Artificial Intelligence

၏ဖော်ပြချက် Artificial Intelligence

ဤအက်ပလီကေးရှင်းသည်ကားချပ်များနှင့်ဂရပ်များနှင့်အတုထောက်လှမ်းရေး၏အခမဲ့လက်စွဲစာအုပ်ဖြစ်သည်။၎င်းသည်ကွန်ပျူတာသိပ္ပံသို့မဟုတ်ဆော့ဖ်ဝဲအင်ဂျင်နီယာပညာရေး၏အစိတ်အပိုင်းတစ်ခုဖြစ်ပြီးအရေးကြီးသောအကြောင်းအရာများ, မှတ်စုများ, သတင်းနှင့် amp ဖြစ်စေသောအကြောင်းအရာများဖြစ်သည်။ဘာသာရပ်အပေါ်ဘလော့ဂ်။ဤအက်ပလီကေးရှင်းသည်ဤအင်ဂျင်နီယာဘာသာရပ်အပေါ်အမြန်ရည်ညွှန်းလမ်းညွှန်အဖြစ်ဆောင်ရွက်သည်။
၎င်းသည်အတုထောက်လှမ်းရေး, အလိုအလျောက်, Real-time systems & amp ၏ခေါင်းစဉ် 600 ကျော်ကိုလွှမ်းခြုံထားသည်။neuro fuzzy အသေးစိတ်အတွက်။ခေါင်းစဉ်များကို 5 ယူနစ်သို့ခွဲခြားထားသည်။
ခေါင်းစဉ်တစ်ခုစီသည်အကောင်းဆုံးသောလေ့လာမှုနှင့်အမြန်နားလည်မှုအတွက်ပုံကြမ်းများ, ညီမျှခြင်းများနှင့်အခြားဂရပ်ဖစ်ကိုယ်စားပြုမှုပုံစံများနှင့်ပြည့်စုံသည်။ဒီ app ကဒီကိစ္စနဲ့ပတ်သက်ပြီးမြန်မြန်ဆန်ဆန်တည်းဖြတ်ခြင်းကိုမြန်မြန်ဆန်ဆန်တည်းဖြတ်လိမ့်မယ်။
App တွင်ထည့်သွင်းထားသည့်အပိုဆောင်းဘာသာရပ်အနည်းငယ်သာရှိသည်စနစ်များ
ဤလျှောက်လွှာတွင်ဖော်ပြထားသောအကြောင်းအရာများမှာ -
2 ။အတုဥာဏ်ရည်ကိုမိတ်ဆက်
3 ။AI ၏သမိုင်းကြောင်း
4 ။AI သံသရာ
5 ။အသိပညာကိုယ်စားပြုမှု
6 ။ပုံမှန် AI ပြ problems နာများ
7 ။AI
8 ။အေးဂျင့်များမိတ်ဆက်
9 ။အေးဂျင့်စွမ်းဆောင်ရည်
10 ။အသိဉာဏ်အေးဂျင့်
11 ။အသိဉာဏ်အေးဂျင့်များ၏ဖွဲ့စည်းပုံ
12 ။အေးဂျင့်အစီအစဉ်အမျိုးအစားများ
13 ။ဂိုးအခြေပြုအေးဂျင့်များ
14 ။utility-based agents
15 ။အေးဂျင့်များနှင့်ပတ်ဝန်းကျင်
16 ။အေးဂျင့်ဗိသုကာ
17 ။ဖြေရှင်းနည်းများကိုရှာဖွေပါ။ 18 ။ပြည်နယ်နေရာများ
19 ။"searching searching
20 ။ယေဘူယျရှာဖွေခြင်း algorithm
21 ။သတင်းအချက်အလက်များကိုရှာဖွေခြင်းမဟာဗျူဟာများ
22 ။အနံ - ပထမရှာဖွေရေး
23 ။heuristic ရှာဖွေရှာဖွေရေး
24 ။A㢢¢¢¢¢¢¢† search search search search search
25 ။ရှာဖွေခြင်းသစ်ပင်
26 ။အတိမ်အနက်ကိုပထမ ဦး ဆုံးရှာဖွေခြင်း
27 ။အတိမ်အနက်ကိုပထမ ဦး ဆုံးရှာဖွေခြင်း၏ဂုဏ်သတ္တိများ
28 ။bi-directional ရှာဖွေရေး
29 ။ရှာဖွေရေးဂရပ်များရှာဖွေခြင်း။အသိပေးရှာဖွေရေးမဟာဗျူဟာ
31 ။အသိပေးရှာဖွေမှု၏နည်းလမ်းများ
32 ။လောဘရှာဖွေခြင်း
33 ။တစ် ဦး *
34 ။heurricistics ၏ဂုဏ်သတ္တိများ
35 ။တစ် ဦး *
36 ။အခြားမှတ်ဉာဏ်အကန့်အသတ်ရှိသော heuristic ရှာဖွေခြင်း
37 ။N-Queens မိုးကြိုး
38 ။antersarial ရှာဖွေရေး
39 ။မျိုးရိုးဗီဇ algorithms
40 ။ဂိမ်းများ
41 ။ဂိမ်းများအတွက်အကောင်းဆုံးဆုံးဖြတ်ချက်များ
42 ။Minimax algorithm
43 ။alpha beta တံစဉ်များကို 44 ။backtracking
45 ။ရှေ့နောက်ညီညွတ်ရေးယာဉ်နည်းစနစ်
