Artificial Intelligence

La description de Artificial Intelligence

L'application est un manuel libre complet d'intelligence artificielle avec des diagrammes et des graphiques.Il fait partie de l'enseignement de l'informatique ou de l'ingénierie logicielle qui apporte des sujets, des notes, des nouvelles et de l'ampli importants;blog sur le sujet.L'application sert de guide de référence rapide sur ce sujet d'ingénierie.
Il couvre plus de 600 sujets de l'intelligence artificielle, des automates, des systèmes en temps réel & ampli;Neuro Fuzzy en détail.Les sujets sont divisés en 5 unités.
Chaque sujet est complet avec des diagrammes, des équations et d'autres formes de représentations graphiques pour un meilleur apprentissage et une compréhension rapide.L'application fournira un apprentissage plus rapide et des révisions rapides sur le sujet.
Peu de sujets supplémentaires qui ont été inclus dans l'application sont
Systèmes
Certains des sujets abordés dans cette application sont:
1.Test de Turing
2.Introduction à l'intelligence artificielle
3.Histoire de l'Ai
4.Le cycle AI
5.Représentation des connaissances
6.Problèmes d'IA typiques
7.Limites de Ai
8.Introduction aux agents
9.Performance de l'agent
10.Agents intelligents
11.Structure des agents intelligents
12.Types de programme d'agent
13.Agents basés sur les objectifs
14.Agents basés sur les services publics
15.Agents et environnements
16.Architectures d'agent
17.Rechercher des solutions
18.Espaces d'État
19.Recherche de graphiques
20.Un algorithme de recherche générique
21.Stratégies de recherche non informées
22.Étendue première recherche
23.Recherche heuristique
24.Aã ¢ ë † - Recherche
25.Rechercher l'arbre
26.Profondeur Première recherche
27.Propriétés de la profondeur première recherche
28.Recherche bidirectionnelle
29.Rechercher des graphiques
30.Stratégies de recherche éclairées
31.Méthodes de recherche éclairée
32.Recherche gourmand
33.Preuve d'admissibilité d'un *
34.Propriétés de l'heuristique
35.Itératif-profondeur a *
36.Autre Memory Limited Heuristic Search
37.N-queens eample
38.Recherche adversaire
39.Algorithmes génétiques
40.Jeux
41.Décisions optimales dans les jeux
42.Algorithme minimax
43.Élagage alpha bêta
44.Backtracking
45.Techniques basées sur la cohérence
46.Cohérence du chemin (Consérence en K)
47.Regardez vers l'avenir
48.Logique propositionnelle
49.Syntaxe du calcul propositionnel
50.Représentation et raisonnement des connaissances
51.Inférence logique propositionnelle
52.Clauses définies propositionnelles
53.Débogage au niveau des connaissances
54.Règles d'inférence
55.La solidité et l'exhaustivité
56.Logique de premier ordre
57.Unification 58. Sémantique
59.Univers Herbrand
60.La solidité, l'exhaustivité, la cohérence, la satisfaction
61.Résolution
62.Herbrand revisité
63.Preuve comme recherche
64.Quelques stratégies de preuve
65.Raisonnement non monotone
66.Systèmes de maintenance de vérité
67.Systèmes basés sur des règles
68.Pure Prolog
69.Chaînage vers l'avant
70.chaînage arrière
71.Choix entre le chaînage avant et vers l'arrière
72.Et / ou arbres
73.Modèle de Markov caché
74.Réseaux bayésiens
75.Problèmes d'apprentissage
76.Apprentissage supervisé
77.Arbres de décision
78.Formalismes de la représentation des connaissances
79.Réseaux sémantiques
80.Inférence dans un filet sémantique
81.Étend que les filets sémantiques
82.Frames
83.Slots comme objets
84.Interprétation des cadres
85.Introduction à la planification
86.Résolution de problèmes vs planification
87.Planification basée sur la logique
88.Systèmes de planification
89.Planification comme recherche
90.Algorithmes de planification de l'espace de situation
91.Planification d'ordre partiel
92.Algorithmes de planification de l'espace de plan
93.Entrelacement vs non-interliement des étapes de sous-plan
94.Exemple de chaussette / chaussure simple
95.Raisonnement probabiliste
96.Revue de la théorie des probabilités
97.Sémantique des réseaux bayésiens
98.Introduction à l'apprentissage
99.Taxonomie des systèmes d'apprentissage
100.La formulation mathématique du problème d'apprentissage inductif
L'IA sera l'une des technologies les plus importantes dans les prochains jours.Il s'agit d'une étude incontournable pour l'ingénierie, l'informatique, le génie logiciel et d'autres étudiants en sciences cognitives.Il sera également extrêmement important pour la mécanique, l'automobile et l'ampli;Étudiants en génie électrique et professionnels.
Téléchargez l'application pour l'introduction à l'IA et à la technologie connexe.