Artificial Intelligence : AI

Engineering Wale Baba

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Informazioni su questa app

Intelligenza Artificiale (AI):

È un libro di ingegneria tascabile e ovunque tu possa leggerlo. In questo libro tratta la maggior parte degli argomenti e spiega con figure, tabelle, ecc.

Copre più di 600 argomenti di Intelligenza Artificiale, Automi, Sistemi in tempo reale e Neuro fuzzy in dettaglio. Gli argomenti sono divisi in 5 unità.

È campo di studio sulla creazione di computer e software capaci di comportamenti intelligenti.

L'App è un Manuale per una facile comprensione dell'Intelligenza Artificiale (AI). Copre in dettaglio 142 argomenti relativi all'Intelligenza Artificiale.

Il campo dell'IA è interdisciplinare, in cui convergono numerose scienze e professioni, tra cui informatica, matematica, psicologia, linguistica, filosofia e neuroscienze, nonché altri campi specializzati come la psicologia artificiale.

Alcuni degli argomenti trattati in questa applicazione sono:

1. Prova di Turing
2. Introduzione all'Intelligenza Artificiale
3. Storia dell'IA
4. Il ciclo dell'IA
5. Rappresentazione della conoscenza
6. Problemi tipici dell'IA
7. Limiti dell'IA
8. Introduzione agli agenti
9. Prestazioni dell'agente
10. Agenti intelligenti
11. Struttura degli agenti intelligenti
12. Tipi di programma agente
13. Agenti basati sugli obiettivi
14. Agenti basati sull'utilità
15. Agenti e ambienti
16. Architetture degli agenti
17. Cerca soluzioni
18. Spazi di Stato
19. Ricerca di grafici
20. Un algoritmo di ricerca generico
21. Strategie di ricerca non informate
22. Ricerca in ampiezza
23. Ricerca euristica
24. Formulazione matematica del problema dell'apprendimento induttivo
25. Albero di ricerca
26. Prima ricerca in profondità
27. Proprietà della prima ricerca in profondità
28. Ricerca bidirezionale
29. Grafici di ricerca
30. Strategie di ricerca informate
31. Metodi di ricerca informata
32. Ricerca avida
33. Prova di ammissibilità di A*
34. Proprietà dell'euristica
35. Approfondimento iterativo A*
36. Altro Ricerca euristica con memoria limitata
37. Esempio di N-Queens
38. Ricerca contraddittoria
39. Algoritmi genetici
40. Giochi
41. Decisioni ottimali nei giochi
42. Algoritmo minimax
43. Potatura alfa beta
44. Tornare indietro
45. Tecniche guidate dalla coerenza
46. ​​Coerenza del percorso (coerenza K)
47. Guarda avanti
48. Logica proposizionale
49. Sintassi del calcolo proposizionale
50. Rappresentazione e ragionamento della conoscenza
51. Inferenza logica proposizionale
52. Clausole proposizionali definitive
53. Debug a livello di conoscenza
54. Regole di inferenza
55. Solidità e Completezza
56. Logica del primo ordine
57. Unificazione 58. Semantica
59. Universo Herbrand
60. Solidità, Completezza, Coerenza, Soddisfabilità
61. Risoluzione
62. Herbrand rivisitato
63. Prova come ricerca
64. Alcune strategie di prova
65. Ragionamento non monotono
66. Sistemi di mantenimento della verità
67. Sistemi basati su regole
68. Puro Prologo
69. Concatenamento in avanti
70. Concatenamento all'indietro
71. Scelta tra concatenamento avanti e indietro
72. E/O Alberi
73. Modello Markov nascosto
74. Reti bayesiane
75. Problemi di apprendimento
76. Apprendimento supervisionato
77. Alberi decisionali
78. Formalismi di rappresentazione della conoscenza
79. Reti semantiche
80. Inferenza in una rete semantica
81. Estendere le reti semantiche
82. Cornici
83. Slot come oggetti
84. Interpretare i frame
85. Introduzione alla pianificazione
86. Risoluzione dei problemi vs. pianificazione
87. Pianificazione basata sulla logica
88. Sistemi di pianificazione
89. Pianificazione come ricerca
90. Algoritmi di pianificazione dello spazio-situazione
91. Pianificazione dell'ordine parziale
92. Algoritmi di pianificazione dello spazio-piano
93. Interleaving vs. Non-interleaving delle fasi del sottopiano
94. Esempio di calza/scarpa semplice
95. Ragionamento probabilistico
96. Revisione della teoria della probabilità
97. Semantica delle reti bayesiane
98. Introduzione all'apprendimento
99. Tassonomia dei sistemi di apprendimento


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