Artificial Intelligence : AI

Engineering Wale Baba

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Acerca de esta app

Inteligencia Artificial (IA):

Es un libro de ingeniería de bolsillo y donde sea que pueda leer esto. En este libro se cubren la mayoría de los temas y se explican con figuras, tablas, etc.

Cubre más de 600 temas de inteligencia artificial, autómatas, sistemas en tiempo real y neuro difusa en detalle. Los temas se dividen en 5 unidades.

Es un campo de estudio sobre la creación de computadoras y software capaces de un comportamiento inteligente.

La aplicación es un manual para comprender fácilmente la inteligencia artificial (IA). Cubre 142 en torno a temas de Inteligencia Artificial en detalle.

El campo de la IA es interdisciplinario, en el que convergen una serie de ciencias y profesiones, entre las que se encuentran la informática, las matemáticas, la psicología, la lingüística, la filosofía y la neurociencia, además de otros campos especializados como la psicología artificial.

Algunos de los temas cubiertos en esta aplicación son:

1. Prueba de Turing
2. Introducción a la Inteligencia Artificial
3. Historia de la IA
4. El ciclo de la IA
5. Representación del conocimiento
6. Problemas típicos de IA
7. Límites de la IA
8. Introducción a los Agentes
9. Desempeño del agente
10. Agentes inteligentes
11. Estructura de los agentes inteligentes
12. Tipos de programa de agentes
13. Agentes basados ​​en objetivos
14. Agentes basados ​​en servicios públicos
15. Agentes y entornos
16. Arquitecturas de agentes
17. Búsqueda de soluciones
18. Espacios de estado
19. Búsqueda de gráficos
20. Un algoritmo de búsqueda genérico
21. Estrategias de búsqueda no informadas
22. Búsqueda en amplitud
23. Búsqueda heurística
24. Formulación matemática del problema de aprendizaje inductivo
25. Árbol de búsqueda
26. Búsqueda en profundidad primero
27. Propiedades de la primera búsqueda en profundidad
28. Búsqueda bidireccional
29. Gráficos de búsqueda
30. Estrategias de búsqueda informadas
31. Métodos de búsqueda informada
32. Búsqueda codiciosa
33. Prueba de Admisibilidad de A*
34. Propiedades de la heurística
35. Profundización iterativa A*
36. Otra búsqueda heurística de memoria limitada
37. Ejemplo de N-Queens
38. Búsqueda adversaria
39. Algoritmos genéticos
40. Juegos
41. Decisiones óptimas en Juegos
42. algoritmo minimax
43. Poda Alfa Beta
44. Retrocediendo
45. Técnicas impulsadas por la consistencia
46. ​​Consistencia de ruta (consistencia K)
47. Mira hacia adelante
48. Lógica Proposicional
49. Sintaxis del cálculo proposicional
50. Representación del conocimiento y razonamiento
51. Inferencia de lógica proposicional
52. Cláusulas definidas proposicionales
53. Depuración de nivel de conocimiento
54. Reglas de inferencia
55. Solidez e integridad
56. Lógica de primer orden
57. Unificación 58. Semántica
59. Universo Herbrand
60. Solidez, Integridad, Consistencia, Satisfacción
61. Resolución
62. Herbrand revisada
63. Prueba como búsqueda
64. Algunas estrategias de prueba
65. Razonamiento no monótono
66. Sistemas de mantenimiento de la verdad
67. Sistemas basados ​​en reglas
68. Prólogo puro
69. Encadenamiento hacia adelante
70. Encadenamiento hacia atrás
71. Elección entre encadenamiento hacia adelante y hacia atrás
72. Y/O árboles
73. Modelo oculto de Markov
74. Redes bayesianas
75. Problemas de aprendizaje
76. Aprendizaje supervisado
77. Árboles de decisión
78. Formalismos de representación del conocimiento
79. Redes semánticas
80. Inferencia en una Red Semántica
81. Ampliación de redes semánticas
82. Marcos
83. Las tragamonedas como objetos
84. Interpretación de fotogramas
85. Introducción a la Planificación
86. Resolución de problemas frente a planificación
87. Planificación basada en lógica
88. Sistemas de planificación
89. Planificación como búsqueda
90. Algoritmos de planificación del espacio-situación
91. Planificación de orden parcial
92. Algoritmos de Planificación Plan-Espacio
93. Intercalado vs. no intercalado de los pasos del subplan
94. Ejemplo simple de calcetín/zapato
95. Razonamiento probabilístico
96. Revisión de la teoría de la probabilidad
97. Semántica de Redes Bayesianas
98. Introducción al aprendizaje
99. Taxonomía de los sistemas de aprendizaje


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