Esta aplicación te ayuda a aprender todo sobre inteligencia artificial (AI) Cubre:
Inteligencia Artificial- Introducción
Filosofía de la inteligencia artificial
Objetivos de la IA
¿Qué aporta a la IA?
Programación sin y con IA
¿Qué es la técnica de IA?
Aplicaciones de la IA
Historia de la IA
¿Qué es la inteligencia?
Tipos de inteligencia
¿De qué está compuesta la inteligencia?
Diferencia entre Inteligencia Humana y Máquina.
Inteligencia Artificial - Áreas de investigación
Funcionamiento de los sistemas de reconocimiento de voz y voz.
Aplicaciones en la vida real de las áreas de investigación de la IA.
Clasificación de tareas de la IA
¿Qué son el agente y el medio ambiente?
Terminología de agente
Racionalidad
¿Qué es el Agente Racional Ideal?
La estructura de los agentes inteligentes
Naturaleza de los ambientes
Propiedades del medio ambiente
AI - Algoritmos de búsqueda populares
Terminología de búsqueda
Estrategias de búsqueda de fuerza bruta
Comparación de las complejidades de varios algoritmos
Estrategias de búsqueda informadas (heurísticas)
Algoritmos de búsqueda local
Recocido Simulado
Problema de vendedor ambulante
Sistemas de lógica difusa
Arquitectura de sistemas de lógica difusa
Ejemplo de un sistema de lógica difusa
Áreas de aplicación de lógica difusa
Ventajas de los FLSs
Desventajas de los FLSs
Procesamiento natural del lenguaje
Componentes de la PNL
Dificultades en NLU
Terminología de la PNL
Pasos en PNL
Aspectos de la implementación del análisis sintáctico
Analizador de arriba hacia abajo
Sistemas expertos
Base de conocimientos
Máquina de inferencia
Interfaz de usuario
Limitaciones de los sistemas expertos
Aplicaciones del sistema experto
Tecnología de sistema experto
Desarrollo de sistemas expertos: pasos generales
Beneficios de los sistemas expertos
Robótica
Diferencia en el sistema de robots y otros programas de inteligencia artificial
Locomoción de robot
Componentes de un robot
Visión por computador
Dominios de aplicación de la visión por ordenador
Aplicaciones de la robótica.
Redes neuronales
Tipos de redes neuronales artificiales
Trabajo de ANNs
Aprendizaje de máquina en ANNs
Redes Bayesianas (BN)
Construyendo una red bayesiana
Aplicaciones de redes neuronales
AI - Problemas
A I- Terminología
Resumen de AI
Historia corta
Metas
Metas a largo plazo
Aplicaciones AI
Herramientas
Selección de acción
# Concepto Básico de Inteligencia Artificial.
# Deducción, Razonamiento, Resolución de Problemas.
# Representación del conocimiento
# Planificación
# Aprendiendo
# Procesamiento del lenguaje natural (comunicación)
# Percepción
# Movimiento y Manipulación
# Selección de acción
# Computación afectiva
# Caja AI
# AI-completo
# Probabilidad algorítmica
# Razonamiento automatizado
# Informática Autonómica
# Redes Autonómicas
# Encadenamiento hacia atrás
# Red bayesiana
# Computación inspirada en bio
# Sistemas inmunes artificiales
# Sistema de pizarra
# Chatterbot
# Método combs
# Razonamiento de sentido común
# Humor computacional
# Prueba asistida por computadora
# Teoría de la dependencia conceptual.
# Máquina Darwin
# Descripción lógica
# Problema del marco
# Teoría de juego
# Teoría de sistemas gramaticales.
# Informática (ámbito académico)
# Control inteligente
# Kinect
# LIDA (arquitectura cognitiva)
# Análisis de medios y fines.
La paradoja de # Moravec.
# Música e inteligencia artificial.
# Operador de agregación de promedios ponderados ordenados
# PEAS - Rendimiento, Medio Ambiente, Actuadores, Sensores
# Percepción (inteligencia artificial)
# Computación perceptiva
# Sistema basado en reglas
# Autogestión (informática)
# Soft computing
# Agente de software
# Agente inteligente / agente racional
# Agente autónomo
# Planificación y programación automatizadas.
# Sistema de control
# Sistema de control jerárquico
# Sistema de control en red
# Inteligencia artificial distribuida.
# Sistema multiagente
# Agentes de Vigilancia y Vigilancia
# Agente encarnado
# AI situado
Anomalía # Sussman
# Wetware (cerebro)