Artificial Intelligence

Meilleure application sur les bases de l'intelligence artificielle (AI), savoir un sujet dans une minute

L'application est un guide complet et gratuit de l'intelligence artificielle avec des diagrammes et des graphiques. Il fait partie de la science informatique ou d'un logiciel d'éducation d'ingénierie qui apporte des sujets importants, des notes, des nouvelles et blog sur le sujet. L'application sert de guide de référence rapide sur ce génie sujet.

Il couvre plus de 600 sujets de l'intelligence artificielle, Automates, systèmes en temps réel et Neuro floue 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 la 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

Automates

systèmes flous de réseau neuronal

Systèmes en temps réel

Certains des sujets abordés dans cette application sont:

1. test de Turing

2. Introduction à l'intelligence artificielle

3. Histoire de l'IA

Cycle 4. L'AI

Représentation 5. Connaissance

6. Problèmes typiques AI

7. Limites de l'IA

8. Introduction aux agents

9. Performance Agent

10. Agents intelligents

11. Structure d'agents intelligents

12. Les types de programme d'agent

13. Agents basés But

14. agents fondée sur l'utilité

15. Les agents et environnements

16. architectures Agent

17. Recherche de solutions

18. Les espaces de l'État

19. Graphique Recherche

20. Générique Algorithme Recherche

21. Stratégies de recherche mal informés

22. Largeur-First Search

23. Heuristic Rechercher

24. AÃ ¢ Ë † â € "Recherche

25. Recherche Arbre

26. Profondeur première Recherche

27. Propriétés de la profondeur de recherche d'abord

Recherche 28. Bi-directionnel

29. Recherche Graphiques

30. Stratégies de recherche informées

31. Méthodes de Recherche en connaissance

32. Greedy Recherche

33. Preuve de la recevabilité de A *

34. Propriétés de Heuristique

35. itératif-Approfondir A *

36. Autres Mémoire recherche heuristique limitée

37. N-Queens eample

38. Adversarial Recherche

39. Algorithmes génétiques

40. Jeux

41. décisions optimales dans Jeux

algorithme 42. minimax

43. Alpha Beta Elagage

44. Backtracking

45. Cohérence Driven Techniques

46. ​​Chemin de cohérence (K-cohérence)

47. Look Ahead

48. Logique propositionnelle

49. Syntaxe du calcul propositionnel

50. Représentation des connaissances et raisonnement

51. Logique propositionnelle Inference

52. Clauses Definite propositionnelle

53. Connaissance niveau Debugging

54. Règles de Inference

55. Solidité et Complétude

56. Premier Ordre logique

57. Unification 58. Sémantique

59. Herbrand Universe

60. Solidité, complétude, cohérence, Satisfiability

61. Résolution

62. Herbrand Revisited

63. Preuve que Recherche

64. Certaines stratégies Proof

65. Raisonnement non monotones

66. Maintenance Systems Vérité

67. Systèmes règle basée

68. Pur Prolog

69. Forward chaînage

70. chaînage arrière

71. Choix entre chaînage avant et arrière

72. ET / OU arbres

73. Modèle de Markov Caché

74. Les réseaux bayésiens

75. Questions d'apprentissage

76. Apprentissage Supervisé

77. Arbres de décision

78. Connaissances formalismes de représentation

79. Réseaux sémantiques

80. Inference dans un réseau sémantique

81. Extension de réseaux sémantiques

82. Cadres

83. Slots comme objets

84. Les cadres d'interprétation

85. Introduction à la planification

86. Résolution de problèmes par rapport à la planification

87. Logique planification fondée

88. Systèmes de planification

89. Planification de la recherche

90. Situation de l'espace Algorithmes de planification

Planification 91. partielle-Order

92. Plan-espace Algorithmes de planification

93. entrelacée et non-entrelacée du Sous-plan Étapes

94. Simple Sock / Exemple de chaussure

95. Le raisonnement probabiliste

96. Examen de la théorie des probabilités

97. Sémantique des réseaux bayésiens

98. Introduction à l'apprentissage

99. Taxonomie des systèmes d'apprentissage

100. Formulation mathématique du problème d'apprentissage inductive

AI va être l'une des technologies les plus importantes dans les prochains jours. Il est une étude doit avoir pour l'ingénierie, de l'informatique, le génie logiciel et d'autres étudiants en sciences cognitives. Il va aussi être extrêmement important pour les étudiants et les professionnels de l'ingénierie mécanique, automobile et électrique.

Téléchargez l'application pour l'introduction à l'IA et des technologies connexes.