Artificial Intelligence

Best App sobre noções básicas de Inteligência Artificial (AI), aprender um tópico em um minuto

O aplicativo é um manual livre completa de Inteligência Artificial com diagramas e gráficos. Faz parte da ciência da computação ou engenharia de software de educação que traz temas importantes, notas, notícias e blog sobre o assunto. A App serve como um guia de referência rápida sobre este assunto de engenharia.

Abrange mais de 600 temas de Inteligência Artificial, Automata, sistemas de tempo real & Neuro difusos em detalhe. Os temas são divididos em 5 unidades.

Cada tópico é completo com diagramas, equações e outras formas de representações gráficas para uma melhor aprendizagem e compreensão rápida. A App irá proporcionar o aprendizado mais rápido e revisões rápidas sobre o assunto.

Poucos assuntos adicionais que foram incluídos no aplicativo são

Automata

sistemas fuzzy de rede neural

Sistemas em tempo real

Alguns dos tópicos abordados nesta aplicação são:

1. Teste de Turing

2. Introdução à Inteligência Artificial

3. História da AI

Ciclo 4. A AI

Representação 5. Conhecimento

6. Problemas AI típicos

7. Limites da AI

8. Introdução aos Agentes

9. Desempenho do agente

10. Agentes Inteligentes

11. Estrutura de agentes inteligentes

12. Tipos de programa de agente

13. Os agentes baseados Goal

14. Os agentes à base de Utilidade

15. Agentes e ambientes

16. arquiteturas Agent

17. Busca de Soluções

18. Os espaços estatais

19. Gráfico Pesquisando

20. Um genérico algoritmo de busca

21. Estratégias de Pesquisa Uninformed

22. em largura Pesquisa

23. Heurística Pesquisa

24. AÃ ¢ Ë † â € "Pesquisa

25. Pesquisa Árvore

26. busca em profundidade

27. Propriedades de busca em profundidade

Pesquisa 28. Bi-direcional

29. Pesquisa Gráficos

30. Estratégias de Pesquisa informadas

31. Os métodos de Informação e Pesquisa

32. Greedy Pesquisa

33. Prova de admissibilidade de uma *

34. Propriedades de heurísticas

35. iterativo-Aprofundamento A *

36. Outra Memória busca heurística limitada

37. N-Rainhas eample

38. Adversarial Pesquisa

39. Algoritmos Genéticos

40. Games

41. decisões ótimas em Jogos

algoritmo 42. minimax

43. Alpha Beta Poda

44. Backtracking

45. Coerência Impulsionado Techniques

46. ​​Caminho de consistência (K-consistência)

47. Look Ahead

48. Lógica Proposicional

49. Sintaxe de cálculo proposicional

50. Representação do Conhecimento e Raciocínio

51. Lógica Proposicional Inference

52. cláusulas definidas Proposicionais

53. Conhecimento Nível de Depuração

54. regras de inferência

55. correcção e completude

56. Primeira Ordem Lógica

57. Unificação 58. Semântica

59. Herbrand Universo

60. Solidez, exaustividade, coerência, satisfiability

61. resolução

62. Herbrand Revisited

63. Prova de Pesquisa

64. Algumas Estratégias de prova

65. Não Monotonic Raciocínio

66. Sistemas de Manutenção Verdade

67. Sistemas baseados em regras

68. Pure Prolog

69. Adiante encadeamento

70. encadeamento para trás

71. Escolha entre a frente e encadeamento para trás

72. E / OU Árvores

73. Hidden Markov Modelo

74. redes Bayesian

75. Problemas de Aprendizagem

76. Aprendizagem Supervisionada

77. Árvores de Decisão

78. Formalismos representação do conhecimento

79. redes semânticas

80. Inferência em uma rede semântica

81. Estendendo redes semânticas

82. Frames

83. Slots como objetos

84. quadros Interpretação

85. Introdução ao Planejamento

86. Resolução de Problemas vs. Planejamento

87. Lógica de Planejamento Baseado

88. Sistemas de Planejamento

89. Planeamento como Search

90. Situação-Espaço algoritmos de planeamento

Planejamento 91. Parcial-Ordem

92. Plano-Espaço algoritmos de planeamento

93. intercalação vs. não-intercalação de Passos Sub-Plano

94. Simples Sock / Exemplo de sapatos

95. raciocínio probabilístico

96. Revisão da Teoria das Probabilidades

97. Semântica de Bayesian Networks

98. Introdução à Aprendizagem

99. Taxonomia de Sistemas de Ensino

100. formulação matemática do problema de aprendizagem indutiva

AI vai ser uma das tecnologias mais importantes nos próximos dias. É um estudo deve ter para engenharia, ciência da computação, engenharia de software e outros estudantes de ciência cognitiva. Ele também vai ser extremamente importante para a mecânica, automotiva e elétrica estudantes de engenharia e Profissionais.

Baixe o aplicativo para a introdução de AI e tecnologias relacionadas.