoi (GMT+7). Xem cách đổi tên hiển thị và cách thay đổi múi giờ.
• Nội dung: Học phần trang bị cho người học kiến thức về tri thức và thể hiện tri thức, cùng các kĩ thuật lập luận trên tri thức. Một số hệ thống trí tuệ nhân tạo được giới thiệu dưới dạng các hệ thống chuyên gia. Qua hệ thống đó, sinh viên thử nghiệm trên ngôn ngữ lập trình trí tuệ nhân tạo, hoặc thực hành với hệ thống mã nguồn mở, để thiết kế và xây dựng hệ thống xử lí tri thức.
• Kiểm tra, đánh giá:
  • Chuyên cần (10%) [Bài tập, thực hành, điểm danh]
  • Giữa kỳ (20%) [Thi viết]
  • Cuối kỳ (70%) [Báo cáo Bài tập nhóm]

Giáo trình, tài liệu tham khảo

• Wolfgang Ertel. Introduction to Artificial Intelligence. 3rd edition. Springer, 2025 [Tài liệu tham khảo chính]
  • Trang chủ của sách
  • Google Drive (cần tài khoản email HUS)
  • Bài giảng AI của Giáo sư W. Ertel ở Đại học Hochschule Ravensburg-Weingarten năm 2011 (Chương 1 và 6-10)
• Stuart J. Russell, Peter Norvig. Artificial Intelligence: A Modern Approach. 4th edition. Pearson, 2021.
  • Trang chủ của sách
  • Google Drive (cần tài khoản email HUS)
  • Code
• Các tài liệu hỗ trợ cho môn học
  • Some materials for the course “Introduction to AI” at VNU-HUS
  • Mini-Project Guidelines and Templates, including Rubrics for Mini-Project Evaluation, Proposed Topic Template, and Some Mini-Project Ideas

Bài giảng, bài tập

Chú ý: Một phần nội dung bài giảng dựa trên các slides của GS. Wolfgang Ertel sử dụng trong các bài giảng ở Đại học Hochschule Ravensburg-Weingarten, Đức. Nội dung bài giảng được viết bằng tiếng Anh và do đó các mô tả sẽ để tiếng Anh.

Week 0

• Theory: Preliminaries
• Exercise, Lab: Help students to set up for the course
• Preparation for next week:
  • Introduction and Introduction: In-class Discussion
  • Chapter 1 of the textbook
  • Prof. Ertel’s Introduction Lecture at Ravensburg-Weingarten University in 2011 [YouTube]
  • A recent conversation (April 2025) between Johann Schumann and Prof. Ertel (retired) [AI at the Crossroads: Symbolic Logic, Impact on Society, and the Future of Work]

Week 1

• Theory:
  • In-class Discussion
  • Introduction
• Exercise, Lab: Exercises in Chapter 1 of the textbook
• Preparation for next week:
  • Propositional Logic
  • Chapter 2 of the textbook

Week 2

• Theory:
  • Discussion
  • Propositional Logic
• Exercise, Lab: Exercises in Chapter 2 of the textbook
• Preparation for next week:
  • First-order Predicate Logic
  • Chapter 3 of the textbook

---

Lịch sử các thông báo

---