Artificial Intelligence

Paglalarawan ng Artificial Intelligence

Ang app ay isang kumpletong libreng handbook ng artipisyal na katalinuhan na may mga diagram at mga graph.Ito ay bahagi ng edukasyon sa agham ng computer o software engineering na nagdadala ng mga mahahalagang paksa, tala, balita at amp;Blog sa paksa.Ang app ay nagsisilbing isang mabilis na gabay sa sanggunian sa paksang ito ng engineering.
Sinasaklaw nito ang higit sa 600 mga paksa ng artipisyal na katalinuhan, automata, real-time system & amp;Neuro fuzzy nang detalyado.Ang mga paksa ay nahahati sa 5 yunit.
Ang bawat paksa ay kumpleto sa mga diagram, mga equation at iba pang mga anyo ng mga graphic na representasyon para sa mas mahusay na pag -aaral at mabilis na pag -unawa.Magbibigay ang app ng mas mabilis na pag-aaral at mabilis na mga pagbabago sa paksa.Mga System
Ang ilan sa mga paksang sakop sa application na ito ay:
1.Turing test
2.Panimula sa Artipisyal na Katalinuhan
3.Kasaysayan ng Ai
4.Ang cycle ng AI
5.Representasyon ng Kaalaman
6.Karaniwang mga problema sa AI
7.Mga Limitasyon ng Ai
8.Panimula sa mga ahente
9.Pagganap ng Ahente
10.Mga Intelligent Ahente
11.Istraktura ng mga intelihenteng ahente
12.Mga uri ng programa ng ahente
13.Mga Ahente na Batay sa Layunin
14.Mga Ahente na Batay sa Utility
15.Mga Ahente at Kapaligiran
16.Mga Arkitektura ng Ahente
17.Maghanap ng mga solusyon
18.Mga puwang ng estado
19.Paghahanap ng Graph
20.Isang pangkaraniwang paghahanap ng algorithm
21.Mga Hindi Naka -Strategies sa Paghahanap
22.Breadth-First Search
23.Heuristic Search
24.AÃ ¢ ë † â € "Paghahanap
25.Paghahanap ng puno
26.Lalim na unang paghahanap
27.Mga Katangian ng Lalim na Unang Paghahanap
28.Bi-direksyon na paghahanap
29.Mga Graph ng Paghahanap
30.Mga Diskarte sa Paghahanap sa Paghahanap
31.Mga Paraan ng Kaalaman sa Paghahanap
32.Greedy Search
33.Patunay ng Admissionibility ng A*
34.Mga Katangian ng Heuristic
35.Iterative-Deepening a*
36.Iba pang Memory Limited Heuristic Search
37.N-queens eample
38.Paghahanap ng Adversarial
39.Genetic algorithm
40.Mga Laro
41.Optimal Desisyon sa Mga Laro
42.Minimax algorithm
43.Alpha beta pruning
44.Backtracking
45.Mga pamamaraan na hinihimok ng pare -pareho
46.PATH CONSENTENCY (K-Consistency)
47.Tumingin sa unahan
48.Proposisyon ng Logic
49.Syntax ng propositional calculus
50.Representasyon ng Kaalaman at Pangangatwiran
51.Panukala na Logic Inference
52.Panukala na tiyak na mga sugnay
53.Ang antas ng pag-debug ng antas ng kaalaman
54.Mga Batas ng Pagkakaiba
55.Kagalingan at pagkakumpleto
56.Unang Order Logic
57.Unification 58. Semantics
59.Herbrand Universe
60.Kagalingan, pagkakumpleto, pagkakapare -pareho, kasiyahan
61.Resolusyon
62.Binago ni Herbrand ang
63.Patunay bilang paghahanap
64.Ang ilang mga diskarte sa patunay
65.Non-Monotonic Nangangatuwiran
66.Mga Sistema ng Pagpapanatili ng Katotohanan
67.Mga Sistema ng Batay sa Panuntunan
68.Pure Prolog
69.Ipasa ang chaining
70.Backward chaining
71.Pagpipilian sa pagitan ng pasulong at paatras na chaining
72.At/o mga puno
73.Nakatagong Markov Model
74.Bayesian Networks
75.Mga Isyu sa Pag -aaral
76.Pinangangasiwaan na pag -aaral
77.Mga puno ng desisyon
78.Mga Formalismo ng Representasyon ng Kaalaman
79.Semantic Networks
80.Pagkakaiba -iba sa isang semantiko net
81.Pagpapalawak ng mga semantikong lambat
82.Mga frame
83.Mga puwang bilang mga bagay
84.Pagbibigay -kahulugan sa mga frame
85.Panimula sa Pagpaplano
86.Paglutas ng Suliranin kumpara sa Pagpaplano
87.Pagpaplano batay sa Logic
88.Mga Sistema ng Pagpaplano
89.Pagpaplano bilang Paghahanap
90.Mga Algorithm ng Pagpaplano ng Sitwasyon sa Sitwasyon
91.Partial-Order Planning
92.Plan-Space Planning Algorithms
93.Interleaving kumpara sa Non-Interleaving ng Sub-Plan Steps
94.Simpleng Halimbawa ng Sock/Sapatos
95.Probabilistic na pangangatuwiran
96.Repasuhin ang Teorya ng Probabilidad
97.Semantika ng Bayesian Networks
98.Panimula sa Pag -aaral
99.Taxonomy of Learning Systems
100.Ang pagbabalangkas sa matematika ng problema sa pag -aaral ng induktibo
Ang AI ay magiging isa sa pinakamahalagang teknolohiya sa mga darating na araw.Ito ay dapat magkaroon ng pag -aaral para sa engineering, computer science, software engineering at iba pang mga mag -aaral ng cognitive science.Ito rin ay magiging napakahalaga para sa mechanical, automotive & amp;Mga mag -aaral at propesyonal sa elektrikal na engineering.
I -download ang app para sa pagpapakilala sa AI at kaugnay na teknolohiya.