Informed Search Teknikleri | Yapay Zeka için Reasoning Techniques | Ders 2.1

Merhaba, bu videoda Mantıksal Çözümleme Teknikleri ikinci dersinin birinci kısmını anlatacağım. Bu kısımda, bilgili arama yöntemlerini tanıtacağım. Bilgili arama yöntemleri, arama ağacında bir çözüm bulmak için ek bilgi kullanarak arama algoritmasını yönlendiren arama algoritmalarıdır. Bu yöntemler, en iyi öncelikli arama, açgözlü en iyi öncelikli arama, A* algoritması ve sezgisel fonksiyonlar gibi farklı stratejiler kullanabilir. Bu videoda, bu yöntemlerin nasıl çalıştığını, avantajlarını ve dezavantajlarını, zaman ve alan karmaşıklıklarını ve uygulama örneklerini göstereceğim. Ayrıca, sezgisel fonksiyonların özellikleri, kabul edilebilirlik ve tutarlılık gibi kavramları da açıklayacağım. Eğer beğendiyseniz, lütfen videomu beğenin, kanalıma abone olun ve yorumlarınızı paylaşın. İyi seyirler!

Hello, in this video I will explain the second slide of the Reasoning Techniques lecture. In this slide, I will introduce informed search methods. Informed search methods are search algorithms that use additional information to guide the search algorithm to find a solution in the search tree. These methods can use different strategies such as best-first search, greedy best-first search, A* algorithm and heuristic functions. In this video, I will show how these methods work, their advantages and disadvantages, their time and space complexities and some application examples. I will also explain the properties of heuristic functions, concepts such as admissibility and consistency. If you liked it, please like my video, subscribe to my channel and share your comments. Enjoy!

00:00 Giriş
00:22 Tree Search
01:16 Best-first Search
04:22 Greedy Best-first Search
11:06 A* Algorithm
22:12 A* Optimality 1/2
27:08 Consistency Heuristic
34:09 A* Optimality 2/2
35:41 Properties of A*
40:49 Admissible Heuristics
42:29 Dominance
45:09 Ties
48:00 Relaxed Problems
52:35 IDA*
54:01 Summary - Informed Search