46 ။Path ရှေ့နောက်ညီညွတ်မှု (K- ရှေ့နောက်ညီညွတ်မှု)
47 ။ရှေ့သို့ကြည့်ပါ။ 48 ။အဆိုပြုရေးယုတ္တိဗေဒ
49 ။အဆိုပြုဆန်တွက်ချက်မှု၏ syntax
50 ။ဗဟုသုတကိုယ်စားပြုမှုနှင့်ကျိုးကြောင်းဆင်ခြင်
51 ။အဆိုပြုချက်ယုတ္တိဗေဒအခြ
52 ။53
53 ။ဗဟုသုတအဆင့် debugging
54 ။အခြ၏စည်းမျဉ်းများ
55 ။အသံနှင့်ပြည့်စုံ
56 ။ပထမ ဦး ဆုံးအမိန့်ယုတ္တိဗေဒ
57 ။ပေါင်းစည်းခြင်း 58. semantics
59 ။herbrand universe ာ
60 ။ခိုင်မာခြင်း, ပြည့်စုံမှု, ရှေ့နောက်ညီညွတ်မှု, စိတ်ကျေနပ်မှုresolution
62 ။Herbrand
ရှာဖွေမှုအဖြစ်ကူညီခြင်း 64 ။အချို့သောသက်သေမဟာဗျူဟာ
65 ။Monotonic ကျိုးကြောင်းဆင်ခြင်
66 ။အမှန်တရားပြုပြင်ထိန်းသိမ်းမှုစနစ်များ
67 ။စည်းမျဉ်းအခြေခံစနစ်များ
68 ။PROPER PROPERGROTE
69 ။
70 ။
ရှေ့သို့နှင့်နောက်ပြန်ချည်နှောင်ခြင်းအကြားရွေးချယ်မှု
72 ။နှင့် / သို့မဟုတ်သစ်ပင်များ 73 ။Hidden Markov Model
74 ။Bayesian ကွန်ယက်များ
75 ။သင်ယူခြင်းဆိုင်ရာပြ issues နာများ
76 ။ကြီးကြပ်ကွပ်ကဲလေ့လာခြင်း
77 ။ဆုံးဖြတ်ချက်ချသစ်ပင်များ
78 ။အသိပညာကိုယ်စားပြုမှုဆိုင်ရာတရားဝင်ဝါဒ
79 ။Semantic ကွန်ယက်
80 ။Semantic Net
81 ။Exting Semantic ပိုက်ကွန်
82 ။brames brames
83 ။အရာဝတ္ထုအဖြစ် slot နှစ်ခု
84 ။ဘောင်ကိုအနက်ပြန်ဆိုခြင်း 85 ။စီမံကိန်းရေးဆွဲခြင်းနှင့်မိတ်ဆက်ခြင်း
86 ။Vs. Plays. Plays. Play
87 ။ယုတ္တိဗေဒအခြေပြုစီမံကိန်း
88 ။စီမံကိန်းစနစ်များ
89 ။ရှာဖွေခြင်းအဖြစ်စီစဉ်ခြင်း 90 ။အခြေအနေသည်အာကာသယာဉ်စီစဉ် algorithms
91 ။တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းအစီအစဉ်အစီအစဉ်
92 ။အာကာသယာဉ်စီမံကိန်းရေးဆွဲခြင်း algorithms
93 ။vs. Interleaving vs. အစီအစဉ်အဆင့်ခြေလှမ်းများကိုအပြန်အလှန်ချိတ်ဆက်ခြင်း
94 ။ရိုးရှင်းသောခြေအိတ် / ဖိနပ်ဥပမာ
95 ။Probabilistic ဆင်ခြင်ခြင်း
96 ။ဖြစ်နိုင်ခြေသီအိုရီ၏ပြန်လည်သုံးသပ်
97 ။Bayesian ကွန်ယက်များ၏ semantics
98 ။သင်ယူခြင်းကိုနိဒါန်း
99 ။သင်ယူမှုစနစ်များ Taxonomyonomyonomyonomyonomyonomyonomyonomyonomyonomyonomyonomyonomyonomyonomyonomyonomyonomyonomyonomyonomyonomyonomyonomyonomyonomyonomyonomyonomyonomyons ။Inductive Learning ပြ problem နာ၏သင်္ချာရေးဆွဲခြင်း
AI သည်လာမည့်နေ့များတွင်အရေးအကြီးဆုံးနည်းပညာတစ်ခုဖြစ်သည်။၎င်းသည်အင်ဂျင်နီယာ, ကွန်ပျူတာသိပ္ပံ, ဆော့ဖ်ဝဲအင်ဂျင်နီယာနှင့်အခြားသိမြင်သိပ္ပံကျောင်းသားများအတွက်လေ့လာမှုရှိရမည်။၎င်းသည်စက်မှု, မော်တော်ယာဉ်နှင့်အံ 0 ိုင်အတွက်အလွန်အရေးကြီးသည်။လျှပ်စစ်အင်ဂျင်နီယာကျောင်းသားများနှင့်ပညာရှင်များ။
AI နှင့်ဆက်စပ်သောနည်းပညာများမိတ်ဆက်ရန်အတွက် app ကို download လုပ်ပါ။