Chương 1: Tổng quan

1.1. Lịch sử hình thành và phát triển

1.2. Các tiền đề và khái niệm cơ bản của TTNT

1.3. Các lĩnh vực nghiên cứu và ứng dụng cơ bản

1.4. Tác tử thông minh

1.5 Những vấn đề chưa được giải quyết trong TTNT

Chương 2: Giải quyết vấn đề bằng tìm kiếm

2.1 Giải quyết vấn đề và khoa học TTNT

2.2 Biểu diễn vấn đề dưới dạng bài toán tìm kiếm trong không gian trạng thái

2.3 Tìm kiếm không có thông tin

2.4 Tìm kiếm có thông tin: tìm tham lam, A*

2.5 Tìm kiếm cục bộ

2.6 Bài toán thoả mãn ràng buộc

2.7 Tìm kiếm trong trò chơi

2.8 Tìm kiếm trong một số ứng dụng cụ thể: thiết kế VLSI, lập lịch,.v.v.

Chương 3: Biểu diễn tri thức và suy diễn

3.1 Sự cần thiết sử dụng tri thức trong giải quyết vấn đề

3.2 Lôgic mệnh đề.

3.3 Biểu diễn tri thức và suy diễn với lôgic mệnh đề

3.4 Lôgic vị từ

3.5 Biểu diễn tri thức và suy diễn với lôgic vị từ

3.6 Một số hệ thống suy diễn tự động: Prolog

Chương 4: Lập luận xấp xỉ và suy diễn xác suất

4.1 Vấn đề thông tin không chắc chắn khi suy diễn và giải quyết vấn đề

4.2 Quy tắc bayes và các khái niệm xác suất liên quan

4.3 Mạng Bayes và biểu diễn diễn bài toán

4.4 Các phương pháp suy diễn trên mạng Bayes

4.5 Ứng dụng suy diễn xác suất cho bài toán cụ thể: chẩn đoán lỗi máy tính, chẩn đoán bệnh trong y tế, .v.v.

Chưong 5: Học máy

5.1 Khái niệm học máy, biểu diễn cho bài toán học máy.

5.2 Cây quyết định

5.3 Mạng nơ ron nhân tạo

5.4 Học Bayes đơn giản

5.5. Thuật toán k hàng xóm gần nhất

5.6. Các ứng dụng: phân loại văn bản, nhận dạng mặt người, phân tích dữ liệu.